Big Data para Ciudades Inteligentes

Carenne Ludeña

Matrix Data Labs --Universidad Central de Venezuela

BIG DATA para CIUDADES INTELIGENTESCarenne Ludeña

Matrix Data Labs --Universidad Central de Venezuela

Ciudades Inteligentes

Incl

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• Datacéntricas

• Ciudadanos comprometidos

• Servidores públicosempoderados

• Líderes innovadores

Digital Transformations: Wiring the Responsive City, de Stephen Goldsmith

CI = BIG DATA

• Sistemas de control automatizado

• Sistemas de visualización

• Plataformas interactivas

• Redes sociales

• Infraestructura

• Recolección e integración de datos

• Análisis de datos y planeamiento

• Sistemas de toma de decisiones

• Sensores

CI = BIG DATA

Muchos datos + formato variable+ tiempo real

BIG DATA

Llamada de acción

Dos historias en paralelo

Técnicas de minería de datos aplicadas a un sistema de gestión de salud

Maestría de Modelos Aleatorios UCV (Tesis en curso)

Sistema de monitoreo de riesgo socio ambiental

Proyecto Cendes-UCV 2008-2011

Llamado de acción: Sistema de gestión de saludl

Analítica predictiva + Big Data en gestiónde salud• Clusterización• Modelos de clasificación y predicción• Modelos espacio temporales• Determinación de factores clave• Determinación de indicadores clave

Llamado de acción: Sistema de monitoreo socio

ambiental

Desarrollo de una herramienta georeferenciada para gestión comunitaria de riesgo

Actores

Sector académico: CENDES-UCV

Maestría Modelos Aleatorios

Sector privado: MATRIX DATA LABS

Integración de actores: capacidades +

conocimiento

Palabra clave: Integración

Sector académico: retotransdisciplinario

• Estadísticos y matemáticos

• Computistas

• Geográfos

• Sociólogos

Sector privado

• ETL

• BIG DATA

• Analítica predictiva

• Equipo de Ciencia de Datos

Estrategias para el diseño de un Sistema de

gestión de salud

OBJETIVOS• Mejorar la gestión de reembolsos médicos y cartas avales• Creación de un Sistema de Toma de Decisiones

recomendado

FASES• Levantamiento de información• Diseño y creación de un repositorio de datos multidimensional• Minería de datos

• Clusterización: describir y catalogar a la población beneficiaria de los planes de salud y el conjunto de reembolsos y cartas avales

• Comprensión factores claves• Creación de indicadores claves

El sistema se encarga de la gestión de servicios y planes de salud de una gran empresa conproveedores externos (farmacias, laboratorios, estudios especializados y centros de saludpúblicos y privados), tanto nacionales como internacionales y los reembolsos de los gastos desalud que someten los beneficiarios (trabajadores, jubilados y familiares) de cada uno de losplanes de salud.

Estrategias para el diseño de un Sistema de

monitoreo socio ambiental

OBJETIVOS

• Desarrollar una gestión comunitaria de riesgo en la cual lospobladores de las áreas estudiadas

– Identifican, localizan y caracterizan factores de riesgo

– Elaboran mapas de riesgo

– Elaboran sistemas de supervision y alerta temprana

– Desarrollan planes de contingencia en coordinación con lasinstituciones competentes.

FASES

• Identificación de problemas

• Definición de objetos

• Georeferenciación

• Descripción

• Evaluación de riesgo

CARACTERÍSTICAS• Identificanción de los factores de

riesgo.

• Determinación de las “unidades tipo”

por cada factor

• Caracterización de• Variables que describen a cada unidad tipo

• Conjunto de estados posibles para cada

variable.

• Asignación cuantitativa de riesgo a

cada unidad tipo• Modelos de asignación de riesgo

• Interrrelación de factores

• Apoyo experto

• Goereferenciación

Estrategias para el diseño de un Sistema de

monitoreo socio ambiental

Dificultades

I. Escalabilidad• Plan piloto en una comunidad de 600

familias (La Isabelica, Sector 6, Valencia, Venezuela)

• Integración de datos: (fuente única de datos) hojas de cálculo, sistemasgeoreferenciados OS

• No hay actualización de informaciónautomatizada

• No hay plataforma de visualización

Dificultades

II. Accesibilidad

• No hubo integración real para gestión de servicios públicos

(aunque mucho interés)• La plataforma no era accesible en

tiempo real por toda la comunidad

III. Financiamiento

• Proyecto financiado por Plan LOCTI (Shell de Venezuela)

• No hubo interacción real con poderregional

• No hubo interacción real con proveedores de servicios públicos

• No fue posible conseguirfinanciamiento para llevar el proyecto a un nivel mayor

Resultados: Gestión de riesgo eléctrico

Mapeo de unidades tipo y riesgo sobre sistema georeferenciado

Transformadores

ESTUDIO FUNCIONAL

Tendido

eléctrico

Vivienda

Postes

(sostén)

Resultados: Gestión de desechos sólidos

Información:

• Localización• Zona de influencia• Tipos de desechos• Imágenes asociadas

Logros Sistema de gestión de salud

• Levantamiento de información:

• Entrevistas • Sesiones de trabajo con personal encargado

• Determinación de requerimientos: • Plan de arquitectura básica. • Matriz de Priorización de Impacto vs. Factibilidad

• Diseño y creación de DataWarehouse: • Población de 530000 beneficiarios: dimensión Tabla 13 millones registros• Diseño del modelo multidimensional

Logros: Sistema de gestión de riesgo socio

ambiental

• Trabajo con la comunidad:

• Creación de referencias geográficas (mapeo sobre herramientas)

• Riesgo como medida concreta

• Elaboración de sistemasgeoreferenciados: • Visualización de elementos tipo. • Visualización de zona de impacto• Cálculo de riesgo

Recomendaciones

ESCALABILIDAD• Carga de datos en dispositivos

múltiples (actualización automatizada)• Integración automatizada de valores al

momento de carga (riesgo, estadosposibles)

Red social

ACCESIBILIDAD• Plataforma de manejo de información

integrada• Lectura• Carga

• Información disponible para actoresmúltiples• Servicios públicos• Ciudadanos• Poder regional

Recomendaciones

FINANCIAMIENTO• Monetarización para cuantificar beneficios

aportados por el sistema• Control y seguimiento• Alertas tempranas• Esquema de manejo de prioridades

• Involucrar sector privado• Manejo de plataformas de

visualización e integración de datos• Desarrollo de aplicaciones• Integración de ciudadanos con

oferentes de servicios públicos

Muchas GraciasDiciembre 05 de 2014

Carenne Ludeña

cludena@matrixcpmsolutions.com