Este documento resume las aplicaciones de Business Intelligence y Big Data en la ciudad. Puede usarse para mejorar la transparencia, participación ciudadana e innovación. También puede aumentar la eficiencia de los servicios públicos y la planificación urbana. Sin embargo, existen barreras como la resistencia al cambio y la falta de talento analítico. Se necesitan estrategias que combinen iniciativas gubernamentales con espacios para la innovación ciudadana y privada.

1. Business Intelligence y Big Data en la ciudad:
Usos y Tecnologías
José Ramón Rodríguez
Director del Máster y los programas de BI y Big Data
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Noves estratègies d’evolució urbana: la planificació urbana intel·ligent
Barcelona, Mayo 2015

2. “We need to think big, because technology
alone will not create a better world”
(Eden Medina)
Jacobin, 17, Spring 2015

3. Dos conceptos muy próximos
Amazon.co.uk, 1 Mayo 2015

4. Contenidos
• Qué es y como funciona
o“Business Intelligence”
o Big Data
• Actualidad del BI y el Big Data
• Aplicaciones en la ciudad
oOpen data
• Actualidad y proyecciones
• Pensamientos finales

5. ¡Gracias!

6. ¿Qué es “Business” Intelligence?
Mates
Tecnología
La
ciudad
SABIDURÍA
CONOCIMIENTO
INFORMACIÓN
DATOS
Usar datos de ayer y de hoy
para tomar mejores decisiones para mañana (¡y para hoy mismo!)

7. De la información al conocimiento
DATOS INFORMACION CONOCIMIENTO
DIMENSIONES Eventos Tendencias Experteza
FORMA Transacciones Patrones Aprendizaje
TIPO DE TAREAS Representación Manipulación Modelado
FACTOR
HUMANO
Observación Juicio Experiencia
PROPÓSITO Automatización Toma de
decisiones
Acción y
participación
VALOR Registro, rapidez,
seguridad
Reducción de la
incertidumbre
Comprensión y
creación
Las organizaciones basadas en la información son capaces de convertir
los datos en información y la información en conocimiento

8. El ciclo de vida de la información
MEDIR
COMPARAR
REPORTAR
ANALIZAR
PREDECIR
AVISAR
EXPERIMENTAR
COLABORAR
RECOMPENSAR
SABER

9. Usos estratégicos de la información
• Obtener mejor información de los clientes, proveedores, socios e
interesados
• Añadir valor a los productos, servicios y procesos actuales
• Crear nuevos productos, servicios, usos, canales, ofertas y precios
• Crear nuevos negocios y modelos de negocio y transformar
mercados enteros
• Realizar continuamente experimentos
• Facilitar la toma de decisiones descentralizada y aplanar las
estructuras
• Potenciar la colaboración interna y premiar la innovación
• Facilitar la colaboración externa, con proveedores o clientes, o de
socios de negocio
• Maximizar la gestión del talento

10. La fábrica de información
Datos maestros

11. Big Data (“datos masivos”)
TIPOLOGIA EJEMPLOS
Not so Big Data UOC
20.000 estudiantes conectados al día
Big Data Wal-Mart
8500 tiendas (4253 en los EEUU)
100.000.000 consumidores por
semana
(Very) BIG DATA Twitter
255.000.000 usuarios activos al mes
500.000.000 de tweets al dia
Google
1.170.000.000 usuarios haciendo
12.900.000.000 de búsquedas al mes
Extreme Information Management (Gartner)

12. Big Data: las 3 Vs
• Volumen
Terabytes (1 Tb = 1000 Gb)
• Velocidad
Tiempo real
• Variedad
Datos estructurados y no estructurados:
redes sociales, sensores, texto sin formato, geoespaciales, audio,
imágenes y vídeos.
– No es necesario que se cumplan las tres condiciones.
– La tecnología tradicional de BI no puede procesar rápida y
fácilmente estos volúmenes y tipos de datos.
– Pero el BI tradicional y las tecnologías Big Data conviven.
– Es necesario pensar por qué y para qué decidimos usar sistemas de
Big Data y cuál es el retorno de la inversión.

13. Mayor complejidad y costes
• Infraestructura física redundante
Alto rendimiento, disponibilidad, escalabilidad, flexibilidad…
Infraestructura distribuida y virtualizada en la nube
• Mayor infraestructura de seguridad
Acceso a los datos y aplicaciones, encriptación, anonimización, detección
de amenazas…
• Nuevas bases de datos operacionales
Relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL)
Orientadas a documentos, grafos, clave-valor, en columna…
• Nuevas herramientas y servicios para organizar los datos
Herramientas de optimización y reducción de la dimensionalidad (ej.
MapReduce)
• Almacenes para tratar los datos de siempre y los nuevos
Integración del almacén tradicional y los nuevos entornos de Big Data
• Nuevos sistemas de aplicaciones y herramientas de análisis
Sistemas de ficheros distribuidos (ej. Hadoop)

14. Presencia en el mercado
Gartner, G00263798, 2014

15. Gobernanza del BI
Desarrolla-
dores de
modelos e
integración
de datos
Analistas
de datos
Facilitadores
y Usuarios
avanzados
Arquitectos y
desarrolladores
de soluciones
Gestores
de proyectos
de BI
Gestores de
proyectos
de BI
Arquiectos,
constructores y
parametri-
zadores
Administradores
de Bases y
Repositorios de
Datos
Muchos roles y profesiones
en una gobernanza compleja
Muchos departamentos y
actores internos
Muchos actores e intereses
externos
Dinámicas de poder
Falta de formación y
capacidades

16. Un cambio de mentalidad:
de la opinión a los datos
«In God we trust.
All others must bring data»
W. Edwards Deming

17. Contenidos
• Qué es y como funciona
o“Business Intelligence”
o Big Data
• Actualidad del BI y el Big Data
• Aplicaciones en la ciudad
o Open Data
• Actualidad y proyecciones
• Pensamientos finales

18. La primera fuente de inversión
Fuente: Gartner, Encuesta a CIOs, 2014

19. Grandes y pequeños jugadores
Compañías Volumen de ventas
IBM 1.360
HP 869
Dell 652
SAP 545
Teradata 518
Oracle 491
SAS 480
Palantir 418
Accenture 415
PricewaterhouseCoopers 312
Ventas de las Top 10 10.385
Ventas del resto 20.000
Fuente: Signals and Systems Report, Junio 2014. Millones USD.

20. Gap entre la demanda y la oferta
de profesionales
McKinsey Global Institute, 2011

21. Demanda registrada
Profesiones Demanda registrada
Analytics jobs 249.310
Big Data jobs 544.323
Business Intelligence jobs 29.891
Data Science jobs 95.392
BI Software Development jobs 83.468
Statistics jobs 72.474
Fuente: www.icrunchdata.com. Consultado el 21 Octubre 2014

22. “La profesión más sexy del siglo XXI”
“Gran parte del entusiasmo
actual por los big data se
enfoca en la tecnología.
Aunque la tecnología es
importante, como mínimo es
igual de importante la gente
con las capacidades (o la
mentalidad) para usarla. Y en
este frente, la demanda es
mayor que la oferta.”
T. Davenport (Oct. 2012)

23. Y esto sólo acaba de empezar
Fuente: Gartner. Hype-Cycle para BI. 2014.

24. Contenidos
• Qué es y como funciona
o“Business Intelligence”
o Big Data
• Actualidad del BI y el Big Data
• Aplicaciones en la ciudad
o Open Data
• Actualidad y proyecciones
• Pensamientos finales

25. ¿Para qué sirven las Smart Cities?
EuropeanCharterforSafeguardingHumanRightsintheCities

26. Ciudad como facilitador
Jarmo Eskelinen (Helsinki), Smart City Expo 2014

27. Open Data
Wikipedia, Tungsten Tide, 2014
"Being comfortable as a facilitator of city outcomes rather than a
deliverer of services..."
Stephen Hilton, Bristol City Council, UK

28. • Identifiers for everything of interest
• Identifiers that are universal, context independent
• Identifiers that are routeable
• Open data about the things of interest
• Not bounded datasets in a centralised platform, but a
pervasive web of city data
• The data web is the platform
Tom Heath. Open Data Institute, 2014.
Cómo funciona

29. Usos estratégicos de la información
en la ciudad
• Los mismos que cualquier empresa.
• Transparencia y responsabilidad.
• Proximidad y mejora de la atención al ciudadano.
• Aumentar y facilitar la participación.
• Innovación y creación de valor económico.
• Facilitar la colaboración.
• Eficiencia y reducción de costes propios, de los ciudadanos y
de las empresas.
• Eficacia y mejora de los servicios públicos.
• Transformación de la planificación urbana.
• Realizar continuamente experimentos (living labs).

30. Información y oferta personalizada
HilaOren(TelAviv),SmartiCitiesWorldExpo,2014

31. Participación
E.Sanderson(NY),SmartiCitiesWorldExpo,2014

32. Eficiencia y ahorro de costes
E.Sanderson(NY),SmartiCitiesWorldExpo,2014
J. Belissent
(Forrester),
Smart City
World Expo,
2014.

33. Protección del medio ambiente
B.Mohlendick(Cologne),SmartCityWorldExpo,2014

34. Mejora de los servicios
B.Mohlendick(Cologne),SmartCityWorldExpo,2014
IBM, Curam,
2014

35. Planificación urbana
GohChyeKiang(Singapore),SmartCityWorldExpo,2014

36. Medir y compararse

37. La fábrica de información en la
ciudad
Barcelona Smart City Strategy, 2013

38. El cuadro de mando de la ciudad
R.Kitchin,G.McCardle(Dublin),SmartCityWorldExpo,2014

39. Contenidos
• Qué es y como funciona
o“Business Intelligence”
o Big Data
• Actualidad del BI y el Big Data
• Aplicaciones en la ciudad
o Open Data
• Actualidad y proyecciones
• Pensamientos finales

40. Prioridades de inversión
Gartner,CIOAgenda:aGovernmentPerspective,2015

41. Potencial de beneficios
McKinsey Global Institute, 2011

42. Infraestructuras es la prioridad global
2,5%-3%
“Smart”:
100 Bn USD
ParagKhanna,SmartCityWorldExpo,2014

43. Smart City, desarrollo lento
Gatner,Hype-CycleforSmartCities,2014

44. Captura de beneficios
McKinsey Global Institute, 2011
McKinseyGlobalInstitute,2011

45. Complejidad
CityProtocol.org

46. Complejidad
Barcelona, Institut Municipal d’Informàtica, 2004

47. Principales barreras

48. Desconfianza sobre privacidad

49. El “spaghetti” heredado
JarmoEskelinen(Helsinki),SmartiCitiesWorldExpo,2014

50. Estrategias Top-Down
RobMeickle,(Toronto),SmartiCitiesWorldExpo,2014

51. Innovación “combinatoria”
FrankKresin,SmartCityWorldExpo,2014

52. Contenidos
• Qué es y como funciona
o“Business Intelligence”
o Big Data
• Actualidad del BI y el Big Data
• Aplicaciones en la ciudad
o Open Data
• Actualidad y proyecciones
• Pensamientos finales

53. Pensamientos finales (I)
• La inteligencia de negocio y los datos masivos son la mayor fuente de
inversión, empleabilidad y creación de empresas en todo el mundo y ha
venido para quedarse en cualquier sector de actividad.
• El proceso global de urbanización son el mayor reto demográfico,
económico y político de los dos últimos siglos. La construcción de
infraestructuras para la ciudad es la mayor fuente de inversión actual
futura. Una parte significativa de esta inversión se dedicará a la
introducción de tecnologías inteligentes.
• Las ciudades presentan un potencial de beneficios del uso de estos
procesos y sistemas superior a la mayoría de las industrias, en especial los
datos masivos y abiertos, la geolocalización, la movilidad y la internet de
las cosas.
• El uso intenso e inteligente de la información puede permitir mejorar los
servicios y la eficiencia y facilitar la transparencia, la participación y la
innovación… O puede aumentar la ineficiencia, la desigualdad y el control
autoritario.

54. Pensamientos finales (II)
• Las mayores barreras para la implantación de la inteligencia de negocio en
los gobiernos locales tienen que ver con la cultura de toma de decisiones,
la resistencia al cambio, las dificultades para la gobernanza y la
colaboración dentro y fuera de las organizaciones, la complejidad de los
sistemas informáticos heredados y la falta de talento analítico.
• Las estrategias exitosas de implantación de la inteligencia de negocio y de
otras tecnologías en la Smart City, son una combinación de
– Iniciativas gubernamentales de largo alcance
– Gestión del cambio, talento analítico y capacidad de ejecución
– Espacio para la innovación y experimentación de las empresas y la
comunidad
– El empuje y exigencia de los ciudadanos y los movimientos sociales
• La inteligencia de negocio y el uso de datos para tomar decisiones y
mejorar los servicios no será posible sin acciones contundentes de
protección de la privacidad y la seguridad, que ganen la confianza de los
ciudadanos.

55. Contactos
Autor
jrodriguezber@uoc.edu
http://informatica.blogs.uoc.edu/author/jose-ramon/
Blogs
http://informatica.blogs.uoc.edu/category/business-intelligence-2/
http://openthoughts-analytics.blogs.uoc.edu/
Nuestros programas de BI y Big Data:
http://business-intelligence.uoc.edu
Nuestros programas de Gestión de la Ciudad:
http://estudios.uoc.edu/es/masters-posgrados-especializaciones/gestion-
ciudad-urbanismo
La Universitat Oberta de Catalunya:
http://www.uoc.edu/portal/es/index.html