Business Intelligence y Big Data en la ciudad (y II)

En la primera parte de esta entrada, empezamos a hablar del uso de la inteligencia de negocio en la smart city, a propósito de un curso  del Centro de Barcelona de la Universidad Menéndez y Pelayo, dirigido por la profesora Judith Gifreu (UAB), en el que he participado. Podéis descargaros la presentación aquí.

Descargar (PPTX, 202KB)

Como resultado del brutal proceso de urbanización del siglo XXI, en el que la mayoría de la población ya vive en las ciudades, la inversión pública en infraestructuras crece de forma rápida y representará en los próximos años 9 ó 10 veces el gasto mundial en defensa. Buena oportunidad para las constructoras y las ingenierías, que suben en bolsa. De esta inversión, el urbanista (como su nombre indica) Anthony Townsend calcula que entre el 2,5% y el 3% se destinará a la incorporación de tecnología smart a las propias infraestructuras, lo que viene a ser unos 100 billones de dólares en los próximos diez años. Buen negocio para los Ciscos, Siemens e IBM de este mundo, que también suben.

Hemos presentado aquí alguna vez el modelo del ciclo de adopción de la tecnología que usa la empresa de prospectiva tecnológica Gartner, el hype cycleEn la gráfica de hoy, tenéis el último disponible para las smart cities. Lo primero que impresiona es el volumen y densidad de las tecnologías disponibles, aún mayor que el de todas las tecnologías juntas en cualquier mercado. Si la ciudad es el universo, las TIC para la ciudad son un universo paralelo que, como la biblioteca de Borges, sólo podemos imaginar.

Lo segundo, sin embargo, es la lentitud del ciclo de adopción. Gartner sitúa normalmente en la meseta de productividad (o sea, al final de la curva) las tecnologías que han sido incorporadas por más de un 20% del mercado. Aquí, como podéis ver, no hay ninguna y pocas lo harán en los próximos años.

Es interesante ver que son las relacionadas con los dispositivos de captura de datos (sensores y medidores remotos conectados, la ingente Internet de las Cosas), los sistemas de geolocalización y los de inteligencia analítica aquellos que están mejor situados y de los que se espera una incorporación más rápida.

Si la inteligencia de negocio es la mayor prioridad de inversión en sistemas de información de las empresas por tercer año consecutivo, entre los gobiernos locales es la tercera, después de la infraestructura técnica (el hierro, mala señal) y el desarrollo de soluciones de movilidad. Aunque tampoco está tan mal: según Forrester, otra empresa de prospectiva, en 2013 un 80% de los gobiernos norteamericanos y casi un 60% de los Europeos declaraban entre sus principales prioridades de inversión los proyectos de datos.

En el famoso estudio del Instituto McKinsey de hace unos años sobre los big data, del que hemos hablado aquí algunas veces, los gobiernos aparecían como el tercer sector donde los beneficios de esta clase de sistemas eran potencialmente mayores, sólo detrás de las empresas de información y comunicaciones y del sector financiero. Los mayores beneficios se encuentran en el terreno de la relación con los ciudadanos, la movilidad y el medio ambiente. Sin embargo, cuando se trata de capturar este potencial, los gobiernos pasan al último quintil, debido a la baja inversión informática, la falta de talento analítico y sobre todo de una cultura orientada a los datos.

Según el estudio citado de Forrester, lo que ellos llaman sus Forrsights, las principales barreras para la adopción de los proyectos de datos reportadas por los encuestados (CIOs, principalmente), se relacionan con la gobernanza y la arquitectura de datos: dinámicas de poder y complejidad estructural. No minusvaloremos esta última dimensión: si la gobernanza dentro de la organización municipal es compleja (sobre todo por el espagueti heredado y las bases de datos asociadas a cada aplicación y cada departamento o empresa municipal), imaginemos la arquitectura de datos de una ciudad, los datos de los subcontratistas (la limpieza, la iluminación o la recogida de basuras), las empresas de suministros (el agua, la luz o el gas) o las comunicaciones móviles.

Sobre cómo salvar esta brecha, soy escéptico y me preocupan los modelos dirigistas, la externalización masiva y las famosas alianzas con el sector privado (los inquietantes PPPs). Dicen algunos civic hackers que si fuéramos capaces de construir la ciudad inteligente como construimos la www o los sistemas de código abierto, la ciudad sería más inteligente, más eficiente, más justa y más barata, y sugieren que el movimiento open data puede ser un camino: arquitecturas ligeras, que no necesitan la creación de un gran almacén de datos, sino utilizar los nodos de información de una red de participantes que comparten un código de etiquetas: datatopía.

Yo me inclino por una innovación más “combinatoria” o “abierta“, que será una mezcla de iniciativas públicas de largo alcance, espacio para la innovación de las empresas y el empuje y exigencia de los ciudadanos y movimientos sociales, activistas de la ciudad más inteligente y divertida.

CC BY-NC-SA 4.0 Business Intelligence y Big Data en la ciudad (y II) por Jose Ramon está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

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