Idrica diseña el ‘lago de datos’ para la red de agua de Sevilla

La empresa tecnológica de Global Omnium desarrolla la herramienta de ‘big data’ para Emasesa, que gestiona el suministro en el área metropolitana de la capital andaluza.

En un mundo cada vez más conectado y con una cantidad ingente de información en tiempo real el acceso y la gestión de todos esos datos se ha convertido en uno de los grandes retos tecnológicos. Una información que resulta básica para poder mejorar servicios tan complejos como los de unas redes de abastecimiento de agua cada vez más extensas y que se enfrentan a retos como el cambio climático y la sostenibilidad.

Por eso una de las nuevas soluciones que demandan los gestores de estas redes hídricas son soluciones capaces de recopilar, analizar y gestionar toda esa información gracias a nuevas plataformas como las denominadas lago de datos, que utilizan tecnologías de big data y machine learning para mejorar esta actividad y aumentar su eficiencia, reduciendo el riesgo por ejemplo de fugas o de averías en el servicio. Idrica, la empresa de tecnología del grupo valenciano Global Omnium acaba de adjudicarse precisamente el contrato de algo más de 3 millones de euros y por un plazo de cuatro años para desarrollar el lago de datos de Emasesa, la empresa responsable de la red de una de las grandes áreas metropolitanas españolas, la de Sevilla.

“El objetivo principal de los lagos de datos es eliminar los silos de información; es decir, que los principales datos que se recogen en una empresa de agua se dividan en cada departamento o área”, explica María Gil, country manager para España de Idrica. Así, con este instrumento se busca “poder generar información útil a la toma de decisiones mezclando e interrelacionando datos que provienen de diferentes áreas de la empresa”. La responsable de la firma pone como ejemplo la posibilidad de relacionar “información proveniente de una avería con las actuaciones realizadas para su solución, con la gestión económica y poder medir, además, su impacto en los resultados de la empresa”.

Así, los lagos de datos proporcionan una base sólida para descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos, aplicando técnicas como el análisis predictivo, el aprendizaje automático e inteligencia artificial. “La filosofía de un lago de datos es precisamente recoger la información que ya se tiene almacenada en diferentes aplicaciones o bases de datos, no sumar una nueva tecnología que parta de cero obviando la información que ya se tiene recogida previamente”, recalca Gil. Además sobre esta plataforma se podrán utilizar soluciones y aplicaciones de cualquier proveedor sin necesidad de quedar atados a una única empres. “A partir del momento en el que la empresa de aguas se dota de una plataforma o lago de datos, puede hacer que cualquier proveedor se adapte a su forma de trabajar y no al contrario”, comenta.

Al integrar toda la información de la empresa de aguas se favorece el poder utilizarla para adelantar acontecimientos futuros, por ejemplo, con la utilización de un gemelo digital, o reaccionar más rápidamente ante una alarma, lo que garantiza el servicio al ciudadano. También con el análisis de la información a través de algoritmos de inteligencia artificial se obtienen indicadores que permiten decidir, por ejemplo, invertir en una infraestructura u otra en función del beneficio que se obtenga. “Este último punto es clave ya que en el contexto de sequía en el que nos encontramos, decidir la infraestructura a renovar en función de la eficiencia que se vaya a obtener, es fundamental”, añade la responsable de Idrica.

Desde la tecnológica valenciana explican que la solución de este tipo es tan adaptable y factible para una empresa de aguas de tamaño de Emasesa, que da servicio a una población de más de un millón de habitantes, como para un pequeño servicio de aguas de un municipio de 5.000 vecinos. Según explican también cuentan con acuerdos para esta herramienta con Aljarafesa, que gestiona la red de la comarca Sevilla de Aljarafe, o con el Consorcio de Aguas de Tarragona.