Big Data - Bruno Cendón - TST
-
Upload
ecgeventos -
Category
Technology
-
view
73 -
download
0
Transcript of Big Data - Bruno Cendón - TST
![Page 1: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/1.jpg)
El Big Data como tecnología habilitadora en el IoT
Bruno Cendón, Director Técnico, TST [email protected] | @BrunoCendon
![Page 2: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/2.jpg)
En TST somos expertos en hacer cacharros conectados
![Page 3: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/3.jpg)
Desde 2007 y con presencia internacional
![Page 4: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/4.jpg)
TST partícipes de la nueva industria conectada
Comisión Industria 4.0
Coautores (DESCARGAR)
Partícipes (DESCARGAR)
Miembros (LINK)
![Page 5: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/5.jpg)
Tecnologías habilitadoras: Big data
El Big Data es el concepto que hace referencia a la acumulación de
grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar
patrones determinados dentro de esos datos
![Page 6: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/6.jpg)
Recopilar
Ordenar
Dar sentido
Indexar de forma óptima
Encontrar
Correlar Servicios
Tecnologías habilitadoras: Big data
![Page 7: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/7.jpg)
Big data + Smart City Un ejemplo de aplicación
Sensor de llenado de contenedores
![Page 8: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/8.jpg)
Contenedor de “Resto” (basura no reciclable ni
orgánica)
![Page 9: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/9.jpg)
Recogida todas las noches alrededor de las 22:00
Contenedor “Resto” Una semana de abril de 2015 - Comportamiento normal
Ciclos de llenado normales con menor incidencia en fin de
semana
![Page 10: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/10.jpg)
Contenedor “Resto” Otra semana de mayo 2015 - Comportamiento inusual
Dos desbordes de contenedor
no previstos
![Page 11: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/11.jpg)
![Page 12: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/12.jpg)
Contenedor “Resto” Semana mayo 2015 - Comportamiento inusual
No hubo recogida esa noche a las 22:00 y se saturó el contenedor
Recogida “no programada” sobre 7:00
con llenado rápido
Recogida a hora usual, pero demasiado pronto
para evitar el “efecto eco”
![Page 13: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/13.jpg)
Contenedor “Resto” Semana junio 2015 – Final de la Champions
Evento en fin de semana, se genera poca
basura
A pesar de ello hay dos recogidas con sólo 20%
de basura
La gente tira la basura del fin de semana el lunes por la noche,
llenando el contenedor
![Page 14: Big Data - Bruno Cendón - TST](https://reader031.fdocumento.com/reader031/viewer/2022021922/58887e841a28ab34788b6d69/html5/thumbnails/14.jpg)
La simple recogida de datos brutos es sólo la base de un despliegue eficiente
Mecanismos e inteligencia a través de aplicaciones derivadas del análisis big data han de ponerse a trabajar para conseguir mayor rendimiento
Los ahorros en este caso de energía, horas de trabajo y emisiones de gases y partículas son evidentes, así como la mejora del servicio.
Inteligencia de negocio desde el Big Data
Big data
IoT
Eventos Inteligencia de negocio
Otros históricos
Mejora de servicio