Los datos son el maná de una Smart City. Sin datos, no podemos monitorizarla ni gestionarla, sin datos, no tenemos información sobre el estado de sus servicios e infraestructuras, y, sin datos, no podemos llevar a cabo ninguna medida de mejora y optimización de los recursos de la urbe para hacerlas más sostenibles, eficientes y habitables
La problemática central que enfrentan hoy las ciudades inteligentes no radica, como pudiera pensarse, en la ausencia o escasez de datos. Por el contrario, la gran mayoría de los entornos urbanos interconectados experimentan una sobreabundancia informacional, producto de la proliferación de redes de sensores IoT, sistemas informáticos distribuidos, plataformas digitales urbanas, y estructuras cibernéticas que operan simultáneamente en múltiples dimensiones del espacio urbano. Esta hipertrofia de datos, si no se gestiona adecuadamente, se convierte en una barrera operativa en lugar de una ventaja estratégica. El principal desafío reside en administrar de forma eficaz el colosal volumen de datos generados, especialmente considerando que la mayoría de ellos son no estructurados. Se estima que entre el 80% y el 90% de los datos producidos en una ciudad moderna no se ajustan a esquemas estructurados tradicionales, y su tasa de crecimiento es exponencial, lo cual complica aún más su tratamiento.
Datos no estructurados: definición y complejidad
Los datos no estructurados son aquellos que carecen de un modelo predefinido o de un formato organizado, por lo que no pueden almacenarse ni consultarse fácilmente mediante bases de datos relacionales convencionales. Este tipo de datos incluye textos libres, archivos multimedia, documentos digitales diversos, mensajes de correo electrónico, contenidos de redes sociales, imágenes, grabaciones de audio y vídeo, y archivos de registro, entre otros. Su heterogeneidad es amplia y su volumen inabarcable si se considera la totalidad de las interacciones digitales de una urbe contemporánea.
El análisis de estos datos ha sido tradicionalmente complejo. Sin embargo, los recientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han permitido desarrollar herramientas capaces de procesarlos, clasificarlos, interpretarlos y derivar conclusiones útiles a partir de ellos. Estas tecnologías emplean modelos semánticos, algoritmos de clustering y redes neuronales profundas para identificar patrones, relaciones y eventos en un mar de información aparentemente caótica, convirtiendo datos sin estructura en conocimiento accionable.
Comparativa entre datos estructurados y no estructurados
Los datos estructurados se caracterizan por estar organizados bajo un esquema formal que permite su almacenamiento eficiente en bases de datos relacionales (RDBMS). Ejemplos típicos de estos datos incluyen registros de usuarios, información transaccional, inventarios, números telefónicos o códigos postales. Pueden ser fácilmente indexados, buscados y analizados, tanto manualmente como mediante algoritmos tradicionales.
En cambio, los datos no estructurados no encajan en estos formatos rígidos. Su análisis requiere técnicas más sofisticadas y versátiles, ya que se presentan en una multiplicidad de formas y contextos que dificultan su integración en flujos de trabajo tradicionales. No obstante, representan un recurso inestimable para comprender mejor las dinámicas sociales, económicas y culturales de una ciudad, pues recogen interacciones humanas reales: quejas ciudadanas, mensajes en redes sociales, contenidos audiovisuales, entre otros.
Ejemplos ilustrativos de datos no estructurados
Los datos no estructurados pueden ser generados tanto por humanos como por dispositivos tecnológicos. Por ejemplo:
- Humanos: correos electrónicos (exceptuando sus metadatos, que los convierte en datos semi-estructurados), documentos de texto, hojas de cálculo, publicaciones en redes sociales, vídeos y fotografías compartidas, comentarios en foros ciudadanos, y contenido digital informal.
- Máquinas: datos generados automáticamente por sensores de tráfico, estaciones meteorológicas, cámaras de videovigilancia, sistemas de control ambiental, o incluso sensores instalados en mobiliario urbano. Estos dispositivos emiten constantemente flujos de datos, cuya interpretación requiere tecnologías avanzadas de procesamiento en tiempo real.
La evolución de los datos no estructurados hacia activos estratégicos
Con el avance de las tecnologías de almacenamiento en la nube, edge computing e inteligencia artificial, los datos no estructurados están dejando de ser un simple costo operativo para convertirse en elementos clave de generación de valor. Las previsiones apuntan a un crecimiento incesante del volumen de datos: de 64,2 zettabytes en 2020 a más de 175 zettabytes en 2025. No obstante, apenas un 5% de estos datos son analizados o utilizados con fines prácticos. Esta infravaloración impide a las ciudades extraer información valiosa para diseñar políticas públicas, optimizar servicios urbanos, mejorar la experiencia del ciudadano y anticipar eventos críticos.
Estrategias de gestión para datos no estructurados
La gestión efectiva de estos datos comienza con una estrategia organizada que incluya las siguientes fases:
- Recolección dispersa y visibilidad nula: en esta etapa, los datos están almacenados en múltiples entornos y no existe un control centralizado. La mayoría permanece sin analizar, imposibilitando su uso práctico.
- Consolidación y centralización: implica la migración de datos a repositorios comunes, muchas veces ubicados en la nube. Este paso permite reducir costes operativos y facilita el acceso, aunque aún no resuelve los desafíos de comprensión y utilidad.
- Análisis contextualizado: una vez los datos están almacenados y organizados, se procede a su análisis mediante sistemas que consideran la fuente, el tipo de sensor, la frecuencia de muestreo, y el contexto operativo. Este enfoque contextual permite identificar patrones de comportamiento y necesidades urbanas con mayor precisión.
Tipos de patrones de generación de datos en sensores IoT
La variedad de sensores IoT puede agruparse, desde la perspectiva de generación de datos, en dos grandes patrones:
- Observaciones periódicas: se producen a intervalos regulares, configurables por los técnicos responsables. Son comunes en sistemas de riego, estaciones de calidad del aire o sensores de temperatura.
- Observaciones basadas en eventos: sólo generan datos cuando ocurre un cambio en el estado monitorizado, como sucede en sensores de ocupación de plazas de aparcamiento o alarmas de intrusión.
Simulación y pruebas previas al despliegue de servicios
Antes de poner en marcha un nuevo servicio urbano, las plataformas centrales de gestión de Smart Cities suelen requerir una fase intensiva de pruebas. Durante este período se incrementa la frecuencia de recolección de datos, con el fin de generar suficientes observaciones que permitan evaluar el rendimiento del sistema. Esta fase puede generar un volumen extraordinario de información, especialmente si se simulan escenarios extremos para asegurar la fiabilidad del servicio.
Requisitos técnicos para una infraestructura IoT urbana robusta
La infraestructura de gestión de datos en una ciudad inteligente debe cumplir con una serie de criterios técnicos fundamentales:
- Heterogeneidad: capacidad para integrar datos de fuentes diversas y en múltiples formatos.
- Escalabilidad: posibilidad de ampliación progresiva sin pérdida de rendimiento.
- Interoperabilidad: compatibilidad entre sistemas, dispositivos y plataformas.
- Metadatos enriquecidos: utilización de etiquetas que describan la procedencia, tiempo, ubicación y precisión de los datos.
- Seguridad y privacidad: protección contra accesos no autorizados y cumplimiento de normativas sobre datos personales.
- Facilidad de integración: mediante API abiertas y herramientas de desarrollo accesibles.
- Procesamiento en tiempo real: capacidad para entregar información útil en el momento oportuno, especialmente en servicios críticos.
La gestión eficiente de los datos no estructurados es una condición sine qua non para el éxito operativo y estratégico de una Smart City. No se trata únicamente de recolectar información, sino de transformarla en conocimiento útil, relevante y accionable. A medida que las ciudades avanzan hacia una mayor digitalización, será imprescindible adoptar modelos de gobernanza de datos que contemplen toda su complejidad, volumen, y dinamismo. Sólo así será posible diseñar servicios públicos más eficientes, inclusivos y sostenibles, capaces de responder a los desafíos crecientes de nuestras sociedades urbanas.