Redacción iAgua
Connecting Waterpeople
SDG Group
Agencia Vasca del Agua
Filtralite
Laboratorios Tecnológicos de Levante
MonoM by Grupo Álava
Consorcio de Aguas de Asturias
s::can Iberia Sistemas de Medición
Hidroglobal
Xylem Water Solutions España
Vector Energy
DATAKORUM
Rädlinger primus line GmbH
GS Inima Environment
Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento del Perú
EMALSA
Smagua
AMPHOS 21
Prefabricados Delta
HRS Heat Exchangers
Terranova
Gestagua
FLOVAC
KISTERS
Saint Gobain PAM
Global Omnium
AGS Water Solutions
Fundación Biodiversidad
Sivortex Sistemes Integrals
Barmatec
Aqualia
Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico
SCRATS
LACROIX
J. Huesa Water Technology
ISMedioambiente
EPG Salinas
LABFERRER
Molecor
IAPsolutions
ONGAWA
Red Control
ADASA
Ens d'Abastament d'Aigua Ter-Llobregat (ATL)
ESAMUR
TFS Grupo Amper
Lama Sistemas de Filtrado
Amiblu
AGENDA 21500
Kamstrup
Ingeteam
Autodesk Water
FENACORE
IRTA
ANFAGUA
Fundación Botín
Siemens
NTT DATA
Hach
Hidroconta
TRANSWATER
Almar Water Solutions
Fundación CONAMA
Catalan Water Partnership
Sacyr Agua
Aganova
Consorcio de Aguas Bilbao Bizkaia
RENOLIT ALKORPLAN
Esri
Likitech
Confederación Hidrográfica del Segura
Centro Nacional de Tecnología de Regadíos (CENTER)
Grupo Mejoras
AECID
ACCIONA
Idrica
TecnoConverting
ADECAGUA
MOLEAER
CAF
Cajamar Innova
Schneider Electric
TEDAGUA
Minsait
ICEX España Exportación e Inversiones
Baseform
Asociación de Ciencias Ambientales
Arup

Se encuentra usted aquí

Una imagen vale más que 100 palabras: Big Data visualization

Sobre la Entidad

Grupo INCLAM
Grupo internacional, dentro del Mercado Alternativo Bursátil, que se dedica al sector de la ingeniería del agua y el cambio climático. Gracias a su expansión dispone de delegaciones en Latinoamérica y Caribe, España, África Subsahariana y Asia.

Temas

  • imagen vale más que 100 palabras: Big Data visualization

Tendemos como humanos a patronizar las cosas, a categorizar un hecho y asumirlo como algo estático pero esto no es más que una mejora evolutiva de nuestro cerebro que nos permite ver la realidad de la forma más útil para nosotros ignorando todo el “ruido ambiental” que nos distraiga a la hora de nuestro único objetivo: la supervivencia.

La física nos puede enseñar mucho

En el año 1924 el físico Louis Victor de Broglie enunció en su tesis doctoral uno de los fenómenos cuánticos más revolucionarios: “toda partícula tiene asociada una onda a ella”. En otras palabras, las partículas se manifiestan de dos maneras: como materia y como onda, y como tal se pueden percibir de ambas. A esto se llamó la “dualidad onda-corpúsculo”. Como humanos y europeos hijos del racionalismo nos es imposible interiorizar que un elemento puede ser dual, y en ese sentido la física cuántica nos ha demostrado empíricamente que por estadole naturaleza cualquier partícula tienen propiedades que pertenecen a distintos ámbitos. 

Si a este concepto, el de la dualidad sobre cómo se manifiestan las partículas, le realizamos un ejercicio de abstracción, ampliando su alcance y trayéndonoslo a un ambiente más cercano como es la obtención de información del mundo real. Podemos decir, que un conjunto de datos puede tener información en sí mismo y a la vez tiene utilidad por la forma en la que se le asocie al resto de factores con los que interactúa. Así según el filtro que utilicemos para centrarnos en un ámbito o en otro y la naturaleza que nos interese del dato lo podremos hacer más o menos interesante para un determinado usuario alineando todas estas variables con el objetivo final del usuario al que nos dirigimos.

Un dato es mucho más que un dato

Cuando queremos medir nuestro entorno, centramos la atención en el valor medido, pero en algunas ocasiones esto no es lo más importante. Nos falta introducir en la ecuación la variable más compleja: el usuario. Según el objetivo central del usuario que quiere analizar este dato la información a mostrar se tiene que gestionar de una forma concreta: de manera puntual, en conjunto, asociada, etc. y de la misma forma podremos definir qué recursos utilizar para su visualización: gráficas en barras, datos tabulados, o simplemente indicadores de estado. Entonces como resultado a esta problemática… ¿Cómo representamos el dato?, ¿cómo una onda, como una partícula?… ¿como una gráfica, como datos tabulados, o quizás como un único valor parametrizado?

Desde hace unos pocos años, la tecnología ha avanzado hasta niveles donde el Big Data, se encuentra al alcance de gran parte de las empresas de cualquier sector y tamaño. Ya no es raro que pequeñas y medianas empresas traten de aprovecharse de las tecnologías que sustentan Big Data para crecer y ser más competitivas. Gracias a que se ha hecho mucho más accesible con las herramientas que ofrecen Amazon, Google, o Microsoft en sus respectivas plataformas de Cloud Computing. Este acercamiento está generando nuevos retos, y gran parte de ellos no recaen en la parte técnica del asunto, si no en otras facetas que se pueden considerar más bien filosóficas o analíticas.

El reto sobre el que queremos incidir en este artículo, y que quizá no se valora correctamente, es la visualización de los datos (o Big Data Visualization o simplemente “data visualization”); y cómo obtener el máximo rendimiento de los datos mediante la forma de agruparlos y mostrarlos tras su análisis. Más allá de todos los retos técnicos que tiene definir algoritmos de análisis para una gran cantidad de datos el objetivo del “data visualization” es mostrar al usuario la información que necesita de la forma más sencilla (gráfico, tabla, ejes, texto,…).

El “data visualization” se puede tratar como una nueva corriente dentro del Big Data y en ciertas ocasiones se engloba dentro del Bussiness Intelligence. Es una corriente muy en auge y que ofrece a día de hoy muchas posibilidades a la hora de mostrar la información: gráficos, infografías, tablas de datos “smart”, vídeos generados al vuelo, pseudo-lenguajes para generar informes, o incluso sistemas que generan lenguaje natural; todo para ofrecer al usuario la mejor experiencia.

La visualización de datos dentro del Big Data, tiene un objetivo principal: “mostrar en una imagen, lo que equivale a cientos de palabras”. Esto es especialmente importante en los campos de estudio donde se dan miles o millones de registros, relacionados por gran cantidad de variables (por ejemplo, la meteorología) y donde se tiene que condensar una gran cantidad de información para ofrecer un beneficio real al usuario de los datos.

Aterrizando

Si gestionamos un sistema de alerta temprana, como la herramienta SUAT, hay que contemplar los objetivos que tiene cada uno de los diferentes perfiles, o roles, de usuarios que pueden utilizar la herramienta.

Por ejemplo, a un gerente le interesar tener una visión general del estado de las zonas que tiene monitorizadas, que previsión hay de intensidad de lluvia, temperatura, o otras variables climáticas, pero quizás el dato en si pierde valor y simplemente se requiere un control básico donde con colores indiquemos que niveles de alertas hay en las distintas zonas que se controlan desde su herramienta en el momento de la consulta. Para este rol, un cuadro de mando donde se agrupen los tipos de alertas indicando la gravedad y numero, sería suficiente.

En cambio, para un operario de un embalse, su dato más importante será la serie temporal de caudal previsto, y no una simplificación ni agrupación, si no la serie dentro de un intervalo temporal. Para este rol, una gráfica donde el eje horizontal sea el paso del tiempo y en el eje vertical sea el caudal permitirá una gestión más adecuada de una avenida.

Por último, también un alcalde de una población el principal interés que tiene es si el nivel del agua sobrepasará una mota que protege a su población de las avenidas. Así para este perfil, podríamos tener un texto, donde le indicaríamos en la hora aproximada de desbordamiento de la mota, para que se pudiera gestionar los procesos de emergencia que se estipulen. 

Esto son ejemplos, donde todo parte del mismo dato. Pero todo tiene un valor diferente, una visualización diferente.

Cerrando el círculo. De la onda a la partícula, y de la partícula a la onda

Los datos en bruto tienen valor, pero tiene mucho más interés cuando este dato se analiza e interpreta correctamente. A lo largo de este análisis hemos querido mostrar que podemos ir un poco más allá de la minería de datos extendiendo la obtención de beneficio a la forma en cómo se muestra y resume: en un gráfico, en un color, en una cifra….

En definitiva, pensar que por tener un dato se tiene ya todo el rendimiento posible, es totalmente erróneo. Un dato tiene mucha más potencialidad, cuando lo situamos en un ámbito, lo analizamos en su conjunto y generamos una visualización que sepa plasmar toda su información de manera que sea fácilmente interpretable.

Suscríbete al newsletter

Newsletters temáticos que recibirás

Los datos proporcionados serán tratados por iAgua Conocimiento, SL con la finalidad del envío de emails con información actualizada y ocasionalmente sobre productos y/o servicios de interés. Para ello necesitamos que marques la siguiente casilla para otorgar tu consentimiento. Recuerda que en cualquier momento puedes ejercer tus derechos de acceso, rectificación y eliminación de estos datos. Puedes consultar toda la información adicional y detallada sobre Protección de Datos.

La redacción recomienda

18/11/2020 · Digitalización

Jorge Helmbrecht: "El objetivo de WatEner es la mejora de la eficiencia del binomio agua-energía"

23/10/2020 · Gestión del Agua

Construyendo el catastro desde la comunidad