Cómo el Big Data transforma la gestión de infraestructuras y la eficiencia operativa

La gestión de infraestructuras ha dado un giro de 180 grados gracias a la digitalización. Hoy en día, los sensores y sistemas conectados generan una cantidad masiva de datos que, al ser utilizados correctamente, nos permiten tomar decisiones mucho más acertadas y eficientes. El Big Data va más allá de la simple acumulación de información; es la pieza fundamental que ayuda a que nuestras infraestructuras se conviertan en sistemas inteligentes, capaces de prevenir problemas e incluso de operar de forma casi autónoma.

Para que te hagas una idea de lo que estamos hablando, las empresas que ya lo aplican están viendo una reducción en los costes de mantenimiento de entre un 25 y un 30 %. Pero no solo eso, también minimizan las paradas imprevistas en un 70-75 % y consiguen alargar la vida útil de sus equipos hasta un 40 %. Estos números dejan bastante claro que analizar datos no es una simple mejora, sino que puede cambiar por completo la forma en que una empresa organiza su trabajo.

Entonces, ¿qué es exactamente el Big Data en la gestión de infraestructuras?

Dicho de una forma sencilla, el Big Data en gestión de infraestructuras combina tecnologías para capturar, procesar y analizar volúmenes masivos de información. El objetivo final es que todos esos datos se conviertan en conocimiento práctico que nos sirva para actuar. De esta manera, las instalaciones dejan de ser elementos estáticos y se convierten en sistemas dinámicos que aprenden, se adaptan y se optimizan por sí mismos.

Del dato aislado al sistema conectado

Antes, los datos que generaba una infraestructura se quedaban guardados en sistemas que no hablaban entre sí. El gran salto cualitativo es que ahora podemos conectarlo todo. Imagínate por un momento que una plataforma de gestión energética (un EMS) recibe al mismo tiempo datos de sensores de temperatura, de contadores de consumo, de sistemas de calidad del aire y de los equipos de climatización. De repente, tienes una fotografía completa de lo que ocurre y puedes tomar decisiones con toda la información sobre la mesa, casi al instante.

Fuentes de información y sistemas de la empresa

Y toda esta información, ¿de dónde sale? Pues de una gran variedad de fuentes:

• Por un lado, tienes los sensores IoT: pequeños dispositivos que miden temperatura, humedad, presión, vibraciones o consumo de energía, y lo hacen con frecuencias de muestreo de hasta milisegundos.
• Luego están los sistemas BMS (Building Management Systems), que son las plataformas de gestión de edificios que centralizan el control de climatización, iluminación y seguridad.
• También contamos con las plataformas SCADA, que supervisan procesos industriales delicados y permiten manejar en remoto equipos que están en lugares diferentes.
• En entornos manufactureros, los sistemas MES (Manufacturing Execution Systems) aportan datos críticos del proceso de producción: órdenes de fabricación, trazabilidad de materiales, control de calidad y rendimiento de equipos en tiempo real.
• Y finalmente, las APIs de integración, que no son más que conectores para traer flujos de datos entrantes de otros sistemas externos a una única plataforma donde se analiza todo en conjunto.

Un detalle importante: para que todos estos sistemas funcionen de forma coordinada, conviene apostar por arquitecturas abiertas en lugar de soluciones propietarias cerradas. Esto facilita la integración entre diferentes fabricantes, evita quedarse atrapado con un único proveedor y permite escalar o adaptar los sistemas según evolucionen las necesidades sin depender de tecnologías incompatibles.

De analizar en el pasado a predecir el futuro

Vale, ya sabemos de dónde vienen los datos. Pero, ¿qué es lo interesante de todo esto? Precisamente, ver cómo ha cambiado la forma de analizarlos. 

Al principio, solo nos servía para mirar atrás y entender «¿qué ha pasado?» (lo que se llama analítica descriptiva). Poco después, pasamos a averiguar «¿por qué ha pasado?«. El verdadero cambio viene ahora, cuando la tecnología nos permite anticiparnos y saber «¿qué va a pasar?» (la parte predictiva) e incluso nos recomienda «¿qué deberíamos hacer?» (la prescriptiva).

Por ejemplo, ya existen algoritmos que aprenden de datos históricos y son capaces de predecir una avería con una precisión superior al 90 %. Si el motor de una máquina empieza a vibrar un poco más de lo normal durante tres días seguidos, el sistema puede identificar que eso suele terminar en un fallo de rodamientos y, por tanto, programar una revisión antes de que se produzca la avería.

¿Para qué sirve el Big Data en la gestión de infraestructuras?

Las aplicaciones prácticas del Big Data lo cambian todo en la gestión de infraestructuras, desde cómo vigilamos los equipos hasta cómo ahorramos energía:

• Sensorización industrial: Tener una red de sensores vigilando los equipos clave día y noche. Si detectan algo anómalo, mandan un aviso antes de que el problema vaya a más.
• Mantenimiento predictivo: En lugar de revisar todo «por si acaso», los algoritmos te dicen qué equipo necesita atención y cuándo. Esto puede reducir los costos de mantenimiento entre un 18 y un 25 % y las paradas hasta en un 50 %.
• Optimización energética inteligente: Los sistemas de gestión ajustan el consumo de forma automática según si hay gente en el edificio, el tiempo que hace fuera o el precio de la luz en cada momento.
• Gestión de calidad del aire: Se monitoriza continuamente los parámetros ambientales y se ajusta la ventilación para que siempre esté en niveles óptimos.
• Infraestructura escalable para la IA: Arquitecturas cloud que se adaptan dinámicamente a las demandas computacionales de algoritmos de aprendizaje automático.
• Sistemas de optimización multicapa: Plataformas inteligentes que equilibran rendimiento, sostenibilidad y costes operativos mediante algoritmos de optimización multiobjetivo.

En definitiva, se trata de pasar de un modelo reactivo, que soluciona problemas, a uno proactivo que directamente los evita.

De los paneles de control a la inteligencia operativa

Aquí es donde se nota la diferencia de verdad. Ya no se trata solo de tener un panel lleno de gráficos que te dicen lo que pasó ayer. Ahora, la información sirve para que el propio sistema actúe. Es dejar de ser un espectador para que la tecnología trabaje por ti.

Piensa en un datacenter moderno. Si la temperatura en una sala de servidores empieza a subir lentamente, un sistema DCIM (Data Center Infrastructure Management) integrado con Big Data no espera a que un técnico lo vea en una pantalla. Actúa directamente: ajusta la velocidad de los CRAC (unidades de climatización de precisión), redistribuye las cargas térmicas, optimiza el flujo de aire entre pasillos fríos y calientes y, además, envía una notificación para que se revise el sistema de refrigeración. Todo esto mientras monitoriza el PUE (Power Usage Effectiveness) para mantener la eficiencia energética del datacenter en niveles óptimos.

Gracias a esta gestión operativa autónoma, los equipos técnicos pueden centrarse en tareas de más valor, mientras los sistemas automáticos se encargan de que todo funcione a la perfección. Aquí entran en juego herramientas que permiten crear gráficas y dashboards personalizados para visualizar datos en tiempo real de toda la infraestructura crítica y actuar sobre ellos con rapidez.

Los beneficios del Big Data para la eficiencia

Cuando estas soluciones se aplican bien, los beneficios se notan, y mucho:

• Se produce una reducción de costes operativos importante, de entre un 25 y un 30 % en mantenimiento y de un 18-25 % en los gastos generales.
• La eficiencia mejora muchísimo: se consiguen reducir las paradas no planificadas entre un 30 y un 50 %, permitiendo que las instalaciones funcionen con una disponibilidad altísima, por encima del 99 %.
• Se logra alargar la vida útil de los activos entre un 20 y un 40 %, con lo que se rentabiliza mucho más la inversión realizada.
• El impacto en la sostenibilidad también es medible. Se puede reducir el consumo de energía entre un 7 y un 12 %, con la bajada de emisiones de CO₂ que eso supone.
• Las decisiones se toman con datos fiables y en tiempo real, lo que mejora la precisión en más de un 85 %.
• La infraestructura en la nube se adapta sola a lo que necesites, optimizando los recursos y los costes.

Las dificultades de poner en marcha proyectos de Big Data

Obviamente, no todo es tan sencillo. Poner en marcha un proyecto de Big Data en infraestructuras tiene sus complicaciones y hay que planificarlo bien:

• Gestionar la cantidad de datos: Las instalaciones modernas generan terabytes de información a diario, y se necesitan sistemas que puedan guardarla y procesarla sin venirse abajo.
• Escalabilidad: Los sistemas deben poder crecer al mismo ritmo que los datos sin perder eficacia. Aquí vuelve a cobrar importancia lo que mencionábamos antes: contar con arquitecturas abiertas y sistemas modulares que permitan ampliar la capacidad añadiendo más recursos (escalado horizontal) sin depender de un único fabricante ni quedar limitado por tecnologías propietarias cerradas.
• Integración con sistemas antiguos: Muchas veces, los equipos más viejos no están pensados para conectarse. Modernizarlos lleva tiempo y dinero.
• Personal cualificado: Para que esto funcione, hacen falta perfiles como científicos de datos, expertos en IoT y técnicos con conocimientos de análisis.
• Seguridad: Al conectar todos los sistemas, abres nuevas puertas a posibles ciberataques, por lo que la seguridad tiene que ser una prioridad absoluta.
• La inversión inicial: Este es un punto que conviene aclarar. Implementar una infraestructura completa con Big Data puede requerir entre 50.000 y 500.000 € según el tamaño del proyecto. Pero la clave está en esto: la mayoría de instalaciones modernas ya necesitan sistemas de control y monitorización (BMS, SCADA, sensores) independientemente de si van a hacer Big Data o no.

Por tanto, el coste diferencial real de añadir capacidades analíticas avanzadas sobre esa base es mucho menor, normalmente entre 15.000 y 60.000 € para la capa de analytics y algoritmos predictivos. Además, apostar por arquitecturas abiertas reduce aún más la inversión. El ROI suele producirse entre uno y dos años.

¿Y cómo se unifica todo esto? Con una plataforma multisite

¿Cómo se puede gestionar toda esta compleja red de datos? La clave es adoptar soluciones multisite que lo centralizan todo.

La idea es llevar los datos de todas las instalaciones a un único lugar en la nube. De esta forma, se rompen los silos de información y puedes comparar, por ejemplo, el rendimiento de una sede con otra de forma muy sencilla. La arquitectura en la nube permite que empresas con múltiples centros de trabajo lo gestionen todo desde un único punto, con los datos siempre actualizados.

Estos sistemas integrados usan algoritmos para generar alertas que se anticipan a los problemas, a veces con semanas de antelación. Lo analizan todo —datos históricos, previsiones meteorológicas, el comportamiento de los equipos— y calculan la probabilidad de fallo con una precisión que supera el 90 %. Además, estas alertas se organizan solas por prioridad, para que el equipo sepa qué es lo más urgente y se reduzcan las falsas alarmas en más de un 75 %.Al final, tienes visibilidad y control de todo desde una única plataforma. Energía, mantenimiento, calidad del aire, seguridad… todo en un mismo sitio. Los operadores pueden ver los indicadores principales, programar tareas y optimizar los recursos desde una sola interfaz, que además se puede personalizar para que cada persona vea justo lo que necesita.

Hacia una gestión de infraestructuras más eficiente y con visión de futuro

En definitiva, la combinación de Big Data, inteligencia artificial y arquitectura cloud está transformando por completo la gestión de infraestructuras. No es solo un avance tecnológico; es un nuevo modelo operativo, enfocado en que las operaciones sean más autónomas y estén más optimizadas.

Las organizaciones que apuestan por estas tecnologías están viendo mejoras que se pueden medir: entre un 30 y un 50 % menos de tiempo de inactividad, una vida útil de los equipos hasta un 40 % más larga y un ahorro en costes operativos del 25-30 %. Son datos que demuestran que invertir en análisis de datos sale a cuenta.

El futuro de la gestión de infraestructuras pasa por sistemas que no solo recogen datos, sino que los utilizan para actuar y mantenerlo todo funcionando de la mejor manera posible. Plataformas como OTEA, potenciadas por asistentes de inteligencia conversacional como Nerea, ya están haciendo esto realidad, convirtiendo cada dato en una acción que mejora el rendimiento, ahorra costes y contribuye a la sostenibilidad.

*Los datos sobre reducción de costes y eficiencia operativa mencionados en este artículo están respaldados por estudios de referencia del sector:

• McKinsey & Company: «Digitally enabled reliability: Beyond predictive maintenance». Análisis sobre el impacto del mantenimiento predictivo y Big Data en infraestructuras industriales que documenta reducciones de costes del 18-25% y mejoras en disponibilidad del 5-15%.

• PwC & Mainnovation: «Predictive Maintenance 4.0: Predict the unpredictable». Estudio sobre 268 empresas europeas que confirma los beneficios cuantificables del análisis predictivo en operaciones industriales.

• Deloitte: “Uso de IA en mantenimiento predictivo para pronosticar el futuro” . Informe sobre el uso de inteligencia artificial para optimizar el mantenimiento predictivo, documentando reducciones del 30-50 % en tiempos de inactividad y mejoras del 20-40 % en eficiencia operativa en entornos industriales.

• MarketsandMarkets: “Informe de mercado Mantenimiento predictivo (2024-2029)” . Estudio de mercado que proyecta un crecimiento global del mantenimiento predictivo desde 10,6 mil millones USD en 2024 hasta 47,8 mil millones USD en 2029 (CAGR 35,1 %), destacando el papel de la IA, IoT y el análisis predictivo en la reducción de fallos y costos de mantenimiento.