{"id":3987,"date":"2023-11-03T08:54:35","date_gmt":"2023-11-03T08:54:35","guid":{"rendered":"https:\/\/sensedi.com\/?p=3987"},"modified":"2026-05-05T12:25:44","modified_gmt":"2026-05-05T10:25:44","slug":"big-data-rehabilitacion-y-regeneracion-urbana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/onsedi.com\/ca\/big-data-rehabilitacion-y-regeneracion-urbana\/","title":{"rendered":"Big Data, rehabilitaci\u00f3n y regeneraci\u00f3n urbana"},"content":{"rendered":"\n

El Big Data<\/strong> (BD) junto con la inteligencia artificial<\/strong> (IA) constituyen un eje estrat\u00e9gico de la agenda Espa\u00f1a Digital 2026 por su gran potencial para transformar la econom\u00eda y la sociedad. Permiten mejorar las predicciones, agilizar las operaciones y personalizar los servicios. Para 2030, la UE ha marcado el objetivo de que el 75% de las empresas europeas hayan adoptado servicios de computaci\u00f3n en nube, macrodatos e inteligencia artificial. Por su parte, la estrategia Espa\u00f1a Digital 2026 fija la meta de que para 2025 el 25% de las empresas espa\u00f1olas usen inteligencia artificial y BD. En parte, como consecuencia de la pandemia, la transformaci\u00f3n digital se ha acelerado acerc\u00e1ndonos algo m\u00e1s a las metas marcadas.<\/p>\n\n\n\n

La agenda Espa\u00f1a Digital 2026 <\/a>es, junto con las estrategias de transici\u00f3n ecol\u00f3gica<\/a>, uno de los pilares fundamentales del Plan de Recuperaci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Resiliencia de Espa\u00f1a<\/a>, con una primera fase de inversiones p\u00fablicas en digitalizaci\u00f3n de 20.000 millones de euros, con horizonte 2023 o 2025, dependiendo de los proyectos. Esto supone aproximadamente un 30% de las inversiones previstas con las transferencias en el Plan de Recuperaci\u00f3n, un volumen de recursos sin precedentes para invertir en digitalizaci\u00f3n, con un alcance y magnitud que permitir\u00e1n un impacto verdaderamente transformador. Ambas transiciones, la verde y la digital, se refuerzan mutuamente. Una parte significativa de las actuaciones de impulso de la transici\u00f3n ecol\u00f3gica se basa en la utilizaci\u00f3n de tecnolog\u00edas digitales, cuya contribuci\u00f3n en la reducci\u00f3n de emisiones o el despliegue de la econom\u00eda circular, as\u00ed como en el resto de las \u00e1reas de la transici\u00f3n verde, ser\u00e1 clave. Al mismo tiempo, las medidas incluidas en Espa\u00f1a Digital<\/strong> respetan el principio de no causar un perjuicio significativo al medioambiente que, junto con el etiquetado clim\u00e1tico\/medioambiental asociado, garantizan que la digitalizaci\u00f3n progrese de manera sostenible. Ambos impulsos act\u00faan sobre la palanca de cambio de la rehabilitaci\u00f3n y la regeneraci\u00f3n urbana a trav\u00e9s de la mejora en la eficiencia energ\u00e9tica y la reducci\u00f3n de residuos.<\/p>\n\n\n\n

El uso de BD en rehabilitaci\u00f3n y regeneraci\u00f3n urbana es un campo en crecimiento que se beneficia de la recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos para tomar decisiones informadas y mejorar la calidad de vida en las ciudades. En esta l\u00ednea es posible destacar, de forma general, varios campos en los que la datificaci\u00f3n se est\u00e1 mostrando como una herramienta de an\u00e1lisis y diagn\u00f3stico de extraordinaria eficacia:<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de movilidad<\/em><\/strong>: El BD se utiliza para rastrear y analizar los patrones de movimiento de las personas en las ciudades. Esto puede ayudar a optimizar el dise\u00f1o de infraestructuras de transporte p\u00fablico, planificar rutas de tr\u00e1fico y promover la movilidad sostenible. Sin duda en este campo, en Espa\u00f1a destaca el \u2018Estudio de Movilidad de Viajeros de \u00e1mbito nacional aplicando la tecnolog\u00eda Big Data\u2019 <\/a>desarrollado por el Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA) que utiliza como fuente principal de datos los registros anonimizados de telefon\u00eda m\u00f3vil. El estudio parte de una muestra de datos de m\u00e1s de 13 millones de l\u00edneas m\u00f3viles proporcionada por un operador m\u00f3vil.<\/p>\n\n\n\n

Gesti\u00f3n de residuos org\u00e1nicos:<\/strong><\/em> La gesti\u00f3n eficiente de recursos como el agua, la energ\u00eda y los residuos es otro de los campos donde la BD supone una herramienta de vital importancia. Un buen ejemplo de ellos es la herramienta puesta en marcha por el Ayuntamiento de Madrid<\/a> para hacer seguimiento de los servicios de limpieza, en el que el ciudadano puede conocer de antemano las posibilidades que tienen para deshacerse de sus residuos y tomar as\u00ed la decisi\u00f3n m\u00e1s c\u00f3moda y sostenible. Otro buen ejemplo es Smart Waste desarrollado por Ecoembes<\/a> bas\u00e1ndose en el uso de BD y el Internet de las Cosas (IoT), que permite recibir datos en tiempo real a lo largo del proceso de recogida y separaci\u00f3n de residuos.<\/p>\n\n\n\n

Econom\u00eda circular y residuos en la rehabilitaci\u00f3n<\/strong><\/em>: La UE exige que el 70% \u2014en peso\u2014 de los Residuos de Construcci\u00f3n y Demolici\u00f3n generados en las rehabilitaciones que se financian con Fondos Next Generation, se tengan que preparar para su reutilizaci\u00f3n, reciclaje u otras formas de valorizaci\u00f3n de materiales. En la actualidad, entre el 10% y el 15% de los materiales se desperdician durante el proceso de construcci\u00f3n y el 54% de los residuos generados en las obras son enviados al vertedero, seg\u00fan el informe Econom\u00eda circular en la edificaci\u00f3n<\/a>, elaborado por Green Building Council Espa\u00f1a<\/a> (GBCe). El uso de BD puede ayudar a optimizar la recogida de residuos de la construcci\u00f3n adecuadamente separados en origen para economizar y aumentar la eficacia de su reutilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Gesti\u00f3n de procesos de rehabilitaci\u00f3n<\/strong><\/em>: En este campo podemos destacar la plataforma desarrollada para el Instituto de Ciencias de la Construcci\u00f3n Eduardo Torroja<\/a>, por la empresa Stechome<\/a>, que permite la integraci\u00f3n de dispositivos de monitorizaci\u00f3n de consumos y comportamientos energ\u00e9ticos para facilitar a los t\u00e9cnicos y a las instituciones a evaluar la situaci\u00f3n previa y posterior a los procesos de rehabilitaci\u00f3n, garantizando as\u00ed el correcto uso de las ayudas y subvenciones para el impulso a la descarbonizaci\u00f3n en \u00e1mbitos urbanos. Seg\u00fan se describe en el proyecto, el desarrollo permite una caracterizaci\u00f3n autom\u00e1tica de los comportamientos identificando situaciones por encima o por debajo de los valores estimados, as\u00ed como la integraci\u00f3n de par\u00e1metros de las condiciones exteriores y todos los datos relacionados con los procesos t\u00e9cnicos de la fase de rehabilitaci\u00f3n (auditor\u00edas, termograf\u00edas, l\u00edneas base energ\u00e9ticas y las soluciones pasivas o activas empleadas en los proyectos de rehabilitaci\u00f3n). El sistema cuenta con un motor BD que permite la gesti\u00f3n agrupada o segmentada por categor\u00edas, alcances o rangos, as\u00ed como el acceso a los usuarios y t\u00e9cnicos o arquitectos vinculados al proyecto, facilitando a cada uno de ellos la informaci\u00f3n de una manera pr\u00e1ctica y amigable.<\/p>\n\n\n\n

Diagn\u00f3stico y evaluaci\u00f3n para la rehabilitaci\u00f3n<\/em><\/strong>: El grupo de Investigaci\u00f3n en Vivienda Colectiva, GIVCO<\/a>, ha desarrollado una herramienta software de an\u00e1lisis, diagn\u00f3stico y evaluaci\u00f3n que permite proyectar con garant\u00edas para reincorporar inmuebles vac\u00edos, actualmente en stock, al mercado de vivienda. Esta soluci\u00f3n de BD se apoya en par\u00e1metros de referencia y una base de datos propia, que permiten comparar el inmueble a rehabilitar con los par\u00e1metros admisibles en materia de vivienda en la contemporaneidad, detectando r\u00e1pidamente sus minusval\u00edas y las acciones que le permitan competir en el mercado. All\u00ed ser\u00e1 donde se pueda actuar de manera veloz y fiable para la inserci\u00f3n de dicho edificio en el tejido socioecon\u00f3mico que lo rodea. Adem\u00e1s, posibilita la generaci\u00f3n de un veh\u00edculo de comunicaci\u00f3n claro y con garant\u00edas para el cliente y para el uso del propio gestor inmobiliario, as\u00ed como la generaci\u00f3n de mejores propuestas y m\u00e1s concisas.<\/p>\n\n\n\n

El campo de la rehabilitaci\u00f3n de viviendas<\/strong> es clave en los pr\u00f3ximos a\u00f1os de cara a la descarbonizaci\u00f3n y cambio en el modelo energ\u00e9tico. Para ello, el apoyo en la datificaci\u00f3n y uso masivo de datos para anticiparte a los escenarios y aumentar la eficiencia de las soluciones debe ser un horizonte irrenunciable en un sector siempre asociado con procesos artesanales y poco tecnificados.<\/p>\n\n\n\n

Autor: Rafael Temes<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dr. Arquitecto, Profesor de la ETS de Arquitectura de Valencia. Subdirector del Departamento de Urbanismo. Director acad\u00e9mico del M\u00e1ster en \u00abSistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica aplicados a la Ordenaci\u00f3n del Territorio, el Urbanismo y el Paisaje\u00bb (UPV) y del Diploma de Especializaci\u00f3n en \u00abRehabilitaci\u00f3n y Regeneraci\u00f3n Urbana\u00bb (UPV-IVE-GV).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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