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Metodología ‘smart’ para ciudades pequeñas y medianas

Publicado: 14/12/2017

Comunicación presentada al III Congreso Ciudades Inteligentes:

Autor

  • Tomás Llorente, Codirector del Grupo de Trabajo 1, United for Smart Sustainable Cities

Resumen

El concepto Smart City parece reservado a ciudades de primer nivel que se alternan posiciones en diferentes rankings. Pero, ¿qué pasa con el resto de ciudades, que además son la inmensa mayoría? En las ciudades de menos de 60.000 habitantes vive la «mitad menos urbana» de la población en España, y salvo tímidas actuaciones puntuales, no se dedican esfuerzos institucionales para posibilitar la aplicación de iniciativas smart. La metodología que se propone forma parte del trabajo de la iniciativa United for Smart Sustainable Cities (#U4SSC) y permite a las ciudades autoevaluar su situación en su camino hacia objetivos smart y prever los esfuerzos necesarios para conseguirlos en una primera fase. Posteriormente, una vez las ciudades cuenten con datos de calidad y convenientemente publicados, podrán identificar qué información aplicable a la ciudad es capaz de utilizarse para implementar políticas públicas “ad hoc” que se ajustan a las necesidades específicas de la ciudad con independencia de su población, tamaño y grado de desarrollo.

Palabras clave

Smart Rural, Ciudad Pequeña, Ciudad Mediana, Datos, Métricas, Políticas Públicas, Eficiencia

Iniciativa ‘United for Smart Sustainable Cities’

“United for Smart Sustainable Cities (U4SSC)” es una iniciativa apoyada por 16 agencias y programas de las Naciones Unidas. Esta iniciativa es de muy reciente creación (mayo 2016). Las propuestas impulsadas desde United for Smart Sustainable Cities se basan en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (Sustainable Development Goals – SDG) de la Agenda para el Desarrollo Sostenible 2030 de Naciones Unidas, especialmente del SDG 11 que implica a las ciudades y cuyo enunciado mantiene: ”Hacer las ciudades y los asentamientos humanos inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles”. U4SSC se articula en tres grupos de trabajo:

  • Grupo de trabajo 1: “Configurando el marco”
  • Grupo de trabajo 2: “Conectando ciudades y comunidades”
  • Grupo de trabajo 3: “Promoviendo la innovación y la paticipación”

En esta comunicación se expondrán los trabajos de Grupo de Trabajo 1 que se centran en ciudades pequeñas y medianas. El interés de centrarse en estas ciudades radica en que la mitad de la población en España reside en las ciudades de menos de 60.000 habitantes, pero estas ciudades tienen grandes dificultades para mantenerse en la estela de las grandes ciudades que cuentan con presupuestos y recursos dedicados a proyectos Smart. Las ciudades pequeñas y medianas necesitan diseñar e implementar su propio desarrollo (atendiendo sus particularidades) para ser exitosos.

Es bien sabido que la urbanización está creciendo alrededor del mundo. Entre 1950 y 2005, el nivel de urbanización aumentó del 29% al 49%, mientras que las emisiones mundiales de carbono procedentes de la quema de combustibles fósiles aumentaron casi un 500%. Este crecimiento es obviamente insostenible. (ONU-Hábitat, 2016). Para sostener el impacto negativo de este crecimiento, muchas acciones están siendo tomadas por las ciudades bajo el paraguas de Proyectos Smart City.

Metodología

La metodología que se presenta en esta comunicación se compone de tres partes. En primer lugar se analiza la calidad de los datos que una ciudad usa y se diseña un plan de mejora en caso necesario. En segundo lugar se transforman esos datos en información útil para que la ciudad diseñe e implemente políticas públicas optimizadas. Por último se define el proceso para que cada ciudad encuentre la métrica que más incide sobre su desarrollo.

Gestión de Datos

El primer paso para que un municipio se convierta en inteligente es analizar cómo se está ocupando de los datos. El intercambio de datos se convierte en una herramienta crucial para mejorar los servicios públicos. Los datos son una herramienta poderosa, pero han de ser usados con cuidado y atención. Hay una reflexión que cualquier ciudad tiene que acometer cuando piensas en compartir datos, para definir: ¿qué se está compartiendo? ¿Para qué? ¿Cómo se comparte? ¿Y cuáles son los beneficios que se pueden esperar?

No toda la información que fluye en una ciudad es útil para los propósitos de la misma. De hecho, algunos datos podrían ser simplemente erróneos o incluso falsos. Se deben tomar dos pasos básicos para adquirir información a partir de datos brutos, en primer lugar, debe demostrarse la fiabilidad, y posteriormente los datos útiles deben convertirse en operables por la ciudad.

Figura 1. Filtros para la depuración de datos.
Figura 1. Filtros para la depuración de datos.

Los cimientos de las Smart Cites se construyen con datos. Por esa razón es importante que las ciudades realicen un autoanálisis de evaluación de la calidad de los datos operables que manejan. A continuación se describen varios capítulos que definen la calidad de los datos que intervienen en la ciudad:

  • Datos Primarios
  • Datos Completos
  • Datos Documentados
  • Datos Técnicamente Correctos
  • Datos Georreferenciados
  • Datos Enlazados
  • Datos Actualizados
  • Formato de Datos (open data)
  • Vocabulario de Datos
  • Anonimización de Datos

Cada uno de estos campos será evaluado teniendo en cuenta el grado de cumplimiento de sus parámetros característicos, como ejemplo se muestra la siguiente tabla:

Tabla I. Ejemplo de cuadro de valoración de calidad de datos de la ciudad.
Tabla I. Ejemplo de cuadro de valoración de calidad de datos de la ciudad.

A partir del resultado obtenido en cada campo, el municipio que siga esta metodología conocerá la calidad de los datos que maneja y su situación con respecto a las condiciones óptimas posibles. Completado este análisis en todos los capítulos los resultados se vuelcan en la siguiente matriz:

Tabla II. Ejemplo de cuadro de evolución de calidad de datos de la ciudad según recursos dedicados.
Tabla II. Ejemplo de cuadro de evolución de calidad de datos de la ciudad según recursos dedicados.

Así en la primera columna “día cero” o situación actual se volcarán los datos obtenidos en el proceso de autoevaluación. A continuación se definirán los recursos clave con los que cada municipio va a contar para mantener o mejorar la calidad de los datos que utiliza. Se establecen 4 niveles:

  1. Inexistencia de recursos clave
  2. Escasos recursos clave
  3. Recursos clave moderados
  4. Recursos clave elevados

En función de la calidad original de los datos en cada campo y de los recursos empleados en cada caso, existe un rango de resultados a obtener durante el periodo de aplicación de estos recursos clave, según las siguientes expectativas:

  • No existen avances por la falta de dedicación de recursos clave, y se puede llegar a retroceder en el nivel de la calidad de los datos.
  • No existen avances, pero se mantiene la calidad de datos existente
  • Existe la posibilidad de avanzar en al menos un nivel de la calidad de datos
  • Avance muy probable, cuando se han empleado recursos clave elevados, se puede producir un avance de más de un nivel en la calidad de los datos.

Transformación de Datos

Una vez alcanzada una calidad suficiente en los datos, éstos pueden continuar el proceso para su transformación en información útil y ser así la “materia prima” para la elaboración de políticas públicas optimizadas para cada ciudad. Este proceso se caracteriza por eliminar los datos que no aportan valor añadido o no son específicos para los objetivos definidos en la política que se desee implementar en cada caso.

Los KPI’s están siendo revisados por 16 Agencias y Programas de Naciones Unidas y representantes de ciudades que trabajan en la implementación de indicadores clave para evaluar el desempeño de proyectos Smart. Esta amplia participación y contribución cualificada tiene el objetivo de alcanzar el mayor consenso y aceptación posible.

Métricas para Ciudades

Objetivo

La metodología proporciona un marco en el cual las ciudades pueden alcanzar dos objetivos básicos:

  • Identificar su singularidad y averiguar «dónde están» en el camino inteligente hacia sus objetivos.
  • Utilice la métrica que los asuntos más para guiarlos en este camino y ayudarlos a tomar las mejores decisiones posibles.

Requisitos

Las ciudades que sigan esta metodología deben realizar un análisis previo para identificar su singularidad en varios campos (medio ambiente, sociología, economía, funcionalidad …) tomando como referencia un esquema como se muestra más adelante. Este análisis ayudará a las ciudades a identificar sus objetivos y, por lo tanto, seleccionar las métricas óptimas para guiar su camino hacia la optimización de sus posibilidades.

Características de las métricas

Las métricas utilizadas en esta metodología para Smart Cities deben incluir estas características:

  • Orientado a objetivos
  • Orientado a cambio
  • Redundancia
  • Sin ambigüedad
  • Actualización periódica
  • Orientación de tendencias

Conclusiones

Una vez los datos han adquirido la calidad necesaria y se han depurado hasta conseguir transformarse en información útil a la ciudad, se pueden diseñar políticas ad hoc que atiendan las necesidades específicas para cada situación.

Finalmente, la metodología se puede resumir en el metamodelo que se muestra a continuación, donde se identifican las singularidades de cada ciudad y se describe el proceso para conocer de entre todas las variables que definen el funcionamiento de una ciudad, la métrica que es realmente importante en cada caso. Este proceso es iterativo y obedece al hecho de que las ciudades, también las pequeñas y medianas, se comportan como organismos vivos y modifican sus necesidades y capacidades a lo largo del tiempo.

Paralelamente, este proceso puede ser analizado en diferentes profundidades, por lo que los resultados obtenidos pueden enfocarse en diferentes niveles. La profundidad de análisis definirá la capacidad de los resultados a la hora de ser compartidos con otras ciudades.

El hito más reciente de esta iniciativa tuvo lugar en Manizales, Colombia, el 5 de abril, en el que se mostraron los trabajos realizados y se presentaron los nuevos Términos de Referencia y el futuro Plan de Acción.

Figura 3. Metamodelo del procedimiento para identificar la métrica que importa en las ciudades.
Figura 3. Metamodelo del procedimiento para identificar la métrica que importa en las ciudades.

Agradecimientos

Este trabajo no habría sido posible sin la determinación de la Secretaría de Estado para la Sociedad de la Información y la Agenda Digital (SESIAD) para tener presencia en la iniciativa “United for Smart Sustainable Cities”.

El trabajo técnico ha contado con la colaboración de Esther Minguela y Tania Marcos. Desde un punto de vista institucional se ha recibido el apoyo de Enrique Martínez, Jesús Cañadas, Cristina Bueti y Domenica Carriero.

Referencias

  • Minguela, E., 2016, Proposal on initiating a new work item on Open Data Indicator, SETSI, Madrid
  • Secretaría de Estado para la Sociedad de la Información y la Agenda Digital, SESIAD
  • United For Smart Cities and Communities, U4SSC
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