Tesis (Magíster en Gestión de Información)

En la búsqueda de optimizar, monitorear y gestionar el proceso de abastecimiento de agua en el ámbito urbano, los datos derivados del Internet de las Cosas (IoT) se posicionan como una herramienta clave. El procesamiento y análisis de dichos datos permite conocer los patrones de consumo de agua de los usuarios, la curva de demanda en diferentes granularidades temporales y la tipología de los usuarios en base a su consumo. Esto sustenta a su vez, procesos decisionales y operativos relacionados con la detección de conexiones fraudulentas, fugas y políticas de tarificación dinámica por consumo y tipología de usuario. Esta investigación presenta los lineamientos necesarios de gestión y analítica de datos derivados de dispositivos IoT en sistemas hídricos urbanos. La propuesta se lleva a la práctica en 3 bases de datos. Se presenta un apartado especial para la ciudad de Bogotá (sin IoT), analizando su situación actual con las 2 bases de datos restantes (con IoT). Los resultados obtenidos son determinantes para promocionar el uso de IoT en la ciudad y avanzar con ello en una mejora continua de la gestión hídrica urbana de Bogotá.