El Instituto Tecnológico crea una línea nueva “Smart Data Analysis” alineada con la tendencia actual de Big Data. El término Big Data deriva de técnicas anteriores como el data mining, data analysis o business intelligence, técnicas que resultan inoperantes cuando las condiciones de los datos cambian y el volumen de los mismos es de tal magnitud que es necesario desarrollar nuevas técnicas de almacenamiento, análisis y visualización de los datos. Conforme el uso de Big Data se ha ido extendiendo y generalizando, más patente se ha hecho la sobrecarga de éste término en cuanto a ámbitos de uso, explotación y escenarios. Bajo Big Data se han ido amparando soluciones en las que apenas se explotan poco más de unos terabytes de datos, soluciones en las que los datos están perfectamente estructurados, o aplicaciones en las que se analiza un buen puñado de datos, pero usando tecnologías de almacén y análisis habituales, más relacionadas con Business Intelligence que con Big Data Analytics. Smart Data aglutina, tanto aquellas soluciones estrechamente relacionadas con los requisitos y tecnologías Big Data, como aquellas soluciones más heterogéneas o de enfoque híbrido, siendo su elemento más relevante la habilidad de identificar fuentes de datos realmente importantes, la inteligencia aplicada a las técnicas de análisis y la elegancia en la presentación de resultados al usuario final. Incluye soluciones de análisis avanzado en Big Data, pero también en Small Data, análisis de datos eminentemente desestructurados, pero también a datos perfectamente estructurados cuyo volumen se vuelve inmanejable para las técnicas usadas históricamente. Smart Data trata de aplicar, allá donde se pueda conseguir una mejora de eficiencia o de calidad, aquellas herramientas y tecnologías que Big Data nos ha aportado durante los últimos 10 años, ampliando el horizonte de explotación de tecnologías como Hadoop, NoSQL, NewSQL, Deep Learning, Machine Learning… no sólo a escenarios Big Data puros, sino también a escenarios hasta ahora obviados por la comunidad más conservadora en Big Data. Con el objetivo de contribuir a la generación de nuevos algoritmos y plataformas que permitan mejorar la toma de decisiones y anticiparse a los eventos mediante técnicas basadas en el análisis de grandes cantidades de datos, ITI propone esta nueva línea, cuyos objetivos son claros: a) Estudiar y aplicar distintas soluciones de infraestructura y tecnologías de soporte para el almacén y análisis de grandes volúmenes de datos, con el objetivo de obtener un análisis crítico de todo el horizonte de herramientas y frameworks disponibles actualmente. b) Estudiar y aplicar técnicas avanzadas de análisis de Big Data con objeto de crear modelos predictivos o clasificadores que permitan predecir anomalías con antelación en distintos escenarios. c) Estudiar y aplicar las últimas tecnologías de visualización de datos para conseguir una transmisión óptima de los resultados de los análisis hacia los usuarios finales de las aplicaciones.

- Análisis crítico dónde se han probado y valorado técnicamente gran cantidad de herramientas Big Data, que ha permitido tener un mapa exacto del estado de las tecnologías y su adecuación a los distintos escenarios de análisis. - Creación de motores de análisis: 1.- de Gestión Energética, basado en técnicas de Deep Learning para crear modelos estadísticos del histórico de consumos, para la predicción de consumo energético y la detección temprana de anomalías; 2.- de Mantenimiento Predictivo (o prognosis) que, mediante la monitorización de una máquina perforadora de Ford Company, ha permitido realizar un primer análisis descriptivo de las variables sensorizadas, obteniendo unas primeras indicaciones de desgaste de piezas. - Pilotos de visualización avanzada de la información obtenida, mediante aplicación web usando técnicas como “isopleph maps” con tecnologías como D3.js. y portales de visualización basados en framework AngularJS para crear una aplicación SPA.