Mejora de la eficiencia y gestión de la información en el sector eléctrico colombiano mediante la implementación de tecnologías de Big Data

dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorContreras Rojas, Jaime
dc.contributor.authorPabón Parada, Jahn Ricardo
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2025-12-02T17:08:12Z
dc.date.available2025-12-02T17:08:12Z
dc.date.issued2024-11-06
dc.descriptionDefinir estrategias y recomendaciones para la implementación de tecnologías "Big Data" en el sector eléctrico en Colombia, con el fin de optimizar las estrategias de manejo de información de manera eficiente y clara.
dc.description.abstractEste trabajo de grado tiene como objetivo proponer estrategias para mejorar la eficiencia y gestión de la información en el sector eléctrico colombiano mediante la implementación de tecnologías de Big Data. Actualmente, las empresas de este sector enfrentan desafíos derivados de la fragmentación de datos o "islas de información", donde la dispersión de datos entre sistemas y áreas operativas limita su capacidad para obtener una visión integral y tomar decisiones fundamentadas. En un contexto global en el que la digitalización y la transición hacia fuentes de energía renovable están transformando la industria energética, la adopción de nuevas herramientas tecnológicas resulta esencial para optimizar la gestión de los datos generados. Big Data se presenta como una solución eficaz para integrar, analizar y procesar grandes volúmenes de información provenientes de fuentes como redes inteligentes, medidores de consumo y sistemas de gestión. El trabajo realiza un diagnóstico sobre el estado actual de la implementación de Big Data en el sector eléctrico colombiano, evaluando barreras tecnológicas, operativas y normativas que limitan su adopción. Mediante una metodología cuantitativa basada en encuestas a directivos del sector, se identifican áreas críticas para intervención y se propone un plan de implementación que abarca desde la selección de herramientas hasta la capacitación del personal. A través del análisis de literatura y de los datos obtenidos en las encuestas sobre madurez tecnológica, se concluyó que el uso de Big Data es viable, aunque en una etapa inicial de implementación que requiere inversión empresarial.
dc.description.abstractThis degree project aims to propose strategies to improve the efficiency and management of information in the Colombian electricity sector through the implementation of Big Data technologies. Currently, companies in this sector face challenges derived from data fragmentation or "islands of information", where the dispersion of data between systems and operational areas limits their ability to obtain a comprehensive view and make informed decisions. In a global context in which digitalization and the transition to renewable energy sources are transforming the energy industry, the adoption of new technological tools is essential to optimize the management of the data generated. Big Data is presented as an effective solution for integrating, analyzing, and processing large volumes of information from sources such as smart grids, consumption meters, and management systems. The work makes a diagnosis on the current state of the implementation of Big Data in the Colombian electricity sector, evaluating technological, operational and regulatory barriers that limit its adoption. Using a quantitative methodology based on surveys of sector managers, critical areas for intervention are identified and an implementation plan is proposed that ranges from the selection of tools to staff training. Through the analysis of literature and the data obtained in the surveys on technological maturity, it was concluded that the use of Big Data is viable, although in an initial stage of implementation that requires business investment
dc.format.extent87 páginas
dc.identifier.citationContreras Rojas, J., y Pabón Parada, J. (2024). Mejora de la eficiencia y gestión de la información en el sector eléctrico colombiano mediante la implementación de tecnologías de Big Data. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10656/22683
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectBig Data
dc.subjectElectricity sector
dc.subjectInformation management
dc.subjectOperational efficiency
dc.subjectDigital transformation
dc.subjectSustainable energy
dc.subject.keywordsBig Data
dc.subject.keywordsGestión de la información
dc.subject.keywordsEficiencia operativa
dc.subject.keywordsTransformación digital
dc.subject.keywordsEnergía sostenible
dc.subject.keywordsElectricity sector
dc.subject.keywordsInformation management
dc.subject.keywordsOperational efficiency
dc.titleMejora de la eficiencia y gestión de la información en el sector eléctrico colombiano mediante la implementación de tecnologías de Big Data
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAlmeida, R., Silva, T., & Costa, L. (2020). Predictive analytics in the electricity sector: Improving demand forecasting. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 117, 105683. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.105683 An, S., & Li, W. (2024). Evaluación de riesgos de la operación de la infraestructura de la red eléctrica en el contexto de la era del Big Data. Revista Internacional de Energía y Big Data, 15(3), 250-267. Arataza, L. (2013). Evolución y crecimiento exponencial de Big Data: Orígenes y desarrollo de herramientas informáticas para la predicción de escenarios. Revista de Tecnologías de la Información, 15(3), 45-60. Azevedo, A., & Dela Torre, M. (2016). Data integration in the age of the Internet of Things. International Journal of Information Management, 36(6), 727-732. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.04.006 Brin, J. (2022). Monitoreo y análisis de redes eléctricas: Aplicación de sensores, Big Data e inteligencia artificial en la gestión de sistemas de generación, transmisión y distribución de energía. Asociación Colombiana de Ingenieros de Sistemas (ACIS), pp. 15-28. C. Zhao, H. Jia, R. Gao, S. Zheng, F. Wu and H. Wang, "Safety Risk Management System in Electric Power Engineering Construction under the Background of Big Data," 2021 International Conference on Artificial Intelligence, Big Data and Algorithms (CAIBDA), Xi'an, China, 2021, pp. 166-170, doi: 10.1109/CAIBDA53561.2021.00042. Castillo, F., & Herrera, J. (2020). The importance of data analytics skills in the energy sector. Energy Education Science and Technology Part B: Social and Educational Studies, 12(2), 789-794. Chen, M., Ma, Y., & Li, Y. (2014). Big data in smart energy: A review. International Journal of Energy Research, 38(10), 1281-1299. https://doi.org/10.1002/er.3112 Choudhury, A., Mukherjee, S., & Bandyopadhyay, S. (2021). Data-driven optimization of power grid performance. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 9(1), 1-12. https://doi.org/10.35833/MPCE.2020.000345 Córdoba, M. (2020). Big Data and innovation in the electric sector: Opportunities for growth. Journal of Business Research, 112, 566-576. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.04.007 Coronel, J. (2011). Gestión de la información en organizaciones complejas. Editorial XYZ. Cruz, R., & Pérez, S. (2019). La inversión en infraestructura energética en Colombia: Retos y oportunidades. Análisis Energético, 7(1), 30-50. Decreto 1377 de 2013. (2013). Por el cual se reglamenta parcialmente la Ley 1581 de 2012. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.sic.gov.co/sites/default/files/normatividad/decreto_1377_2013.pdf Demchenko, Y. (2013). Defining the Big Data Architecture Framework. University of Amsterdam. http://bigdatawg.nist.gov/_uploadfiles/M0055_v1_7606723276.pdf Deming, W. E. (1986). Out of the crisis. MIT Center for Advanced Educational Services. Dhanraj, M., & Patil, A. (2018). Internet of Things: Concepts and applications. Wiley. Ding, Y. (2020). Análisis de la operación y el mantenimiento de la tecnología de gestión de la red de distribución de energía en el contexto de la era de los macrodatos. En: Atiquzzaman, M., Yen, N., Xu, Z. (eds) Análisis de macrodatos para sistemas ciberfísicos en ciudades inteligentes. BDCPS 2019. Avances en sistemas inteligentes y computación, vol. 1117. Springer, Singapur. https://doiorg.ezproxy.uniminuto.edu/10.1007/978-981-15-2568-1_83 European Energy Research Alliance. (2022). Big Data and energy: Integrating renewable resources in the European Union. EERA Reports. Fei Fei, Chen, K., Gu, W., Shi, S., Li, M. y Pan, Z. (2022). Investigación sobre tecnología de modelado de información de control de costos del proyecto de construcción de líneas de cable de red de distribución basada en big data. Actas de SPIE, 12256, 122https://doi.org/10.1117//12.2635839 Fernández, P., López, R., & Ramírez, A. (2020). Technological investments for enhancing data analytics in electricity companies. Renewable Energy, 162, 1537-1545. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.09.045 Few, S. (2006). Information dashboard design: The effective visual communication of data. O'Reilly Media. Gartner. (2013). Big Data. Connecticut. http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/ Gomez, A., & Chen, L. (2022). Big Data applications in the global electric utility sector: Opportunities and challenges. International Journal of Energy Research, 46(8), 1204- 1223. https://doi.org/10.1002/er.1204 González, J. (2021). Challenges in implementing Big Data technologies in Colombia's energy sector. Colombian Journal of Engineering, 33(1), 45-58. González, M., & Jiménez, J. (2020). Big Data y su impacto en la gestión energética: una revisión sistemática. Revista de Energía, 32(4), 215-230. González, M., & Jiménez, L. (2020). Aplicaciones de Big Data en el sector eléctrico: Un análisis de eficiencia. Journal of Energy Management, 12(3), 123-139. Gualtieri, M. (2013). The pragmatic definition of Big data. Cambridge: Mike Gualtieri. http://blogs.forrester.com/mike_gualtieri/12-12-05-the_pragmatic_definition_of_big_data Gutiérrez, S., & Sánchez, T. (2020). Improving customer service in the electricity sector through Big Data analytics. Journal of Energy Services and Technology, 15(4), 345-356. Hammer, M., & Stanton, S. (1999). How process enterprises really work. Harvard Business Review Press. Houghton, T., Ackermann, F., Howick, S., Quigley, J. y Walls, L. (2013). Creación de un marco para la gestión integrada de riesgos de proyectos complejos: el caso de una importante inversión en redes de distribución. Publicaciones de la conferencia IET , 2013(615 CP), 1257https ://hacer.org /10.10/cp.2013. ISO/IEC 27001. (2013). Information technology – Security techniques – Information security management systems – Requirements. International Organization for Standardization. https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html Johnson, M., & Wang, H. (2020). Energy forecasting and demand management: The role of Big Data in the U.S. and China. Journal of Energy and Data Science, 5(3), 45-59. https://doi.org/10.1016/j.jen.2020.02.001 Kerzner, H. (2017). Project management: A systems approach to planning, scheduling, and control (12th ed.). Wiley. Kwon, O., & Lee, J. (2017). Big data in the energy sector: A review. Energy Reports, 3, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2017.01.001 Ley 1266 de 2008. (2008). Por la cual se regula el manejo de la información contenida en bases de datos y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.sic.gov.co/sites/default/files/normatividad/ley_1266_2008.pdf Ley 1273 de 2009. (2009). Por la cual se establecen medidas para la protección de la información y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.sic.gov.co/sites/default/files/normatividad/ley_1273_2009.pdf Ley 143 de 1994. (1994). Por la cual se expide el régimen del servicio público de energía eléctrica y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.creg.gov.co Ley 1581 de 2012. (2012). Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.sic.gov.co/sites/default/files/normatividad/ley_1581_2012.pdf Ley 1753 de 2015. (2015). Por la cual se adoptan medidas para la promoción de la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el país. Diario Oficial de la República de Colombia. https://www.sociedadinnova.gov.co/sites/default/files/normatividad/ley_1753_2015.pdf López, J., & Castro, R. (2020). Building data literacy in the electricity sector: A strategic approach. Journal of Data Science and Analytics, 7(3), 123-135. M. Cui, K. Yu, P. Zhang, L. Shen, R. Mao and M. Xu, "Research on Lean Management Strategy of Power Grid Production Projects Based on Multi-platform Data Fusion and Project Big Data," 2021 International Conference on Power System Technology (POWERCON), Haikou, China, 2021, pp. 2053-2058, doi: 10.1109/POWERCON53785.2021.9697815. Maldonado, C., & Ruiz, J. (2018). La gestión de datos en la industria eléctrica: un enfoque hacia la eficiencia. Energy Reports, 4, 123-134. Maldonado, J., & Ruiz, A. (2018). Gestión de la información en el sector eléctrico: Desafíos y oportunidades. Revista de Energía, 15(2), 45-60. Marr, B. (2016). Big data in practice: How 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results. Wiley. Martinez, R., Fernandez, P., & Vargas, J. (2021). Big Data implementation challenges in developing countries' energy sectors: Case study of Colombia. Energy Policy Review, 29(6), 233-246. https://doi.org/10.1016/j.epr.2021.06.009 Marz, N., & Warren, J. (2017). Big data: Principles and best practices of scalable real-time data systems. Manning Publications. Mendoza, A. (2021). Regulatory frameworks and the evolution of data technologies in Colombia. Energy Policy Review, 28(6), 512-525. Ministerio de Minas y Energía de Colombia. (2020). Informe del Sector Eléctrico. www.minenergia.gov.co Ministerio de Minas y Energía de Colombia. (2021). Informe de gestión del sector eléctrico. www.minenergia.gov.coSALAZ Muñoz, C. (2021). The role of Big Data in achieving sustainability in the energy sector. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 48, 101540. https://doi.org/10.1016/j.seta.2021.101540 Parmenter, D. (2015). Key performance indicators: Developing, implementing, and using winning KPIs. Wiley. Pérez, A. (2021). Public-private partnerships for innovation in the energy sector. Journal of Collaborative Research in Economics and Business, 3(2), 90-102. Políticas de Responsabilidad Social Empresarial (RSE). (n.d.). Guía para la implementación de políticas de RSE en el sector eléctrico. Ministerio de Minas y Energía. https://www.minenergias.gov.co Q. Xu et al. (2017). "Investigación sobre la construcción y la aplicación del índice de costos en la ingeniería de líneas aéreas basada en tecnología de datos masivos", Conferencia IEEE 2017 sobre Internet Energético e Integración del Sistema Energético (EI2), Beijing, China, 2017, pp. 1-5, doi: 10.1109/EI2.2017.8245457. Razzak, I., Naz, R., & Hayat, A. (2019). Machine learning for big data analytics in smart cities: A survey. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.04.003 Resoluciones de la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG). (n.d.) Normatividad sobre el manejo de datos y calidad del servicio. Comisión de Regulación de Energía y Gas. https://www.creg.gov.co/normativa Ríos, E. (2021). Operational efficiency in electricity companies through data analytics. Energy Management Journal, 5(2), 178-189. Rodríguez, J., & Martínez, A. (2020). Managing renewable energy integration with Big Data analytics. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 130, 109947. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109947 An, S., Li, W., Zhang, X., Liu, J., Cheng, F. y Zhang, Q. (2024). Evaluación de riesgos de la operación de la infraestructura de la red eléctrica en el contexto de la era de los macrodatos. Conferencia internacional sobre técnicas de optimización y computación distribuida (ICDCOT) de 2024 .https://doi.org/10.1109 /CI Salazar, T. (2022). Impacto del suministro energético en la calidad de vida: un estudio de caso en Colombia. Revista de Desarrollo Social, 20(1), 75-90. Smith, J., & Lopez, E. (2021). Breaking down the barriers: Addressing data fragmentation in the global electricity sector. Energy Informatics Journal, 7(12), 102-118. https://doi.org/10.1186/s42162-021-00115-0 Sommerville, I. (2011). Software engineering (9th ed.). Addison-Wesley. Su, S. et al. (2019). Una plataforma de monitoreo de operaciones de red eléctrica basada en tecnología de big data. En: Sun, X., Pan, Z., Bertino, E. (eds) Inteligencia artificial y seguridad. ICAIS 2019. Lecture Notes in Computer Science(), vol 11633. Springer, Cham. https://doi-org.ezproxy.uniminuto.edu/10.1007/978-3-030-24265-7_45 Torres, P. (2020). Change management strategies in the adoption of Big Data technologies. International Journal of Business Management, 12(3), 77-89. Xuejun Li., y Shiyuan Zhang,. (2024). Modo de gestión y ruta de transformación digital de empresas de redes eléctricas basadas en algoritmos de inteligencia artificial. Revista internacional de termofluidos, 21, 100552. https://doi.org/10.1016 /j.ijft.2023.100552 Ye, ZP y Chang, KC (2021). Tecnología de big data en redes de distribución inteligentes: Demanda y aplicaciones. En AE Hassanien, A. Slowik, V. Snášel, H. El-Deeb, & FM Tolba (Eds.), Actas de la Conferencia internacional sobre sistemas inteligentes avanzados e informática 2020. AISI 2020. Avances en sistemas inteligentes y computación(Vol. 1261https ://doi-org.e.uniminu.edu / 10.1007 / 978-3-030-58669-0_3 Yong, W., Macintyre, J., Zhao, J. y Ma, X. (Eds.). (2022). Investigación del mecanismo de gestión de proyectos de redes de distribución basada en big data. En La Conferencia internacional de 2021 sobre aprendizaje automático y análisis de big data para la seguridad y privacidad de IoT (vol.https ://d-org.ezp.unim.ed/10.1007 /978 -3 -030 - 89511 -2 Shao, Z., Qiu, Y., Xie, L., Li, M., Xi, B. y Shuai, J. (2021). Construcción de plataformas y aplicación de control digital de subestaciones basado en BIM. En 2021 China International Conference on Electricity Distribution (CICED)(págs. 259- 262)https://doi.org//10.1109 /CI Zhang, Y., & Lee, H. (2019). Predictive maintenance in the energy sector using machine learning. Energy Reports, 5, 1013-1020. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.11.004. Zhao, C., Jia, H., Gao, R., Zheng, S., Wu, F., & Wang, H. (2021). Safety Risk Management System in Electric Power Engineering Construction under the Background of Big Data. 2021 International Conference on Artificial Intelligence, Big Data and Algorithms (CAIBDA), Xi'an, China, 166-170. https://doi.org/10.1109/CAIBDA53561.2021.00042 Zhou, K., y Yang, S. (2018). Análisis de big data en redes inteligentes: una revisión. Acceso IEEE, 6 ,https://doi.org/10.11/ACC.20

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
TE.PRO_ContrerasJaime-PabónJahn_2024.pdf
Size:
1.29 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
Autorización_ContrerasJaime-PabónJahn_2024.pdf
Size:
124.64 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
4.72 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: