2026-05-05T10:23:19Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/712862024-11-08T20:02:06Zcom_10324_38col_10324_787
UVaDOC
advisor
Hernández García, José Luis
advisor
Miguel Jiménez, Ignacio de
author
Arévalo González, David
editor
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
2024-11-08T09:02:59Z
2024-11-08T09:02:59Z
2024
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71286
Actualmente, nos encontramos en un periodo de transición digital donde muchos procesos,
tanto industriales como cotidianos, están sufriendo una migración hacia lo digital, específicamente
en nuestro caso, en el sector de la construcción. Hasta ahora, el enfoque que se ha estado
implementando se conoce como un enfoque de silo, donde cada uno de los actores interesados
gestiona individualmente sus datos de forma aislada. Proponiendo una alternativa al enfoque
actual, en este Trabajo Fin de Máster se han desarrollado metodologías de extracción, transformación
y almacenaje de datos procedentes de un gran número de fuentes heterogéneas a lo largo
de 10 edificios piloto dotándolos de homogeneidad y calidad. Además, se ha definido una base
de datos que permite su consumo a través de una interfaz homogénea. Finalmente, se ha querido
demostrar una forma de compartición y uso de los datos de los servicios de DigiBUILD a través
de la definición de una API para la predicción de diferentes variables energéticas. Todo este
desarrollo se ha podido llevar a cabo bajo los materiales y el marco de desarrollo del proyecto
europeo DigiBUILD y, más en concreto en nombre de CARTIF, cuyo fin último es la solución
que se propone.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Digitalización de los flujos de datos para predicción energética de edificios inteligentes a través de la implementación de un data-lake bajo técnicas Big-Data
info:eu-repo/semantics/masterThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/71286/1/TFM-G1965.pdf
File
MD5
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7090960
application/pdf
TFM-G1965.pdf