MADRID, 20 (EUROPA PRESS)
Minsait, una compañía de Indra, trabaja con Renfe en el proyecto de constitución de un 'data lake' sobre el que se desarrollará un Centro de Datos para el control dinámico de la seguridad, con un enfoque orientado a la gestión y control de riesgos de los servicios de transporte de mercancías y viajeros.
Esta iniciativa se enmarca en la estrategia en torno al dato impulsada por Renfe en el último año y que involucra a 11 áreas diferentes de negocio de las tres principales sociedades del grupo: Renfe Viajeros, Renfe Mercancías y Renfe Fabricación y Mantenimiento, según un comunicado.
El 'data lake' creado por Minsait estará basado en Microsoft Azure y permitirá extraer el potencial de las nuevas tecnologías para el almacenamiento, procesamiento, explotación y visualización de datos.
El gerente de Área de Gestión de la Demanda y Proyectos en Renfe, Alfonso Taboadela, ha subrayado que el proyecto centralizará toda la información de seguridad de las empresas del Grupo, evitando así el desarrollo de sistemas en cada una de ellas, y habilitará la arquitectura necesaria para cumplir con la normativa europea en torno a seguridad ferroviaria.
Del mismo modo, el 'data lake' facilitará la automatización de la adquisición e integración de todos los datos de las distintas sociedades, haciendo posible su transformación y análisis. Esto posibilitará, por ejemplo, presentar la información en un cuadro de mando analítico o informes configurables.
Este sistema, sustentado por Microsoft Power BI y el servicio de análisis de datos de Microsoft, facilita el cumplimiento de las medidas en materia de gestión de riesgos y sus procesos, procedimientos y normativa.
Por su parte, el director de Empresas Públicas de Minsait, Iván Bocanegra, ha remarcado que la iniciativa optimizará el control de riesgos soportado por elementos tecnológicos de última generación.
"La complejidad de esta iniciativa, que se está desarrollando con los máximos principios de seguridad y bajo criterios de eficiencia, rentabilidad e innovación, radica en el gran volumen de aplicaciones sobre las que efectuar la ingesta de datos, así como en la necesidad de homogeneizar e integrar procesos y metodologías", ha explicado.