[es] En los ?ltimos a?os se ha verificado un aumento exponencial de informaci?n generada y disponible cada d?a. Debido al r?pido avance tecnol?gico (dispositivos m?viles, sensores, comunicaci?n inal?mbrica, etc.) billones y billones de bytes se crean todos los d?as. Este fen?meno, denominado Big Data, se caracteriza por 5 Vs (es decir, Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor) y cada uno de ellos representa verdaderos desaf?os (por ejemplo, c?mo recoger y transportar un gran volumen de informaci?n, c?mo almacenar esa informaci?n, minarla, c?mo analizarla y extraer conocimiento, c?mo garantizar su seguridad y privacidad, c?mo procesarla en tiempo real, etc.). Es un?nime en la comunidad cient?fica que el valor a extraer de toda esta informaci?n constituir? un factor de extrema importancia para la toma de decisi?n, determinante el ?xito de las variad?simas ?reas econ?micas, as? como en la resoluci?n de innumerables problemas. En estas ?reas se incluye el ecosistema energ?tico que por razones ecol?gicas, econ?micas y pol?ticas condujo a repensar la forma en que consumimos y producimos energ?a. Debido al aumento de las necesidades energ?ticas provocado por el avance tecnol?gico, al previsto agotamiento de los recursos energ?ticos no renovables y debido a las directivas para la eficiencia energ?tica impuestas por la Uni?n Europea, muchos han sido los estudios realizados en el ?mbito de la gesti?n de recursos energ?ticos. El t?rmino Smart Grid surgi? en las ?ltimas d?cadas con el objetivo de definir un ecosistema energ?tico inteligente, que apunta no s?lo a la integraci?n de inteligencia, sino tambi?n de automatizaci?n en la operatividad extremadamente compleja de todos sus procesos. Las Smart Grids han sido objeto de grandes estudios e inversiones de los cuales han resultado avances significativos. Sin embargo, algunos desaf?os a?n no se concretan en la gesti?n de su complejo flujo de datos. Es en este contexto que se encuadra la presente disertaci?n cuyo principal objetivo se centra en la obtenci?n de soluciones para algunos de los problemas identificados en el dominio de Smart Grids utilizando las nuevas t?cnicas y metodolog?as propuestas en el ?rea de Big Data. Este trabajo presenta un estudio sobre los recientes y crecientes avances tecnol?gicos realizados en el ?rea de Big Data, donde se identifican sus grandes desaf?os. De ellos se destacan la complejidad en la gesti?n de flujos continuos y desordenados, la necesidad de reducir el tiempo empleado en la prepreparaci?n de los datos y el desaf?o de explorar soluciones que proporcionen la automatizaci?n anal?tica. Por otro lado, el estudio analiza el impacto de la aplicaci?n de nuevas tecnolog?as en el desarrollo de las Smart Grids, en el que se concluye que, a pesar de embrionaria, su aplicaci?n es imprescindible para la evoluci?n del ecosistema energ?tico. De este estudio result? tambi?n la identificaci?n de los principales desaf?os en el ?rea de las Smart Grids, de los cuales se destacan la complejidad en la gesti?n de su flujo de datos en tiempo real y la necesidad de mejorar la precisi?n de las previsiones de consumo y producci?n de energ?a. En cuanto a los desaf?os identificados, se propuso un modelo conceptual, basado en la arquitectura Docker Container, para el desarrollo de una plataforma. Este modelo tiene como objetivo la flexibilidad y agilidad para permitir la integraci?n y validaci?n de los nuevos y crecientes enfoques tecnol?gicos propuestos en el ?rea de Big Data, necesarios para el desarrollo de las Smart Grids. Con el fin de validar el modelo propuesto, se desarroll? una stack donde se implementaron varios servicios que pretend?an contribuir a los desaf?os identificados en el ?rea de Big Data y Smart Grids, en particular: visualizaci?n y seguimiento de los datos recogidos en tiempo real; preparaci?n de los datos recogidos en tiempo real; previsi?n en tiempo real de multillas series temporales simult?neamente; detecci?n de anomal?as; evaluaci?n de la precisi?n del predicci?n y generaci?n de nuevos modelos para la previsi?n de consumo y producci?n de energ?a seg?n ciertos criterios. Finalmente, se desarrollaron una serie de casos de estudo cuyos resultados nos permitieron concluir sobre la importancia de la preparaci?n previa de los datos en la fase anal?tica, la eficiencia en la automatizaci?n anal?tica y las ventajas del an?lisis de borde (Edge Analytics). A diferencia de los enfoques m?s tradicionales para la ejecuci?n centralizada del proceso anal?tico, el an?lisis de borde explora la posibilidad de realizar an?lisis de datos de forma descentralizada desde un punto no central del sistema. Los resultados permitieron concluir que el an?lisis de borde aporta ventajas a?adidas a la precisi?n de los pron?sticos. Tambi?n nos permitieron inferir c?mo recopilar los resultados para obtener una mejor precisi?n en las predicciones, por ejemplo, cuanto m?s precisos y ajustados al contexto se ejecuten los pron?sticos, mayor ser? su precisi?n.

[pt] Nos ?ltimos anos tem-se verificado um acr?scimo exponencial de informa??o gerada e disponibilizada a cada dia. Devido ao r?pido avan?o tecnol?gico (dispositivos m?veis; sensores; comunica??o wireless; etc.) bili?es e bili?es de bytes s?o criados todos os dias. Este fen?meno, denominado por Big Data, ? caracterizado por 5 Vs (i.e. Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade, Valor) e cada um deles representa verdadeiros desafios (e.g. como recolher e transportar um grande volume de informa??o; como armazenar essa informa??o; como miner?-la, como analis?-la e extrair conhecimento, como garantir a sua seguran?a e privacidade, como process?-la em tempo real, etc.). ? unanime na comunidade cient?fica que o valor a extrair de toda esta informa??o constituir? um fator de extrema import?ncia para a tomada de decis?o, determinante no sucesso das mais variad?ssimas ?reas econ?micas, bem como na resolu??o de in?meros problemas. Nestas ?reas inclui-se o ecossistema energ?tico que por raz?es ecol?gicas, econ?micas e pol?ticas conduziu ao repensar da forma como consumimos e produzimos energia. Devido ao aumento das necessidades energ?ticas provocado pelo avan?o tecnol?gico, ao previsto esgotamento dos recursos energ?ticos n?o renov?veis e devido ?s diretivas para a efici?ncia energ?tica impostas pela Uni?o Europeia, muitos t?m sido os estudos feitos na ?rea da gest?o de recursos energ?ticos. O termo Smart Grids surgiu nas ?ltimas d?cadas com o objetivo de definir um ecossistema energ?tico inteligente, que visa n?o s? a integra??o de intelig?ncia, mas tamb?m de automa??o na operabilidade extremamente complexa de todos os seus processos. As Smart Grids t?m sido alvo de grandes estudos e investimentos dos quais t?m resultado avan?os significativos. No entanto, alguns desafios est?o ainda por concretizar nomeadamente na gest?o do seu complexo fluxo de dados. ? neste contexto que se enquadra a presente disserta??o cujo principal objetivo se centra na obten??o de solu??es para alguns dos problemas identificados no dom?nio de Smart Grids com recurso ?s novas t?cnicas e metodologias propostas na ?rea de Big Data. Este trabalho apresenta um estudo sobre os recentes e crescentes avan?os tecnol?gicos realizados na ?rea de Big Data, onde s?o identificados os seus grandes desafios. Destes destacam-se a complexidade na gest?o de fluxos cont?nuos e desordenados, a necessidade de reduzir o tempo despendido na pr?prepara??o dos dados e o desafio de explorar solu??es que proporcionem a automatiza??o anal?tica. Por outro lado, o estudo analisa o impacto da aplica??o nas novas tecnologias no desenvolvimento das Smart Grids, no qual se conclui que apesar de embrion?ria, a sua aplica??o ? imprescind?vel para a evolu??o do ecossistema energ?tico. Deste estudo resultou ainda a identifica??o dos principais desafios na ?rea das Smart Grids, dos quais se destacam a complexidade na gest?o do seu fluxo de dados em tempo real e a necessidade de melhorar a precis?o das previs?es de consumo e produ??o de energia. Face aos desafios identificados foi proposto um modelo conceptual, baseado na arquitetura Docker Container, para o desenvolvimento de uma plataforma. Este modelo objetiva a flexibilidade e agilidade de forma a permitir a integra??o e valida??o das novas e crescentes abordagens tecnol?gicas propostas na ?rea de Big Data, necess?rias ao desenvolvimento das Smart Grids. A fim de validar o modelo proposto, foi desenvolvida uma stack onde foram implementados v?rios servi?os que visaram contribuir para os desafios identificados na ?rea de Big Data e Smart Grids, nomeadamente: visualiza??o e monitoriza??o dos dados recolhidos em tempo real; prepara??o dos dados recolhidos em tempo real; previs?o em tempo real de v?rias s?ries temporais simultaniamente; dete??o de anomalias; avalia??o da precis?o das previs?es e gera??o de novos modelos para a previs?o de consumo e produ??o de energia segundo determinados crit?rios. Finalmente foram desenvolvidos v?rios casos de estudo cujos resultados obtidos permitiram concluir sobre a import?ncia da pr?-prepara??o dos dados na fase anal?tica, sobre a efici?ncia na automatiza??o anal?tica e sobre as vantagens da an?lise de ponta (Edge Analytics). Ao contr?rio de abordagens mais tradicionais que visam a execu??o centralizada do processo anal?tico, o edge analytics explora a possibilidade de executar a analise de dados de forma descentralizada a partir de um ponto n?o central do sistema. Os resultados permitiram concluir que o edge analytics traz vantagens acrescidas para a precis?o das previs?es. Permitiram ainda, inferir sobre como recolher os resultados a fim de se obter uma melhor precis?o nas previs?es, i.e., quanto mais espec?fica e ajustada ao contexto forem executadas as previs?es maior ser? a sua precis?o.