Caso de uso
Simulación y modelado para planificación, defensa, emergencias o infraestructuras críticas
Análisis Govtech
Explora la información de las variables clave en las tres dimensiones de nuestra categorización Govtech.
Public Readiness
(Tracción pública)
Volumen adjudicado último año
29.500 €
Clientes públicos (últimos 3 años)
1
Crecimiento en contratos públicos en los últimos 3 años
0 %
Canales formales
Si
Certificación ENS
No tiene
Facturación último año
317.844 €
Inversión total levantada
1.000.000 €
Crecimiento en facturación en los últimos 3 años
704 %
Nº de clientes (últimos 3 años)
18
Antigüedad de la empresa
5 años
Problema
- Limitaciones en el uso de datos reales sensibles: la información necesaria para modelar escenarios (datos personales, ubicaciones críticas o información estratégica) no puede compartirse ni utilizarse libremente por restricciones legales y de seguridad.
- Barreras normativas y de interoperabilidad: las regulaciones de privacidad y los riesgos asociados dificultan el intercambio de datos entre organismos, limitando la generación de simulaciones conjuntas y fiables.
- Calidad y cobertura insuficiente de los datos: los datos disponibles suelen ser fragmentados, incompletos o poco representativos, lo que reduce la validez de los modelos predictivos o de riesgo.
- Alto coste y complejidad en la generación de escenarios: traducir datos reales en simulaciones de emergencia requiere reconstruir múltiples variables, implicando tiempos largos y elevados recursos.
- Limitaciones de las soluciones tradicionales de simulación: los modelos basados en supuestos genéricos o simplificados carecen de realismo, reduciendo su utilidad para la planificación operativa y estratégica.
Solución
- Generación de datos sintéticos de alta fidelidad: se recrearon datasets que imitan las propiedades estadísticas y estructurales de datos reales sin incluir información sensible, habilitando su uso seguro en simulaciones.
- Simulación de escenarios de riesgo y operativos: facilitó la creación de entornos virtuales que replican condiciones de emergencia, fallos de infraestructura, demanda de servicios o ataques, permitiendo entrenar respuestas y evaluar resiliencia.
- Uso de datos sintéticos para entrenamiento y pruebas: permitió probar modelos de IA, planes de contingencia y algoritmos de gestión sin comprometer datos reales sensibles, aumentando la seguridad y reduciendo riesgos.
- Integración con flujos de planificación y análisis existentes: permitió incorporar los datasets generados en sistemas de BI, GIS y simulación sin necesidad de reestructurar la arquitectura existente.
- Colaboración segura interinstitucional: garantizó que distintas agencias pudieran compartir datos simulados para coordinación sin comprometer la privacidad ni vulnerar normativas.
Modelo de despliegue
Nube pública certificada, On-premise
Región de alojamiento de datos
UE (no ES)
Modelo de venta
Licencia / marca blanca, Servicios profesionales / consultoría, Suscripción / pago recurrente
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
0
CPVs
Servicios de consultoría en desarrollo — 73220000
Solución desarrollada por
Última actualización:
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Publicado:
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