Sostenibilidad

Las organizaciones de todos los sectores saben que la sostenibilidad nace de la innovación. Ya sea que se trate de machine learning, Internet de las cosas o análisis de datos, AWS proporciona las herramientas para que los clientes puedan resolver los desafíos de sostenibilidad a los que se enfrenta la sociedad con mayor rapidez.

Liga Europea de Fútbol

Jugadores de fútbol con uniformes azules que entran al campo

La Liga Europea de Fútbol transmite casi 100 partidos de fútbol americano durante su temporada, que dura de junio a septiembre de cada año. Es un proceso que requiere mucha mano de obra y que involucra a miles de empleados y una coordinación compleja. Centraliza este proceso con el apoyo de AWS para impulsar la eficiencia y la sostenibilidad, al tiempo que brinda a los fanáticos la misma experiencia de visualización de gran calidad.

Deutsche Bahn Energie

DB Energie

Como parte del ferrocarril nacional alemán Deutsche Bahn (DB), DB Energie utiliza el machine learning para ayudar a cumplir los objetivos de sostenibilidad y fiabilidad del suministro eléctrico. Recurrió a AWS y Amazon SageMaker para crear, entrenar e implementar modelos de ML con infraestructura, herramientas y flujos de trabajo administrados. En un año, DB Energie creó una canalización de ML escalable que permite un despliegue rápido y ayuda a ofrecer productos de datos ágiles y centrados en el cliente.

Iberdrola

Iberdrola en AWS

Iberdrola ha defendido la sostenibilidad durante más de dos décadas. Con AWS, desarrolló una solución de administración de energía, en la que se entrenaban e implementaban modelos de machine learning en Amazon SageMaker, para ayudar a reducir el consumo de energía y los costos de los clientes hasta en un 30 %.

Renfe

Trenes de Renfe

Para el operador español de transporte ferroviario Renfe, la transformación digital y la sostenibilidad van de la mano. Con la tecnología sin servidor de AWS, Renfe puede escalar en función de la demanda, lo que ayuda a garantizar que la energía se utilice de forma eficiente y rentable y así contribuir a sus objetivos medioambientales.

Engie

Engie en AWS

ENGIE creó un “centro común de datos” en Amazon Web Services para utilizar de forma más innovadora más de un petabyte de datos en miles de proyectos. Creado con tecnologías de AWS, ayuda a las ciudades, como Barcelona, a reducir el consumo de energía hasta en un 15 %. Además, la posibilidad de escalar verticalmente la infraestructura de la empresa durante las horas pico y desescalarla durante las horas en las que hay menos actividad ahorra a ENGIE un 60 % en costos de tiempo de ejecución en la nube.

Siemens

Siemens en AWS

Con la tecnología de AWS, Siemens migró y transformó su software industrial existente en software como servicio (SaaS), lo que mejoró el acceso y la disponibilidad para clientes de todos los tamaños. La empresa utiliza los servicios de AWS para el IoT y el análisis de datos con el objetivo de combinar los datos de TI y tecnología operativa (OT) de sus clientes para acelerar la transformación digital. Está desarrollando también software de bajo código o sin código, lo que facilita a los usuarios que no son desarrolladores la creación de aplicaciones industriales hasta 10 veces más rápido.

Sencrop

A green row panorama of fresh crops grow on an agricultural farm field in the Salinas Valley, California USA

Sencrop creó su aplicación de microclima en Amazon Web Services (AWS) mediante servicios básicos como Amazon EMR, una solución de macrodatos en la nube para el procesamiento de datos a escala de petabytes, el análisis interactivo y el machine learning (ML). Con la solución de Sencrop, casi 30 000 agricultores de toda Europa mejoraron sus esfuerzos de sostenibilidad al reducir el uso del agua, la frecuencia de los tratamientos con fumigación química y el uso de tractores y cosechadoras.

Sweep

Sweep en AWS

SWEEP, un socio de AWS, proporciona una solución para administrar datos de carbono y datos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) para ayudar a los clientes a cumplir las normativas de divulgación, impulsar la innovación y reducir las emisiones de carbono mediante estrategias de reducción del carbono. La plataforma de software de SWEEP proporciona la flexibilidad y escalabilidad necesarias para asignar y administrar métricas complejas con el fin de tomar decisiones empresariales basadas en datos.

Enersis

Enersis

Su capacidad para aportar claridad a la cadena de valor de la energía es la razón por la que miles de ciudades, regiones y empresas de energía de Alemania y Suiza trabajan con Enersis. La plataforma digital de la empresa de tecnología climática utiliza Amazon Web Services (AWS) para escalar y proteger los macrodatos que ayudan a los clientes a tomar decisiones críticas relacionadas con la energía.

TUI

TUI

El grupo de viajes TUI utilizó Amazon Web Services (AWS) para crear una herramienta que le ayudara a medir el impacto de su infraestructura en la sostenibilidad. La aplicación de esta solución en uno de los productos de machine learning de la empresa permitió reducir las necesidades de recursos en un 40 % y, al mismo tiempo, mantener la excelencia en el servicio que esperan sus 60 millones de clientes.

Castilla-La Mancha

Castilla-La Mancha en AWS

El Gobierno de Castilla-La Mancha quería impulsar el desarrollo económico de sus más de 2 millones de habitantes de una manera inclusiva y sostenible. Para lograr su objetivo, creó un gemelo digital de toda la región, que cubre aproximadamente 79 000 kilómetros cuadrados (30 502 millas cuadradas), que se ejecuta en la infraestructura de AWS nativa en la nube, a fin de predecir los resultados de las políticas en materia de economía, turismo, atención médica, incendios forestales y otras áreas.

Climate X

Climate X utiliza AWS para proyectar los riesgos climáticos con billones de puntos de datos

Climate X creó el software de análisis de riesgos climáticos Spectra para proyectar el impacto del cambio climático y los fenómenos meteorológicos extremos en los activos, las empresas y las personas de todo el mundo. Como la empresa trabaja con petabytes de datos para crear sus proyecciones, Spectra se diseñó y creó en AWS, lo que permitió a Climate X escalar de 1 billón de puntos de datos a 500 billones, reducir el tiempo de simulación de 100 días a 3 días y pasar de la prueba de concepto a la producción en 3 meses.

Città di Torino

Città di Torino en AWS

En colaboración con la empresa de tecnología satelital e inteligencia artificial (IA) Latitudo 40, junto con Amazon Web Services (AWS), el equipo de Turín adoptó un enfoque innovador para comprender cómo podían hacer que su ciudad, y las comunidades que la componen, fueran más sostenibles. Juntos, crearon una aplicación para proporcionar a Turín información basada en datos sobre dónde implementar soluciones basadas en la naturaleza.

Heidelberg

Heidelberg

Heidelberg aspira a convertirse en pionera como ciudad digital a través de servicios urbanos sostenibles que utilizan estándares abiertos. La digitalización puede aplicarse a casi todas las áreas de la vida para hacerla más fácil, sencilla y cómoda. La ciudad tiene ahora la oportunidad de ampliar y mejorar los servicios existentes. Con AWS, puede beneficiarse de métodos modernos para soluciones que tienen una alta usabilidad y, al mismo tiempo, garantizan la soberanía de los datos.

DeviceAtlas

DeviceAtlas

Los clientes de DeviceAtlas analizan billones y billones de registros para obtener la inteligencia procesable que les permite personalizar el contenido, optimizar la participación e impulsar los ingresos. Cientos de empresas, desde startups hasta gigantes de la tecnología y marcas de consumo, utilizan DeviceAtlas de forma eficiente con Amazon Web Services.

The Climate Data Factory

The Climate Data Factory en AWS

The Climate Data Factory proporciona datos específicos sobre cómo evolucionarán los riesgos para el clima en las próximas décadas. Agrega, procesa y hace que los datos de simulación climática global estén disponibles a través de una infraestructura de computación de alto rendimiento (HPC) alojada en la nube de AWS, lo que da como resultado un entorno de computación 3 veces más rápido, un ahorro de costos de infraestructura 10 veces mayor y un acceso inmediato a los clústeres de HPC, lo que permite a la empresa emergente lanzar simulaciones de HPC sobre la marcha.

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