Smart Grid Data Modernization with Microsoft Fabric for AMI Itron - Coopelesca Success Case

En un mundo cada vez más impulsado por datos, las empresas de servicios públicos enfrentan el reto de transformar millones de registros crudos en información procesable que genere valor para el negocio y los usuarios finales. Este fue el caso de Coopelesca R.L., una cooperativa eléctrica costarricense que da servicio a más de 100,000 abonados y que logró un hito significativo al modernizar su arquitectura de datos mediante Microsoft Fabric.

El Desafío

Durante años, Coopelesca almacenó datos de medición avanzada (AMI) provenientes de dispositivos Itron en archivos XML alojados en Azure Storage Account. Esta infraestructura, aunque útil como repositorio, no permitía transformar esa información en conocimiento práctico: no había visualizaciones, análisis de patrones ni control operativo en tiempo real.

Los retos eran claros:

• Terabytes de datos sin estructurar.

• Formatos poco eficientes para análisis (XML).

• Procesos manuales de inspección y planificación de carga.

• Imposibilidad de detectar anomalías o sobrecargas en la red.

La Solución

Basado completamente en Microsoft Fabric, Babel diseñó una solución de analítica moderna, modular y escalable, estructurada en tres capas:

• Bronce: mediante Shortcuts en Microsoft Fabric, se montaron los archivos XML desde Azure Storage sin necesidad de mover ni duplicar la data. Esto permitió explorarlos directamente en Fabric, reduciendo costos y acelerando el acceso inicial.

• Plata: transformación estructurada de los XML a formatos analíticos eficientes como Parquet o Delta, mejorando el rendimiento de lectura y reduciendo el volumen de almacenamiento hasta en un 80%.

• Oro (POC): generación de modelos analíticos orientados al negocio, presentados a través de dashboards con Power BI Embedded dentro del mismo entorno Fabric.

Uno de los elementos más innovadores fue la habilitación de análisis de consumo eléctrico con granularidad de 15 minutos, lo cual permitió:

• Monitorear comportamiento por zona y transformador.

• Detectar picos de consumo o comportamientos anómalos.

• Planificar mantenimientos e inversiones con mayor precisión.

• Optimizar el uso de transformadores y reducir pérdidas técnicas.

Impacto al Negocio y al Usuario Final

Esta solución con Microsoft Fabric generó impactos directos y medibles:

• Disminución de costos operativos por inspecciones innecesarias.

• Optimización del uso de infraestructura existente.

• Reducción de pérdidas eléctricas mediante análisis de cargabilidad.

• Mejora en la continuidad y calidad del servicio eléctrico.

• Preparación para futuros esquemas de tarificación dinámica.

Para el usuario final, esta modernización representa beneficios tangibles:

• Medición precisa del consumo en intervalos de 15 minutos.

• Mayor transparencia en la facturación.

• Capacidad futura para recibir alertas y recomendaciones personalizadas.

• Mejores tiempos de respuesta ante interrupciones o anomalías.

Arquitectura Técnica

Toda la solución está construida sobre el ecosistema de Microsoft Fabric, aprovechando sus componentes clave:

• Shortcuts para acceso directo al Azure Storage sin mover archivos.

• OneLake como base unificada de almacenamiento.

• Lakehouse como estructura analítica central.

• Dataflows y Notebooks para ingesta y transformación.

• Power BI Embedded para visualización en tiempo real.

• Orquestación de procesos mediante Fabric Data Factory.

• Compatibilidad futura con Azure OpenAI y Copilot Studio para asistentes operativos y automatización con IA.

Escalabilidad y Repetibilidad Global

Esta solución no solo resolvió un problema técnico local: representa un modelo escalable y replicable para empresas eléctricas de todo el mundo. Miles de utilities almacenan datos AMI en formatos poco explotables, enfrentando los mismos desafíos que Coopelesca. Gracias a su diseño con componentes estándar de Microsoft Fabric, esta solución puede ser adaptada con rapidez en cooperativas rurales, empresas distribuidoras nacionales o utilities en procesos de modernización energética.