Análisis multicriterio y multiescala para la ubicación sostenible de centros de datos en Colombia
DOI:
https://doi.org/10.24054/raaas.v17i1.4519Palabras clave:
centros de datos, sostenibilidad territorial, infraestructura digital, desarrollo sostenibleResumen
La expansión de la infraestructura digital ha incrementado la necesidad de identificar ubicaciones adecuadas para centros de datos, especialmente en países donde las condiciones energéticas, climáticas, urbanas y de riesgo presentan contrastes territoriales significativos. En Colombia, esta discusión sigue siendo limitada, a pesar del crecimiento de la demanda de servicios digitales. Este estudio propone un marco de evaluación multicriterio para comparar la aptitud relativa de diez ciudades colombianas candidatas a la ubicación de centros de datos en tres escenarios de escala: pequeña (0.5-2 MW), mediana (2-20 MW) y grande (>20 MW). La evaluación se estructuró en cinco dimensiones: soporte energético, aptitud climática, conectividad digital, riesgo territorial y escala urbana-potencial de mercado. Con base en estas dimensiones, se construyó un índice sintético de aptitud para la ubicación de centros de datos (Data Center Siting Suitability Index), estimado mediante una agregación ponderada por escenario. El análisis utilizó fuentes oficiales y de acceso abierto de Colombia y se complementó con pruebas de sensibilidad, tanto locales como globales. Los resultados muestran que Bogotá y Medellín presentan un desempeño consistentemente alto en los tres escenarios evaluados, mientras que Barranquilla mejora su posición relativa en el escenario de gran escala. El análisis de los resultados indica que la aptitud territorial para la ubicación de centros de datos en Colombia depende de la escala funcional del proyecto y que el marco propuesto puede apoyar, de forma preliminar, la toma de decisiones en infraestructura digital con criterios de sostenibilidad territorial y energética.
Descargas
Referencias
Arzumanyan, M., Edna Rodriguez Calzado, Ning Lin, Vaibhav Bahadur, Jani Das, Tingwei Lucy Ko, & Lars Koesterke. (2025). Geospatial suitability analysis for data center placement: A case study in Texas, USA. Sustainable Cities and Society, 131, 106687. https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106687
Covas, M. T., Silva, C. A., & Dias, L. C. (2013). On locating sustainable Data Centers in Portugal: Problem structuring and GIS-based analysis. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 3(1), 27-35. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2012.12.001
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2025a). Consulta DIVIPOLA y tabla de cabeceras municipales y centros poblados. https://geoportal.dane.gov.co/geovisores/territorio/consulta-divipola-division-politico-administrativa-de-colombia/
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2025b). Proyecciones y retroproyecciones de poblacion municipal para el periodo 1985–2017 y 2018–2042 con base en el CNPV 2018. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema-2/demografia-y-poblacion/proyecciones-de-poblacion
Electric Power Research Institute (EPRI). (2024). Data Centers: Power Demand Flexibility and Impacts on the Electric Sector. Electric Power Research Institute. https://restservice.epri.com/publicdownload/000000003002030444/0/Product
Hoosain, M. S., Paul, B. S., Kass, S., & Ramakrishna, S. (2023). Tools Towards the Sustainability and Circularity of Data Centers. Circular Economy and Sustainability, 3, 173-197. https://doi.org/10.1007/s43615-022-00191-9
Hussain, S. N., Al-Mandhari, M., Ali, S. M. F., Zaib, A., & Ghosh, A. (2026). GIS-Driven Regional Assessment for Sustainable Data Center Siting in the United Kingdom. Land, 15(3), 516. https://doi.org/10.3390/land15030516
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM). (2024). Normales climatológicas. https://www.datos.gov.co/api/views/nsz2-kzcq
Jerléus, K., Ibrahim, G., & Augustsson, A. (2024). Environmental footprints of the data center service sector in Sweden. Heliyon, 10, e31290. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31290
Kheybari, S., Davoodi Monfared, M., Farazmand, H., & Rezaei, J. (2020). Sustainable Location Selection of Data Centers: Developing a Multi-Criteria Set-Covering Decision-Making Methodology. International Journal of Information Technology & Decision Making. https://doi.org/10.1142/S0219622020500157
Koot, M., & Wijnhoven, A. B. J. M. (2021). Usage impact on data center electricity needs: A system dynamic forecasting model. Applied Energy, 291, 116798. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116798
Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC). (2023). Internet fijo. https://www.datos.gov.co/api/views/n48w-gutb
Murino, T., Monaco, R., Nielsen, P. S., Liu, X., Esposito, G., & Scognamiglio, C. (2023). Sustainable Energy Data Centres: A Holistic Conceptual Framework for Design and Operations. Energies, 16(15), 5764. https://doi.org/10.3390/en16155764
National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2024). Small-Scale Data Centers for Grid-Interactive Efficient Buildings. National Renewable Energy Laboratory. https://www.nrel.gov/docs/fy24osti/90734.pdf
Newkirk, A. C., Hanus, N., & Payne, C. T. (2024). Expert and operator perspectives on barriers to energy efficiency in data centers. Energy Efficiency, 17(6), 63. https://doi.org/10.1007/s12053-024-10244-7
Oztas, S. (2025). Harnessing High-Altitude Advantages: Sustainable Data Center Site Selection in Ski Resort Regions for Optimized Energy Efficiency. Sustainability, 17(8), 3494. https://doi.org/10.3390/su17083494
Servicio Geológico Colombiano (SGC). (2024). Amenaza sismica municipal y sistema de consulta del modelo nacional de amenaza sismica de Colombia. https://www2.sgc.gov.co/ProgramasDeInvestigacion/geoamenazas/Paginas/amenaza-sismica.aspx
Shuja, J., Bilal, K., Madani, S. A., Othman, M., Ranjan, R., Balaji, P., & Khan, S. U. (2016). Survey of Techniques and Architectures for Designing Energy-Efficient Data Centers. IEEE Systems Journal, 10(2), 507-519. https://doi.org/10.1109/JSYST.2014.2315823
Turek, D., & Radgen, P. (2021). Optimized data center site selection—Mesoclimatic effects on data center energy consumption and costs. Energy Efficiency. https://doi.org/10.1007/s12053-021-09947-y
Unidad de Planeación Minero Energética (UPME). (2025). Habilitantes socioambientales para el análisis de infraestructura energética: Resumen de conexiones de subestaciones del STR al STN para ciudades principales. https://www.upme.gov.co/proyectos-de-inversion/enfoque-territorial/
XM S.A. E.S.P. (2025). Informe General del Mercado, marzo de 2025. https://sinergox.xm.com.co/infms/Informes%20Mensuales/2025/03_Marzo/00_General_Mercado_03_2025.pdf
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.




