A R TÍ C U L O Detección y Gestión delFraude conbigData por Jose antonio rubio blanco. Directorbig Data yanalytics en centros de co mpetencia en indra El caso E N R O N, co mpañía de energía a ncada en Houston querealizó una contabilidadindebida para maquillarlas enor mes pérdidas dela co mpañía,tuvo granrepercusión en medios de co municación en todo el mundo, asociando el concepto defraude a prácticas plani cadas de corrupción e mpresarial. la prolongada crisis econó mica ha provocado un au mento de los niveles de endeuda miento de negocios y hogares entodos los países dela Unión Europea, y en particular en España yresto de países mediterráneos, que ya partían de un alto nivel de endeuda miento en 2007-2008, extendiéndose paulatina mentelas prácticas de ocultación de actividad econó mica(econo mía su mergida) ylas conductas defraudadoras en actividadesreguladas co mo es el caso delos servicios nancieros, latelefonía móvil,la energía o el incu mpli miento de obligaciones tributarias(fraude scal) o de aportación de cuotas y percepción indebida de prestaciones(fraude ala Seguridad Social). En el á mbito dela energía, desde nales de dicie mbre del año 2013 existe un nuevo Real Decreto equipo big Data: Joseantonio rubio e ignacio alvarofariñas 46EDH (1048/2013 en el B OE del 27 de dicie mbre del 2013) por el que se establecela metodología para el cálculo delaretribución dela actividad de distribución de energía eléctrica en España. Este decretoley recoge una serie de disposiciones quei mplican co mprobaciones a realizar parala gestión yrenovación del parque eléctrico, y que ade más incluye un apartado para el control y gestión delfraude mediante incentivos( CAP.XI, Art.40). De estafor ma, el estudio delfraude exige a partir de ahora un nivel de profundidad y detalle mucho más