La creciente disponibilidad de grandes cantidades de datos y huellas digitales ha dado lugar a ambiciosos desafíos de investigación en muchos campos, que abarcan desde la investigación médica, el mundo financiero y comercial, hasta el monitoreo de personas y el medio ambiente. Mientras que las fuentes de datos tradicionales y los censos no logran capturar comportamientos reales y actualizados, el Big Data integra el conocimiento faltante proporcionando información útil y oculta a analistas y tomadores de decisiones. Con este artículo, nos enfocamos en la identificación de eventos urbanos analizando datos de teléfonos móviles (Registros de Detalle de Llamadas), y estudiamos y evaluamos el impacto de estos eventos sobre la dinámica típica de la ciudad. Presentamos un proceso analítico capaz de descubrir, entender y caracterizar eventos urbanos a partir de los Registros de Detalle de Llamadas, diseñando un cálculo distribuido para implementar Sociómetro, que es una herramienta de perfilado para categorizar a los usuarios de teléfonos. La metodología proporciona una herramienta útil para que los gestores de movilidad urbana manejen los eventos y tomen decisiones futuras sobre clases específicas de usuarios, es decir, residentes, viajeros y turistas.