Este trabajo discute aplicaciones de edificios inteligentes que involucran Internet de las cosas (IoT) centradas en sistemas de monitoreo y pronóstico de consumo de energía, así como control de calidad del aire interior (IAQ). Se implementan hardware de bajo costo que integra sensores y plataformas de código abierto para la transmisión de datos en la nube, almacenamiento de datos y procesamiento de datos. El análisis avanzado de datos se realiza mediante el método estacional autorregresivo integrado de media móvil (SARIMA) y una red neuronal de memoria a corto y largo plazo (LSTM) con un rendimiento preciso en el cálculo de predicciones de energía. Los resultados propuestos se desarrollan dentro del marco del proyecto de I+D Plataforma del Sistema de Datos para Comunidades Inteligentes (D-SySCOM), que está orientado a una aplicación de edificio público inteligente. El objetivo principal del trabajo fue definir una guía que concilie la eficiencia energética con el bienestar en entornos interiores públicos, proporcionando soluciones modulares de bajo costo que sean fácilmente implementables para el procesamiento avanzado de datos. Las tecnologías implementadas son adecuadas para definir un protocolo de usuario organizativo eficiente basado en la eficiencia energética y el bienestar de los trabajadores. El rendimiento estimado del error cuadrático medio (MSE) de 0.01 de los algoritmos adoptados demuestra la eficiencia del sistema de monitoreo de edificios implementado en términos de pronóstico de consumo de energía. Además, se demostró la posibilidad de diseñar e implementar un sistema de hardware-software modular de bajo costo utilizando herramientas de código abierto de una manera orientada a enfoques de edificios inteligentes.