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Big Data para sistemas geoespaciales (GeoBD)


Casos de éxito de I+D

Se estima que Google genera en torno a 25 petabytes de información al día, de la cual un porcentaje estimable son datos geoespaciales y espacio-temporales. Cada vez más, las empresas requieren mayor variedad de tipos de datos (texto, social media, sensores, etc.) y nuevas formas de análisis para seguir siendo competitivos. Entre ellos, los datos geotemporales se están convirtiendo en una importante fuente de información para estos análisis, tanto para volúmenes de información tradicionales como, cada vez más, para Big Data.

GeoDB propone una solución SaaS avanzada de Big Data para el diseño de servicios de almacenamiento, análisis y visualización de información geotemporal que, (i) adapte la solución de Big Data de Paradigma Digital con almacenamiento no relacional para superar las limitaciones de escalabilidad, análisis y visualización que sufren bases de datos geoespaciales actuales de tipo relacional como PostGIS, (ii) integrando múltiples fuentes de datos (OpenMap, OpenData, SmartCities, servicios, social media) para, (iii) desarrollar una solución open source con soporte a estándares OGC que permita a todo tipo de empresas utilizar esta tecnología de forma sencilla, eficaz y a coste reducido.

La mejora propuesta por GeoDB para adaptar BigData a soluciones geotemporales y cartográficas estará basada en tecnologías abiertas como Flume, Spark, Cassandra, OpenMap o D3.js. Su publicación como plataforma open source integrando fuentes heterogéneas no estructuradas de información supone una importante oportunidad tecnológica y de mercado para responder a la creciente demanda de este tipo de servicios. Para Paradigma Digital la oportunidad comercial es estratégica y responde a demandas concretas de nuestros clientes en el sector banca y telco que gestionan grandes volúmenes de datos.

Más allá del impacto tecnológico, GeoDB ofrecerá un gran avance para todas aquellas empresas que deseen utilizar y explotar datos geotemporales dentro de sus soluciones. Se trata de añadir de forma factible y a bajo coste una dimensión de análisis y calidad en las soluciones cualitativamente superior que puede ser aplicada en múltiples ámbitos: todo tipo de aplicaciones basadas en mapas/cartografías, sistemas de localización, logística, control de tráfico, investigaciones de mercados, estudio de la naturaleza, etc.

Objetivos

  • Investigar en una ampliación de la infraestructura Big Data de Paradigma Digital que incluya el almacenamiento y gestión no relacional de información geotemporal utilizando Apache Cassandra para conseguir escalabilidad extrema y peer-to-peer.
  • Diseñar un proceso metodológico para la captura, almacenamiento y análisis de datos geotemporales en tiempo real procedentes de fuentes heterogéneas sobre la plataforma Big Data usando índices secundarios de Apache Cassandra, algoritmos Spark y Flume.
  • Diseñar un motor de visualización a partir de OpenMap y D3.js que supere las limitaciones actuales de representación de información geotemporal en tiempo real para grandes volúmenes de datos.
  • Desarrollar un demostrador desplegado en modo cluster de servidores que se adapte a todas las modalidades y configuraciones de gestión de datos de las empresas clientes de este servicio sin afectar ni modificar sus aplicativos.

Proyecto cofinanciado

Proyecto cofinanciado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2013-2016, número de referencia del proyecto TSI-100105-2014-85.

MINETUR

Somos una empresa única, radicalmente ágil tanto en nuestra organización como con nuestros desarrollos.
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