Tres estimulantes proyectos de Big Data

Clare Hopping

21/10/2015

Dada la gran cantidad de datos que recopilan a diario las organizaciones, es alentador ver los usos innovadores que le están dando las instituciones europeas en su afán por alcanzar unas metas muy loables. Presentamos nuestros tres proyectos favoritos.

Presious

Presious es un proyecto de colaboración desarrollado por la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología, la Universidad de Economía y Negocio de Atenas, el Centro de Investigación e Innovación Athena (RIC, por sus siglas en inglés), la Universidad de Constanza y la empresa Breuckmann GmbH. Su objetivo principal es ayudar a los investigadores a recrear artefactos del patrimonio cultural mediante el uso de Big Data.

La mayoría de las naciones cuentan con sistemas de catalogación de los artefactos culturales, ya sean secciones de edificios, herramientas utilizadas a lo largo de su historia u objetos decorativos. Sin embargo, hay pocos proyectos capaces de aplicar de forma efectiva estos datos, mediante la optimización del proceso de digitalización 3D, a la reproducción detallada de objetos dañados.

Además de recrear ciertos elementos, los restauradores reparan dichos objetos y estructuras por medio de datos recopilados desde múltiples fuentes y analizados con Presious.

Por si fuera poco, Presious no solo permite crear de forma eficiente unas reconstrucciones virtuales más precisas, sino que permite introducir ciertos parámetros, como el estado actual del objeto, las medidas del material y las condiciones ambientales, para descubrir cómo se verán afectadas las estructuras existentes en el futuro.

TfL

Dada su naturaleza, Transport for London (TfL) recopila grandes cantidades de datos continuamente. Los londinenses realizan una media de siete millones de desplazamientos en autobús o metro cada día y la información procedente de esta “migración en masa” ayuda a establecer la estrategia completa de rendimiento de toda la organización.

Además de registrar el desplazamiento de cada pasajero por su red, el análisis también muestra cuándo y cómo aparecerán puntos conflictivos, lo que permite aumentar o mejorar los servicios para descongestionar. Esta información se transmite además a los pasajeros mediante anuncios en los andenes, correos electrónicos, mensajes en pizarras y hojas informativas que aconsejen cómo evitar las horas punta.

En la actualidad TfL trabaja en un nuevo análisis de datos que integre la información que posee, procedente de datos de billetes, autobuses, congestión de tráfico e incidentes, con el objetivo de mejorar el rendimiento de la red de transportes de Londres.

También está desarrollando programas que integren datos de las redes sociales con los datos de los consumidores para producir información más avanzada, teniendo en cuenta datos tales como el tiempo atmosférico para ver cómo afecta al uso de la red de transportes.

Presentar los datos de forma minuciosa es otra de las prioridades de TfL. Para ello, está invirtiendo en nuevas herramientas de extracción de datos y visualizaciones geoespaciales a fin de garantizar un servicio de información exhaustivo para la propia organización y para los pasajeros.

Cancer Core Europe

Hay un buen número de proyectos de Big Data con orientación médica en todo el mundo, pero Cancer Core Europe va un paso más allá al integrar los recursos de seis importantes unidades de investigación sobre el cáncer de todo el continente.

El Instituto Gustave Roussy Cancer Campus Grand Paris (Villejuif, Francia), el Cambridge Cancer Centre (RU), el Instituto Karolinska (Estocolmo, Suecia), el Instituto de Oncología del Vall d’Hebrón (Barcelona, España), el Netherlands Cancer Institute, en Ámsterdam, y el Centro Alemán de Investigación del Cáncer, en Heidelberg, se han comprometido a poner en común recursos y emplear el Big Data para explorar cómo se puede tratar mejor la enfermedad en Europa, con la esperanza de ofrecer un plan de tratamiento más personalizado para cada uno de los pacientes.

La iniciativa implica cotejar los datos de los seis centros oncológicos, en los que se tratan 60 000 nuevos casos cada año, con un total de 300 000 pacientes bajo su cuidado en conjunto, y 1 400 000 pacientes más en seguimiento.

La idea es unificar las bases de datos de pacientes y compartir información para crear un “hospital electrónico” que trate a cada paciente de la forma más eficaz en base a los conocimientos de todo el consorcio.

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