Big Data es un cambio tan grande para las empresas que fácilmente puede parecer abrumador. El proyecto BigDataEurope se encuentra a mitad de camino con las empresas interesadas al proporcionar una pila integrada de herramientas para manipular, publicar y utilizar recursos de datos a gran escala.

En cuanto a la lista muy larga de proyectos financiados en el marco de Horizonte 2020 y el amplio espectro de temas que se tratan, Sería fácil olvidar que el mayor programa de investigación e innovación de la UE hasta la fecha trata de abordar siete preocupaciones sociales importantes:salud y bienestar; comida, agricultura y bioeconomía; energía; transporte; cambio climático; libertad y seguridad; y el lugar de Europa en un mundo cambiante.

Lo que es aún más fácil de olvidar es el hecho de que estos temas aparentemente muy diferentes y los sectores de actividades relacionados comparten al menos un rasgo común:cómo podrían beneficiarse de la innovación digital, y más concretamente de Big Data.

Para asegurarse de que lo hagan, BigDataEurope (Integración de Big Data, El proyecto Software and Communities for Addressing Europe's Societal Challenges) creó siete comunidades y trató de comprender mejor lo que necesitarían de Big Data. El resultado es una plataforma capaz de ingerir datos de una variedad de fuentes, que se puede adaptar para apuntar a aplicaciones innovadoras en los siete desafíos de H2020.

¿Qué lagunas pretendía llenar con este proyecto y cómo es esto importante?

Es ampliamente reconocido que el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data) influye profundamente en nuestra economía y sociedad en su conjunto. Sin embargo, Es importante que las tecnologías correspondientes no solo estén disponibles para un pequeño círculo de empresas, pero también puede ser ampliamente utilizado por empresas e iniciativas más pequeñas, así como en la investigación y el mundo académico.

BigDataEurope llenó este vacío primero al proporcionar una plataforma para realizar aplicaciones de Big Data, y luego discutiendo los requisitos y las aplicaciones piloto con las comunidades que representan los desafíos sociales identificados por el programa marco H2020.

¿Qué hace que su enfoque sea innovador?

Numerosos eventos organizados con grupos de interés nos hicieron darnos cuenta de que, además del volumen y la velocidad, la variedad de datos es un aspecto clave a tratar en las aplicaciones sociales.

Para abordar este requisito, diseñamos y producimos una capa de descripción de datos semánticos para Big Data. Esta capa usa vocabulario y gráficos de conocimiento, y permite a las comunidades desarrollar una comprensión común de sus datos y, al mismo tiempo, interconectar e integrar estos datos a nivel técnico.

¿Cuáles fueron las principales dificultades que enfrentó para reunir a todos estos grupos de partes interesadas y fuentes de datos? y como los superaste?

Un desafío clave radica en las diferentes terminologías, culturas y prácticas que se encuentran en los grupos de partes interesadas, lo que también resultó en requisitos y puntos de vista muy diferentes. Mientras que, por ejemplo, los datos abiertos ya juegan un papel clave en las aplicaciones de movilidad, seguridad de datos, la privacidad y la anonimización son de suma importancia en los escenarios sanitarios.

Abordamos este desafío evitando desarrollar una plataforma única para todos, en su lugar, integra componentes que cumplen un propósito muy específico como el procesamiento de datos en streaming o la anonimización. Como resultado, el usuario puede combinar e integrar los componentes de gestión de datos más adecuados para cualquier escenario de aplicación concreto de la plataforma BigDataEurope.

¿Cuáles son las ventajas de integrar todos estos datos? ¿Puede dar un ejemplo de la vida real?

El proyecto produjo siete demostradores que mostraban el valor de los datos integrados para los diferentes desafíos sociales. Estos incluyeron, por ejemplo, la previsión del tráfico y la congestión por carretera basada en datos de sensores históricos y actuales en combinación con información de las redes sociales.

Otro ejemplo es la agricultura de precisión, cuyo objetivo es proporcionar una nutrición óptima a plantas como la vid, fertilización y riego basados ​​en datos climáticos y de investigación.

¿Los resultados del proyecto cumplieron con sus expectativas iniciales? ¿Cómo es eso?

En general, la necesidad de lidiar con la variedad de datos era algo que esperábamos y se confirmó a través de reuniones con las partes interesadas y la comunidad. Gracias al enfoque de integración semántica seguido por la plataforma, logramos dar un paso adelante, pero todavía estamos un poco lejos de la visión de integrar y analizar a la perfección grandes cantidades de datos agregados con un esfuerzo mínimo. Además, la consideración de la privacidad de los datos y la soberanía de los proveedores de datos requerirá más atención en el futuro.

¿Cómo pueden las partes interesadas interesadas empezar a utilizar su plataforma?

La plataforma, la documentación y las implementaciones piloto son completamente de código abierto y están disponibles para su reutilización. También, Hay varios socios del consorcio BigDataEurope (incluido, por ejemplo, Fraunhofer) que están dispuestos a proporcionar asistencia y apoyo.

¿Cuáles son sus planes de seguimiento?

Los miembros del consorcio están investigando el tema de la gestión de Big Data en sus propios dominios. Por ejemplo, Ya existen varios proyectos H2020 recientemente iniciados que continúan manteniendo partes de la plataforma BigDataEurope y profundizan su aplicación en los dominios de la salud y las ciencias de la vida.