Visión general CIUDADANO SECTOR PÚBLICO. Necesidades y servicios alineados. Toma de decisiones HERRAMIENTAS. Mejora de la trazabilidad del dato

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1 Plataforma DATUNE Solución Big Open Data para las administraciones que permite relacionar los datos del ciudadano y de los servicios públicos para una administración orientada a datos. Proyecto cofinanciado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, desarrollo e Innovación Tecnológica Nº Exp.: TSI

2 Visión general SECTOR PÚBLICO CIUDADANO Toma de decisiones Mejora de la trazabilidad del dato Simplificación de procesos Cumplimiento normativo HERRAMIENTAS Open Data: la inteligencia adicional la ponen los ciudadanos Analytics: establecer relaciones e inteligencia automática Big Data: capacidad de recogida, almacenamiento y procesado de información BIG Necesidades y servicios alineados Interacción y visualización de información de forma entendible Direccionamiento de recursos

3 1 Qué es DATUNE?

4 Qué es DATUNE? Conformamos un stack compuesto íntegramente por soluciones opensource dónde el valor añadido se obtiene del acoplamiento de cada pieza y en las soluciones analíticas construidas para la administración como aplicaciones especificas. Evaluación de servicios públicos Virtuoso CKAN Clasificador de avisos del ciudadano BOA API HDFS HIVE IMPALA R SHINY Pentaho Conector realtime FLUME Conector relacional SQOOP Crawler scrapy BIG DATA OPEN DATA APLICACIONES ANALYTICS

5 2 Activos DATUNE

6 Activos DATUNE Permitir el enriquecimiento de datasets de otros portales abiertos ACTIVOS Procesamiento de cálculos de gran complejidad Tratamiento ágil de grandes volúmenes de datos heterogéneos

7 DATUNE Open Data Objetivo Construir una solución Linked Open Data para ofrecer de un modo automático los datos que se utilizan en la capa Big Data o que se generan en la capa de Analitycs y permitir el enriquecimiento de datasets de otros portales abiertos. Componentes ACTIVOS Interfaces Web API REST SPARQL Soluciones base CKAN es el frontal de acceso a todos los dataset que contiene la plataforma. Es la base de iniciativas Open Data de EEUU, UK o de la Unión Europea. Con Virtuoso implementamos el concepto Linked Data configurando una interfaz de búsqueda de datos a través de un SPARQL endpoint. Desarrollo de extensión CKAN para la integración automática de datasets de otros portales abiertos. Integración con HDFS de Hadoop para publicar de modo nativo archivos de datos existentes en entorno Big Data. Extensión de API de CKAN para acceder a capacidades Big Data: Big Open API (BOA).

8 DATUNE Analytics Objetivo Integrar en la plataforma soluciones de datamining y textmining para poder alimentarse de los datos existentes y utilizar las capacidades Big Data para el procesamiento de cálculos de gran complejidad. Componentes ACTIVOS Integración de R con entorno Hadoop. Despliegue de soluciones analíticas sobre Shiny. R es un entorno que facilita el tratamiento, el cálculo y la representación gráfica de los datos que se introduzcan en la plataforma. Modelado en R de soluciones especificas para las administraciones. Shiny es la herramienta de visualización para explotar la información analítica construida en R. Pentaho es una solución integral de Business Intelligence.

9 DATUNE Big Data Objetivo Dotar a la plataforma de capacidades Big Data para el tratamiento ágil de grandes volúmenes de datos heterogéneos, haciendo foco en la adaptabilidad de la solución a distintos entornos. Componentes Hive MapReduce Flume Arquitectura basada en Cloudera, distribución de Apache Hadoop HDFS Scrapy Impala Sqoop HIVE, IMPALA son soluciones para atacar con sentencias SQL facilitando así la integración con otras aplicaciones. HDFS es un sistema de archivos distribuido para almacenar todos los datos de la plataforma. FLUME y SQOOP son las herramientas que permiten la integración en tiempo real con fuentes no estructuradas o estructuradas respectivamente y en la que se basan los conectores desarrollados. ACTIVOS Integración con Open Data de la plataforma para permitir el acceso a los recursos publicados. Desarrollo de conectores a distintas fuentes de datos: bases de datos, ficheros, redes sociales y crawling. Selección de tecnologías adecuadas a cada entorno y mejores prácticas.

10 3 Caso de uso

11 Caso de uso ESCUCHA ACTIVA 1. VISUALIZACIÓN Haciendo uso de datos abiertos e información de avisos del ciudadano, hemos analizado y valorado los servicios públicos que se le ofrecen en Madrid en el nivel de la administración más cercano: el distrito. Este análisis de datos permite valorar el impacto de la gestión de la administración y la política, con los intereses y preocupaciones del ciudadano en Madrid. 2. OPEN DATA 3. BIG DATA Hemos recogido evidencias sobre la ciudad en conjuntos de datos de fuentes abiertas y hemos definido indicadores compuestos en distintos ámbitos de interés con el fin de medir y comparar lo que hace la ciudad por sus ciudadanos. Hemos escuchado de forma activa en redes sociales lo que el ciudadano expresa y lo que la administración digital comunica para tomar el pulso a la ciudad. CULTURA ECONOMÍA EDUCACIÓN SOCIEDAD BIENESTAR SEGURIDAD Y SALUD MEDIO AMBIENTE TRANSPORTE MOVILIDAD 4. ANALITICA La combinación de datos objetivos y emocionales en un índice de pulso ciudadano como prueba irrefutable de lo que la política y la gestión pueden hacer por los madrileños.

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