Grandes bases de datos y calidad de datos
El Big Data entendido de forma clásica queda caracterizado por su volumen y variedad de datos y la velocidad al gestionarlos; y en nuestra concepción añadiremos una propiedad adicional: la calidad. Es necesario analizar la calidad de la información alfanumérica y espacial de los datos disponibles. De la misma manera es necesario ver si el acceso, mantenimiento y propagación de los metadatos es adecuado y coherente con los procesos de generación, edición y transformación de las bases de datos de donde provienen.
¿Cómo trabajar con Big Data en investigación ambiental?
El Big Data Ambiental se refiere a la recopilación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos relacionados con el medio ambiente. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, tales como sensores, imágenes de satélite, y estudios de campo. La capacidad de procesar e interpretar estos grandes volúmenes de datos permite una mejor comprensión de los cambios en los ecosistemas, las tendencias climáticas y el impacto de las actividades humanas sobre el medio ambiente. Los avances en Big Data facilitan la identificación de patrones, la predicción de tendencias futuras y la toma de decisiones más informadas en gestión ambiental.
¿Cómo trabajar con Big Data en investigación ambiental?
- Optimización de Bases de Datos Geoespaciales: Investigamos y desarrollamos formatos óptimos para la información geoespacial, incluyendo largas series temporales de imágenes de teledetección. Esto incluye estudios sobre compresión de datos, preservación y optimización computacional.
- Datos Abiertos: Promovemos e integramos iniciativas de ciencia abierta, facilitando el acceso libre a datos y metadatos para favorecer la transparencia y la colaboración en investigación.
- Estándares de Calidad: Implementamos herramientas innovadoras para la visualización y búsqueda de información geoespacial, estableciendo estándares de calidad para garantizar la fiabilidad y la consistencia de los datos.
- Aplicaciones en Ecología: Utilizamos Big Data para la ecología estequiométrica, ecometabolómica y ecología funcional, creando modelos matemáticos que relacionan las concentraciones y flujos de carbono con la diversidad de especies y los factores del cambio global.