Descripción de la línea de investigación
Big Data o datos grandes es el término que engloba a los conjuntos de datos de tamaño masivo que no pueden ser capturados, almacenados, analizados o visualizados fácilmente utilizando recursos de hardware y software convencionales (Li et al., 2016).
Las llamadas ciudades inteligentes generan grandes flujos de datos en tiempo real a través de monitores, sensores y dispositivos como arcos de inducción, sistemas de seguimiento de vehículos, sistemas de peaje, sistemas de emisión de tickets inteligentes, automóviles equipados con sensores, camaras y GPS, estaciones metereológicas y ciudadanos conectados a redes inalámbricas y de banda ancha celular desde dispositivos móviles conectados a Internet. Con el surgimiento de las redes sociales, se producen de manera constante datos geolocalizados en plataformas como Facebook, Tweeter e Instagram. En México, instituciones académicas y gubernamentales ya proveen a la sociedad en general datos geoespaciales a través de repositorios como la Base de Datos Climatológica Nacional.
Una característica en común de estos conjuntos de datos es que poseen una componente espacial. De hecho, una expresión comúnmente citada es que el 80% de la Big Data es geográfica (Dempsey, 2012), lo que enfatiza la importancia de los esfuerzos de investigación en nuevas técnicas de análisis de datos geoespaciales grandes. Sin embargo, el continuo crecimiento del volumen y la complejidad de los datos geoespaciales representa un reto en su gestión, procesamiento, exploración y verificación de calidad (Li et al., 2016).
Esta línea de investigación se enfoca en la generación de nuevas bibliotecas de software para el procesamiento y la exploración de datos geoespaciales grandes, y en la generación de plataformas de gestión de datos para su consumo por equipos de trabajo e investigación multidisciplinarios.