Big Data: The future is in analytics

Este artículo de Abril de 2013 en la revista Geospatial World comenta algunas recomendaciones  que me han llamado especialmente la atención. Primero, no caigamos en el mismo error del pesado (lease servicios OGC vs. servicios web), y pensamos que necesitamos un Geo Big Data especial para la comunidad  geoespacial diferente de la corriente  actual de desarrollo en Big Data. Nada de eso, lo que hay que intentar es revalorizar el componente geográfico en el contexto de la tecnología actual de Big Data, sin tener que crear dos mundos artificiales distintos, uno geo y otro el resto del mundo, que en la vida real están totalmente conectados desde el punto de vida del usuario. Por ejemplo, no creo que estas dos preguntas a un Big Data necesiten tecnología distintas: Dame los sensores que miden contaminación de aire o dame los sensores que miden contaminación de aire cerca de mi? Segundo, Big Data, en una simple frase,  trata del almacenamiento de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, que con la tecnología actual de bases de datos no es posible. Esto ya es un reto, por supuesto. Pero mas que el almacenaje de datos, lo interesante es sacar jugo a los datos, descubrir relaciones ocultas que únicamente emergen cuando se aplican técnicas de análisis de datos. De ahí la importancia  de la parte analítica en el Big Data. Tercero y ultimo, cito textualmente al autor porque lo explica de maravilla:

GIScience needs to move away from this approach [descriptive analysis] and move on to a model-centric approach, which stresses the underlying spatial processes rather than addressing the data bottleneck. [...]. The need is for runtime stream data analysis. The focus therefore shifts from the database to a model dictionary that is applied to streaming data to detect the states of the environment to highlight normal and abnormal conditions. Stream processing can be used to tune model parameters and to store useful data samples.