LPS-BIGGER: Línea de Productos Software para BIG data a partir de aplicaciones innovadoras en Entornos Reales

Descripción del Proyecto

LPS-BIGGER es un proyecto CIEN que pretende lograr un avance en las áreas del marketing multicanal en tiempo real, la explotación de la influencia social en la publicidad en red, la optimización de actividades en el sector retail, la optimización de la gestión de proyectos de ingeniería de software y los sistemas educativos avanzados en el marco del Big Data y la aplicación de la tecnología y metodología de LPS (Línea de Productos de Software).

Por ello, LPS-BIGGER concibe, diseña e implementa un nuevo paradigma en el entorno del Big Data sustentado en el rápido despliegue de aplicaciones Big Data con el que obtener resultados nunca vistos en el sector.

“LPS-BIGGER permitirá desplegar soluciones Big Data de forma semiautomática minimizando los costes de desarrollo, acelerando los procesos de desarrollo de aplicaciones.”

Socios Industriales

Papel de Indra

Indra Software Labs es el líder del consorcio y además líder de los paquetes de trabajo:

• PT2 - Aplicación Big Data para la explotación de la influencia social en la publicidad en la red
• PT4 - Aplicación Big Data para la optimización de la gestión de proyectos de ingeniería del software
• PT6 - Línea Producto Software para el desarrollo semiautomático de aplicaciones BigData

Universidades y Centros Tecnológicos

Tecnologías Empleadas

El proyecto engloba el desarrollo de cinco aplicaciones Big Data en distintos ámbitos funcionales y de mercado, por lo posibilita la coexistencia de multitud de tecnologías diferentes, entre ellas:

• Tecnologías de desarrollo software mediante LPS
• Tecnologías de modelado de entornos gráficos de trabajo
• Lenguajes formales de especificación de dominio para aplicaciones Big Data
• Tecnología GIS (Sistema de Información Geográfica)
• Tecnologías de Data Mining
• Tecnologías de extracción de Dark Data
• Técnicas de control de calidad y validez de datos
• Tecnologías Big Data como Hadoop o Spark
• Técnicas de procesamiento de lenguaje natural
• Técnicas de análisis de sentimientos
• Técnicas de predicción de flujos de comunicación en medios sociales
• Técnicas de estimación de la influencia social
• Tecnologías de tratamiento de imagen, huella digital y beacons en tiempo real
• Mecanismos automáticos indexación semántica
• Técnicas de learning analytics

Mas informacion

Este Proyecto, con nº de expediente IDI-20141259, ha sido cofinanciado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) dentro del programa estratégico CIEN 2014.