Visualización y monitorización de datos por los usuarios finales de un marketplace digital mediante mashup

Abstract

Con la cada vez mayor cantidad de datos disponibles para los usuarios y las limitaciones
de los catálogos actuales de datos para poder mostrarlos, compararlos y
elegir de forma ágil y eficaz, comienza a ser imprescindible disponer de herramientas
adecuadas para generar visualizaciones para dichos datos de forma que los usuarios
puedan facilmente extraer la información contenida en los mismos. Dentro del
proyecto europeo FI-NEXT, se ofrecen herramientas para la gestión de los datos
(usando CKAN), así como para la creación de un gran mercado de datos. Sin
embargo, no se dispone de una herramienta que permita a los usuarios visualizar
adecuadamente dichos datos.
Este trabajo propone como solución el uso de la herramienta de mashup Wire-
Cloud, mediante la cual se pueden crear dashboards genéricos y adaptables a cualquier
tipo de dato, proporcionando así una solución universal para la representación de
los datos disponibles. Para poder usar WireCloud de esta forma, es necesario
primero desarrollar un extenso catálogo de componentes de WireCloud que permita
a sus usuarios generar estos dashboards, permitiendo mediante la combinación de
múltiples de estos componentes lograr obtener los datos necesarios para generar las
gráficas y visualizaciones que el usuario final necesita para consumir la información
contenida en los datos. Este catálogo de componentes se ha desarrollado partiendo
de ciertos componentes ya existentes, que se han actualizado y mejorado para adaptarlos
a las necesidades de este catálogo, asá como creado nuevos componentes para
lograr un catálogo completo y coherente que permita la creación de dashboards de
visualización para cualquier tipo de datos.
Debido a la gran cantidad de componentes necesarios para proporcionar una
solución genérica y debido a que el usuario que quiere ver los datos puede no tener los
conocimientos necesarios para crear el dashboard que necesita para ello, se propone
y se ofrece además una herramienta que permita automatizar y ayudar al usuario
en la creación de este tipo de dashboards. Esta herramienta guiará al usuario en
la creación del dashboard mediante recomendaciones sobre qué tipos de gráficas
usar y qué variables se pueden o deben usar con ellas. Sin embargo, ya que los
datos en CKAN carecen de semántica que permita a la herramienta saber cuales
son importantes e interesantes, esta recomendación está limitada. Gracias a los
FIWARE DataModels, que normalizan los datos y ofrecen este valor semántico,
esta limitación se puede evitar y así generar recomendaciones más efectivas. Una
vez configurado el dashboard a crear usando la herramienta, esta se encargaría de
crearlo, añadir los componentes y configurarlo, dejando libre de esta carga de trabajo
al usuario.
Se propone también integrar CKAN con WireCloud, mediante una extension
de CKAN que permita usar WireCloud para mostrar visualizaciones de los datos, así como crear nuevas visualizaciones directamente desde CKAN mediante la herramienta
de creación de dashboards. Esta extensión que permite la visualización de
los datos ya existe, siendo por tanto necesario ampliarla para poder crear dashboards
de visualización completos---ABSTRACT---With the increasing amount of data available to users and the limitations of
current data catalogs for displaying, comparing and choosing data in an agile and
efficient manner, it is becoming essential to have adequate tools to generate visualizations
for such data so that users can easily extract the information contained
therein. Within the FI-NEXT European project, tools are offered for data management
(using CKAN), as well as for the creation of a large data marketplace.
However, there is no tool available to allow users to properly visualize such data.
This work proposes as a solution the usage of the mashup tool WireCloud,
through which generic dashboards can be created. These dashboards are adaptable
to any kind of data, thus providing an universal solution for the representation
of the available data. In order to use WireCloud in this way, it is necessary to
first develop an extensive catalog of WireCloud components that allows its users
to generate these visualization dashboards, allowing them to combine multiple of
these components in order to obtain the data needed to generate the graphs and
visualizations that the end user needs for him to be able consume efficiently the
information contained in the data. This catalog of components has been developed
from certain existing components, which have been updated and improved to adapt
them to the needs of this catalog, as well as creating new components to achieve a
complete and consistent catalog that allows the creation of visualization dashboards
for any type of data.
Due to the large number of components needed in order to provide a generic
solution, and because the user who wants to see the data visualization may lack
the necessary knowledge and skills required to create the dashboard they need, a
tool is proposed and offered to automate and assist the user in the creation of this
kind of dashboards. This tool will guide the user while creating and configuring the
dashboard by providing recommendations on what types of graphs to use and which
variables to use with each of them. However, since the data in CKAN lacks the
semantics to allow the tool to know which ones are important and interesting, this
recommendation is limited. Thanks to the FIWARE DataModels, which standardize
the data and offer this semantic value, this limitation can be avoided and thus
generate more effective recommendations. Once the dashboard to be created is
configured using the tool, it will be in charge of creating it, adding the components
and configuring it, leaving the user free of this workload.
It is also proposed to integrate CKAN with WireCloud, through an extension of
CKAN that allows to use WireCloud to show visualizations of the data, as well as
to create new visualizations directly from CKAN through the dashboard creation
tool. This extension that allows the visualization of the data already exists, so it is
only needed to extend it in order to support the creation of complete visualization dashboards.