En la cima de la investigación europea en analítica escalable de datos se encuentra la Universidad de Almería gracias a su Proyecto Analysis of Massive Data Streams (AMiDST) en el que además participan universidades de Dinamarca y Noruega y cuatro socios comerciales como son Cajamar y la casa Daimler, que se encarga de la fabricación de los vehículos Mercedes.
El equipo encargado de hacer el proyecto y liderado por el catedrático de Estadística, Antonio Salmerón, harán en Almería una aplicación software para Cajamar que servirá para que la entidad mejore la predicción del riesgo en operaciones de crédito.
El proyecto está financiado por la Unión Europea dentro del 7º Programa Marco y cuenta con un presupuesto de 2.762.000 euros, de los la UAL recibirá 323.490. El Proyecto AMiDST arrancó el pasado mes de enero y estará en vigor hasta finales de 2016. Para entonces, la veintena de investigadores de las Universidades de Almería, Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU-Throndheim, Norwegian University os Science and Technology) y Aalborg University (en la ciudad Aalborg, en Dinamarca) que trabajan en el mismo, esperan tener ya listos los resultados de un proyecto que situará a estas tres universidades en la cima de la investigación europea en un área tan importante como la analítica escalable de datos.
En el proyecto participan también cuatro socios comerciales. Entre ellos, Cajamar, los alemanes Daimler (fabricantes de los vehículos de la marca Mercedes), Hugin Expert (líder mundial en el desarrollo de sistemas inteligentes) y Verdande Technology (dedicada a la monitorización de prospecciones petrolíferas).
El objetivo es dotar a todas estas empresas de las herramientas de software necesarias para obtener información útil para la toma de decisiones a partir de grandes volúmenes de datos. Como explicaba hoy el investigador principal de este proyecto, el catedrático de Estadística e Investigación Operativa de la UAL Antonio Salmerón, “desde un punto de vista técnico ya existen herramientas para el almacenamiento, transporte o transmisión de volúmenes de datos, en ocasiones tan grandes que se hacen inmanejables. El reto ahora es obtener ahora información útil de todos esos datos”.