Unobtrusive Thoughts

Crossmatch en OpendataMX

innkublog:

El pasado 3 y 4 de Diciembre se llevó a cabo el evento de OpenData México como parte del primer esfuerzo latinoamericano de OpenData en los que participaron equipos de Argentina, Brasil, Chile, México, Perú y Uruguay.

Con el apoyo de nuestro amigo Jorge Soto de Citivox, INNKU pudo participar con un equipo formado por Mike Valenzuela, Macario Ortega, María Rosa Sánchez, Rogelio Guzmán, Jorge Gajón y Rodolfo Wilhelmy. El esfuerzo y dedicación que le imprimieron no pudo terminar en un mejor resultado: un producto de gran utilidad y el premio como el proyecto ganador del OpenData en México. Desafortunadamente el equipo no pudo obtener algún premio a nivel latinoamérica, pero la satisfacción más grande es haber colaborado para su país y sociedad, la cuál supera cualquier premio o reconocimiento.

El proyecto que desarrolló el equipo en 30 horas es Crossmatch. En pocas palabras es una herramienta que permite visualizar y mapear datos por región (de momento únicamente estados de la República Mexicana) para después poder generar cruces de variables y poder visualizarlas y mapearlas también; además permite compartir estos datos a través de redes sociales.

Para explicar como funciona voy a aprovecharme de un ejemplo. Cualquier persona puede subir un set de datos en excel o csv; digamos que tenemos un set de datos con las estadísticas de número de maestros, número de alumnos, número total de escuelas y población de cada estado de México. Al subir este archivo a Crossmatch vamos a poder elegir qué variable queremos visualizar en el mapa y el sistema grafica los datos para que podamos verlos de una forma muy fácil de asimilar. Lo interesante viene cuando queremos hacer un cruce de datos, Crossmatch nos da la facilidad de poder generar y analizar el dato por ejemplo de escuelas per cápita, ya que podemos tomar el dato de escuelas y decirle que lo cruce con el de población. Así podríamos analizar el dato de maestros por escuela, o alumnos por maestro, etc. Mientras más datos tengamos en nuestro data set, más valor se puede obtener de Crossmatch.

Lo que se busca con este proyecto es también abrir a que la gente pueda subir y compartir los datos que tiene, creemos firmemente que el corwdsourcing también es aplicable para la generación y análisis de datos.

Por ahora se logró terminar un prototipo en 30 horas, definitivamente hay mucho por hacer y mucho por mejorar, pero se tiene que empezar por algún lado y estamos muy contentos del gran prototipo que se logró. Estaremos avisándoles por este y otros medios los planes a futuro con el proyecto. Desde luego son bienvenidos sus comentarios y sugerencias. 

El proyecto se desarrolló en rails, MongoDB, Yahoo Geolocation API y con apoyo clave de MapBox, ya que facilitó el poder lograr una interfaz con mapas en menos de 30 horas. La información utilizada para el prototipo fue proporcionada por  Roberto Gerhard de México Estatal y Christopher Wilson de UNDP a quienes agradecemos enormemente. Agradecemos especialmente también el apoyo y asesoría que recibió el equipo por parte de Eric Gundersen de MapBox ya que fue clave para lograr el desarrollo.

Esperamos que este tipo de esfuerzos de OpenData sigan creciendo y en serio invitamos a cualquier persona a sumarse, ya que nuestra sociedad necesita de estos esfuerzos.

El equipo INNKU con Eric