Marta Patiño-Martínez y Ricardo Jiménez-Peris<br />Profesores de la Escuela Superior de Ingenieros Informáticos de la <a href="https://www.upm.es/" target="_blank">Universidad Politécnica de Madrid</a> (UPM)
Premio madri+d al Mejor Proyecto Europeo de I+D en Cooperación por el proyecto LeanBigData.
1.- ¿En qué consiste el proyecto de investigación LeanBigData y cuáles son sus características particulares?
En la actualidad las empresas tienen que mantener sus datos en dos tipos de bases de datos diferentes. En las bases de datos transaccionales, también conocidas como OLTP (On Line Transactional Processing), mantienen sus datos operacionales. Estas bases de datos transaccionales están optimizadas para actualizaciones y garantizan la consistencia de los datos en caso de fallos. Por otro lado, se emplean otros sistemas conocidos como data warehouses o bases de datos OLAP (On Line Analytical Processing) para realizar consultas analíticas de negocios. La información almacenada en la base de datos OLAP es generada a partir de la información en la base de datos OLTP. Para ello es necesario copiar los datos y transformarlos (Extract, Transform and Load, ETL). Este proceso es costoso, ya que requiere parar la base de datos operacional, y caro, hay que disponer de distintas bases de datos y realizar ETLs, que suponen hasta el 80% del coste de las analíticas. Además, este proceso se realiza con cierta periodicidad (generalmente una vez al día) por su coste y, por tanto, las analíticas se hacen sobre datos que se quedan obsoletos.
LeanBigData está desarrollando una plataforma basada en una innovación patentada por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) que permite que la base de datos OLTP sea ultra-escalable. Aprovechando esta propiedad se está construyendo un motor de base de datos OLAP que trabaja sobre la base de datos OLTP. De esta forma se tiene un sistema que combina las dos funcionalidades. Así se consiguen evitar los ETLs y por tanto el 80% del coste de las analíticas de negocio. Pero por otro lado se consiguen analíticas de negocio en tiempo real sobre los datos operacionales del negocio. Esto último hace posible el desarrollo de muchas aplicaciones que hasta ahora no eran factibles por no existir una base de datos con esta funcionalidad tal como supermercados con 'real-time pricing' que van cambiando los precios de los productos a lo largo del día en función del tipo de producto (p.ej. si es perecedero) o del público que hay en ese momento en el local (p.ej. para hacer una oferta de algún tipo de producto).
2.- ¿Qué instituciones nacionales e internacionales participan en el mismo?
La UPM coordina el proyecto y participan otros ocho socios internacionales, tres grandes empresas: INTEL, CA y Portugal Telecom; cuatro instituciones académicas: INESC, INRIA, FORTH y ICCS; y una pyme: SyncLab. Se está incorporando ahora al consorcio como socio la startup radicada en Madrid, LeanXcale, que se ha creado para explotar los resultados del proyecto.
3.- La participación en el Programa Marco es una excelente oportunidad tanto por la financiación que concede, como por establecer colaboraciones de ámbito internacional, hacer frente a problemas científicos e industriales complejos y aumentar el prestigio de las organizaciones ¿Que valor añadido ha obtenido coordinando este proyecto? ¿Cómo valora las ventajas de estos proyectos en cooperación frente a los realizados de forma independiente por el grupo?
Los fondos Europeos del Programa Marco han sido cruciales para financiar por un lado la investigación y desarrollo de un prototipo pre-industrial, así como para financiar los primeros pasos de la startup. Por otro lado, la cooperación internacional con líderes de la industria y de la investigación permite que los resultados del proyecto sean sobresalientes gracias a la concentración de talento en las distintas áreas de conocimiento necesarias para hacer realidad la visión del proyecto.
4.- ¿Qué incidencia tendrá este proyecto en su grupo de investigación (tanto en el desarrollo de la línea de investigación como en el propio grupo)?
El Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD) de la UPM que es el grupo de investigación de la Universidad que coordina el proyecto tiene una larga tradición de participación en proyectos Europeos. Para el LSD la financiación Europea ha sido crucial y le ha permitido desarrollar innovaciones disruptivas que ahora se están llevando al mercado a través de LeanXcale, la spinoff de la UPM, que se ha creado para comercializar los resultados.
El proyecto LeanBigData ha permitido desarrollar una funcionalidad crítica que permite que LeanXcale tenga un producto único en el mercado de Big Data que compite con todos los gigantes de la industria de Big Data y de bases de datos.
5.- ¿Qué impacto puede tener este proyecto a corto plazo y en qué sectores se podrá aplicar y qué beneficios reportará a la sociedad?
El impacto principal ha sido la creación de la startup LeanXcale y que ya está trabajando con grandes empresas como clientes potenciales. Los sectores que se benefician de esta solución son múltiples y variados. Por un lado, están sectores tradicionales con grandes necesidades de procesamiento de datos tales como la banca y las telecomunicaciones. Por otro lado, existen aplicaciones más modernas tales como la publicidad dirigida, las plataformas de juegos, la televisión sobre IP o Internet de las cosas que pueden beneficiarse enormemente de la plataforma resultado del proyecto y comercializada por LeanXcale.
El ciudadano se beneficiará de servicios que son mejores y de más calidad gracias a la capacidad de poder hacer procesar gran cantidad de datos en tiempo real. Un ejemplo es el mantenimiento predictivo que permitirá en vehículos, maquinaria y servicios proporcionados a través de la nube detectar problemas antes de que resulten en una pérdida o degradación de servicio y que puedan ser solucionados antes de que el consumidor pueda verse afectado por estos problemas.
6.- Desde su perspectiva como investigador de un centro público de investigación, ¿qué medidas habría que implementar para que la participación en proyectos europeos de I+D fuese mayor y quiénes son los más idóneos para ofrecerlas?
La financiación de la Comunidad de Madrid a través de las ayudas para la realización de programas de actividades de I+D entre grupos de investigación han resultado un mecanismo excelente. Al LSD le han permitido maximizar su participación en proyectos Europeos así como cofinanciar los gastos de los proyectos Europeos. Si la financiación nacional tomara este formato se podría potenciar enormemente la participación española en los proyectos europeos.
