Progettazione e sviluppo di database per dati scientifici

Consolidare i dati scientifici sperimentali e gestirne il ciclo di vita.

Si sente parlare spesso di big data: la possibilità di estrarre nuove informazioni da grandi quantità di dati strutturati.

Prima di effettuare queste analisi è necessario creare una infrastruttura adeguata allo storage e all'interrogazione dei dati stessi.

Per un nostro cliente abbiamo realizzato uno studio su grandi quantità di dati precedentemente parcellizzati in molteplici file, che ci ha permesso di strutturare un database in cui importare anni di risultati. L'importazione e l'interrogazione del database sono resi possibili da una nostra implementazione di API di accesso basate su Python.

La nostra soluzione ha quindi permesso la generazione di report e risultati velocemente e in modo riproducibile, facendo risparmiare al cliente mesi-uomo di lavoro rispetto al precedente sistema basato su fogli di calcolo.

Inoltre, il database permette di effettuare nuove analisi su tutto lo storico dei dati, cosa che precedentemente risultava complessa data la frammentazione dei risultati in più file.