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Cómo construir un panel geológico personalizable para mejorar el análisis de datos y la colaboración

Crea un panel de control potente y fácil de usar diseñado para geólogos. Este proyecto combina la visualización de datos en tiempo real, herramientas de análisis avanzadas y funciones de colaboración para revolucionar la investigación geológica y el trabajo de campo. Con widgets personalizables e interfaces intuitivas, los geólogos pueden administrar e interpretar datos geológicos complejos sin esfuerzo.

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Resumen Simple

Un panel de control personalizable para geólogos que proporciona visualización de datos en tiempo real, herramientas de análisis y funciones de colaboración para agilizar la investigación geológica y el trabajo de campo.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

  • Desarrollar un panel de control personalizable para geólogos
  • Proporcionar herramientas de visualización y análisis de datos en tiempo real
  • Permitir la colaboración y el intercambio de datos entre geólogos
  • Garantizar una interfaz fácil de usar y un diseño receptivo

Audiencia Objetivo:

  • Geólogos profesionales
  • Investigadores geológicos
  • Científicos ambientales
  • Profesionales de la industria minera y petrolera

Características Clave:

  1. Panel de control basado en widgets personalizables
  2. Visualización de datos geológicos en tiempo real
  3. Integración con fuentes de datos geológicos comunes
  4. Herramientas de análisis y modelado de datos
  5. Capacidades de colaboración e intercambio
  6. Gestión de perfiles de usuario y proyectos
  7. Diseño receptivo para el uso en campo
  8. Funciones de exportación y generación de informes de datos

Requisitos del Usuario:

  • Capacidad de crear y personalizar paneles de control personales
  • Acceso a varios tipos de datos geológicos (por ejemplo, sísmicos, registros de pozos, muestras de núcleos)
  • Herramientas para el análisis, la interpretación y la visualización de datos
  • Funciones de colaboración para compartir ideas y proyectos
  • Almacenamiento de datos seguro y autenticación de usuarios
  • Capacidades sin conexión para trabajos de campo

Flujos de Usuario

  1. Personalización del Panel de Control:

    • El usuario inicia sesión
    • Navega al panel de control
    • Agrega/elimina/reorganiza widgets
    • Configura las fuentes de datos para cada widget
    • Guarda el diseño personalizado
  2. Análisis de Datos:

    • El usuario selecciona el conjunto de datos
    • Elige la herramienta de análisis
    • Configura los parámetros
    • Ejecuta el análisis
    • Ve los resultados en una visualización interactiva
    • Exporta o comparte los hallazgos
  3. Colaboración:

    • El usuario crea un proyecto
    • Invita a los miembros del equipo
    • Comparte datos o resultados de análisis específicos
    • Los miembros del equipo comentan y contribuyen
    • El propietario del proyecto gestiona los permisos y finaliza el trabajo

Especificaciones Técnicas

Frontend:

  • React para construir la interfaz de usuario
  • D3.js para la visualización de datos
  • Redux para la gestión del estado
  • Material-UI para componentes de diseño consistentes

Backend:

  • Node.js con Express para el servidor
  • PostgreSQL para el almacenamiento de datos relacionales
  • MongoDB para almacenar datos geológicos no estructurados
  • Redis para el almacenamiento en caché y las funciones en tiempo real

API y Servicios:

  • API RESTful para la comunicación de datos
  • WebSocket para actualizaciones en tiempo real
  • Integración con proveedores de datos geológicos (por ejemplo, USGS, EarthExplorer)

Autenticación:

  • JWT para la autenticación segura de usuarios
  • OAuth 2.0 para integraciones de terceros

Despliegue:

  • Docker para la containerización
  • Kubernetes para la orquestación
  • AWS o Azure para el alojamiento en la nube

Puntos de API

  • /api/auth/register
  • /api/auth/login
  • /api/users/{id}
  • /api/dashboards
  • /api/widgets
  • /api/data-sources
  • /api/projects
  • /api/analysis
  • /api/collaborations
  • /api/export

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

  • id (PK)
  • nombre de usuario
  • correo electrónico
  • hash de contraseña
  • created_at
  • updated_at

Tableros:

  • id (PK)
  • user_id (FK)
  • nombre
  • diseño
  • created_at
  • updated_at

Widgets:

  • id (PK)
  • dashboard_id (FK)
  • tipo
  • configuración
  • posición

FuentesDeDatos:

  • id (PK)
  • nombre
  • tipo
  • detalles de conexión

Proyectos:

  • id (PK)
  • nombre
  • descripción
  • owner_id (FK)
  • created_at
  • updated_at

Colaboraciones:

  • id (PK)
  • project_id (FK)
  • user_id (FK)
  • rol
  • joined_at

Estructura de Archivos

/src /components /Dashboard /Widgets /DataVisualizations /AnalysisTools /Collaboration /pages Home.js Dashboard.js Projects.js Analysis.js Profile.js /api authApi.js dashboardApi.js dataApi.js projectApi.js /utils dataProcessing.js visualizationHelpers.js /styles globalStyles.js themeConfig.js /redux /actions /reducers store.js /public /assets /images /icons /server /routes /controllers /models /middleware /config /tests README.md package.json

Plan de Implementación

  1. Configuración del Proyecto (1 semana)

    • Inicializar el repositorio y la estructura del proyecto
    • Configurar el entorno de desarrollo y las herramientas
    • Crear una aplicación básica de React y un servidor Express
  2. Autenticación y Gestión de Usuarios (1 semana)

    • Implementar el registro y el inicio de sesión de usuarios
    • Configurar la autenticación JWT
    • Crear la gestión del perfil de usuario
  3. Marco del Panel de Control (2 semanas)

    • Desarrollar un diseño de panel de control personalizable
    • Crear el sistema de widgets
    • Implementar la funcionalidad de arrastrar y soltar
  4. Integración de Datos (2 semanas)

    • Configurar los esquemas de la base de datos
    • Integrar con fuentes de datos geológicos
    • Implementar los mecanismos de obtención y almacenamiento en caché de datos
  5. Herramientas de Visualización y Análisis (3 semanas)

    • Desarrollar los componentes básicos de visualización de datos
    • Crear herramientas de análisis para datos geológicos
    • Implementar actualizaciones de datos en tiempo real
  6. Funciones de Colaboración (2 semanas)

    • Construir el sistema de gestión de proyectos
    • Implementar herramientas de intercambio y colaboración
    • Agregar funciones de comentarios y notificaciones
  7. Capacidad de Respuesta Móvil (1 semana)

    • Optimizar el diseño para diferentes tamaños de pantalla
    • Implementar interacciones aptas para pantallas táctiles para uso en campo
  8. Pruebas y Refinamiento (2 semanas)

    • Realizar pruebas unitarias e de integración
    • Realizar pruebas de aceptación de usuarios
    • Refinar las funciones en función de los comentarios
  9. Documentación e Implementación (1 semana)

    • Escribir documentación para usuarios y desarrolladores
    • Configurar la canalización de implementación
    • Implementar en el entorno de producción

Estrategia de Despliegue

  1. Configurar la canalización de CI/CD utilizando GitHub Actions o GitLab CI
  2. Usar Docker para containerizar la aplicación
  3. Implementar el backend en AWS Elastic Beanstalk o Azure App Service
  4. Utilizar Amazon RDS para PostgreSQL y MongoDB Atlas para el alojamiento de la base de datos
  5. Implementar AWS S3 o Azure Blob Storage para el almacenamiento de archivos
  6. Configurar Cloudfront o Azure CDN para la entrega de contenido
  7. Usar AWS CloudWatch o Azure Monitor para el monitoreo de la aplicación
  8. Implementar procedimientos automatizados de copia de seguridad y recuperación ante desastres
  9. Utilizar Terraform para la gestión de la infraestructura como código

Justificación del Diseño

Las decisiones de diseño para este proyecto de panel geológico priorizan la flexibilidad, el rendimiento y la facilidad de uso para los geólogos. Se eligió React por su arquitectura basada en componentes, lo que permite un desarrollo modular de los widgets. D3.js proporciona poderosas capacidades de visualización de datos, esenciales para la representación de datos geológicos. La combinación de PostgreSQL y MongoDB ofrece un equilibrio entre el almacenamiento de datos estructurados y no estructurados, acomodando varios tipos de datos geológicos. El uso de la containerización y los servicios en la nube garantiza la escalabilidad y la confiabilidad, crucial para manejar grandes conjuntos de datos y respaldar el trabajo colaborativo. El diseño receptivo al móvil atiende las necesidades de los geólogos de campo, permitiendo el acceso y el análisis de datos in situ.