Cómo crear un panel de datos geológicos dinámico

Resumen Simple

Un panel de control personalizable para geólogos que simplifica la visualización y el análisis de datos, mejorando la productividad y la toma de decisiones en la investigación y exploración geológica.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

• Desarrollar un panel de control fácil de usar y personalizable para geólogos
• Proporcionar herramientas para visualizar y analizar datos geológicos
• Permitir una gestión y generación de informes eficientes de los datos
• Garantizar la escalabilidad y la seguridad

Publico objetivo:

• Geólogos profesionales
• Investigadores geológicos
• Empresas mineras y de exploración
• Agencias ambientales

Características clave:

1. Widgets personalizables para diferentes tipos de datos (por ejemplo, columnas estratigráficas, datos sísmicos, análisis geoquímicos)
2. Mapas interactivos con capacidades de superposición
3. Funcionalidad de importación/exportación de datos
4. Herramientas de colaboración para proyectos en equipo
5. Generación y exportación de informes
6. Autenticación de usuarios y medidas de seguridad de los datos

Flujos de Usuario

1. Personalización del panel:

   • El usuario inicia sesión
   • Selecciona la opción "Personalizar panel"
   • Elige los widgets entre las opciones disponibles
   • Organiza los widgets en el panel
   • Guarda la disposición personalizada

2. Análisis de datos:

   • El usuario carga un conjunto de datos geológicos
   • Selecciona el widget de visualización apropiado
   • Configura los parámetros para el análisis
   • Interactúa con la visualización para explorar los datos
   • Exporta los resultados o genera un informe

3. Colaboración:

   • El usuario crea un nuevo proyecto
   • Invita a los miembros del equipo
   • Comparte vistas específicas del panel
   • Los miembros del equipo comentan y anotan los datos
   • El líder del proyecto genera el informe final

Especificaciones Técnicas

• Frontend: React con D3.js para visualizaciones avanzadas
• Backend: Node.js con Express
• Base de datos: PostgreSQL para datos estructurados, MongoDB para datos no estructurados
• Autenticación: JWT (JSON Web Tokens)
• APIs: Diseño de API RESTful
• Procesamiento de datos: Python con bibliotecas como NumPy y Pandas
• Implementación: Contenedores Docker en AWS o Azure
• Control de versiones: Git con GitHub
• Pruebas: Jest para pruebas unitarias, Cypress para pruebas de extremo a extremo

Puntos de API

• /api/auth/register
• /api/auth/login
• /api/dashboard/config
• /api/data/upload
• /api/data/analyze
• /api/projects
• /api/reports
• /api/users

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

• id (PK)
• nombre de usuario
• correo electrónico
• contraseña_hash
• created_at
• last_login

Proyectos:

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

Paneles:

• id (PK)
• project_id (FK a Proyectos)
• config_json
• created_at
• updated_at

Conjuntos de datos:

• id (PK)
• project_id (FK a Proyectos)
• nombre
• file_path
• type
• uploaded_at

Estructura de Archivos

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

2. Desarrollo del backend (3 semanas)

   • Implementar el sistema de autenticación
   • Crear los endpoints de la API
   • Configurar la base de datos y los esquemas

3. Desarrollo del frontend (4 semanas)

   • Desarrollar la interfaz principal del panel
   • Crear componentes de visualización de datos
   • Implementar la interacción del usuario y las funciones de personalización

4. Procesamiento de datos (2 semanas)

   • Desarrollar la funcionalidad de importación/exportación de datos
   • Implementar algoritmos de análisis de datos

5. Integración y pruebas (2 semanas)

   • Conectar el frontend y el backend
   • Realizar pruebas unitarias e de integración

6. Seguridad y optimización (1 semana)

   • Implementar las mejores prácticas de seguridad
   • Optimizar el rendimiento

7. Documentación e implementación (1 semana)

   • Escribir la documentación técnica y para usuarios
   • Configurar la canalización de implementación

8. Pruebas beta y refinamiento (2 semanas)

   • Realizar pruebas beta con geólogos
   • Refinar las funciones en función de los comentarios

Estrategia de Despliegue

1. Configurar la canalización de CI/CD usando GitHub Actions
2. Usar Docker para containerizar la aplicación
3. Implementar en AWS Elastic Beanstalk para escalabilidad
4. Utilizar Amazon RDS para la base de datos PostgreSQL
5. Implementar AWS S3 para el almacenamiento de archivos
6. Configurar CloudFront para la entrega de contenido
7. Configurar AWS CloudWatch para monitorización y registro
8. Implementar copias de seguridad periódicas y un plan de recuperación ante desastres
9. Usar AWS WAF para seguridad adicional

Justificación del Diseño

Las decisiones de diseño para este proyecto 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 visualizaciones complejas. Node.js proporciona un backend rápido y escalable. La combinación de PostgreSQL y MongoDB ofrece flexibilidad para manejar datos geológicos estructurados y no estructurados. D3.js permite la creación de visualizaciones personalizadas e interactivas, fundamentales para el análisis de datos geológicos. La estructura de archivos modular y el uso de contenedores Docker garantizan la escalabilidad y la facilidad de implementación. Las medidas de seguridad como la autenticación JWT y AWS WAF protegen los datos geológicos confidenciales. En general, esta arquitectura respalda la creación de un panel de control poderoso y personalizable que puede evolucionar con las necesidades de los geólogos.