Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial

Dante Andrés Barbero; Pedro Joaquín Chévez; Carlos Alberto Discoli; Irene Martini

doi:10.30972/crn.29294624

Autores/as

Dante Andrés Barbero IIPAC, CONICET-UNLP.
Pedro Joaquín Chévez IIPAC, CONICET-UNLP
Carlos Alberto Discoli IIPAC, CONICET-UNLP
Irene Martini IIPAC, CONICET-UNLP

DOI:

https://doi.org/10.30972/crn.29294624

Palabras clave:

Big Data, minería de datos, arquitectura, planificación urbana

Resumen

Un problema recurrente en arquitectura y planificación urbano-territorial es poder encontrar grupos de elementos con características homogéneas. En arquitectura, las clasificaciones edilicias/constructivas se deducen a partir de un número de parámetros o variables, y si se analiza la estructura urbana es posible identificar áreas homogéneas según el tipo de uso de suelo, cobertura de servicios, entre otros aspectos. Cuando el volumen de datos para procesar es tal que no se pueden analizar mediante métodos convencionales, es necesario recurrir a técnicas de Big Data. En este trabajo se utilizará un framework para Big Data (Apache Spark) para descubrir áreas homogéneas en cuanto a cobertura de servicios urbanos básicos de infraestructura y saneamiento. Identificar tales áreas permitirá localizar lugares con similares prestaciones, inferir nuevas demandas en función de posibles crecimientos urbanos e identificar lugares de la periferia hacia donde puede crecer la ciudad, entre otros posibles usos.

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