Somos el equipo técnico responsable del diseño, construcción y mantenimiento de la infraestructura digital para la Estrategia de Movilidad Sostenible en la Reserva de la Biosfera del Macizo de Anaga (RBMA). Nacimos de la colaboración estratégica entre el Cabildo de Tenerife y la Universidad de La Laguna (ULL), con el objetivo de traducir las necesidades del proyecto en soluciones tecnológicas robustas, escalables y eficientes.

Nuestra misión es desarrollar las herramientas internas que permitan capturar, procesar, analizar y exponer los datos de movilidad, convirtiéndolos en información accionable para la gestión inteligente y sostenible del Parque Rural de Anaga.

Información del proyecto al completo

Para alcanzar nuestros objetivos, hemos estructurado nuestro trabajo en torno a cuatro pilares tecnológicos fundamentales, cada uno materializado en un conjunto de herramientas y repositorios específicos.

Es el corazón de nuestra estrategia de datos. Hemos diseñado y mantenemos un Data Lake centralizado que actúa como la única fuente de verdad para toda la información de movilidad.

• Función: Almacenar de forma segura y estructurada tanto los datos crudos (provenientes de sensores y cámaras) como los datos procesados y enriquecidos (matrices origen-destino, conteos, etc.).
• Tecnología: Principalmente basado en PostgreSQL, con un esquema de organización que distingue entre datos de origen (org_*), datos de destino (dst_*) y metadatos de operación.
• Impacto: Proporciona a los analistas, investigadores y aplicaciones una base de datos consolidada y fiable, eliminando silos de información y garantizando la calidad y consistencia de los datos.

Es el cerebro operativo de nuestra plataforma. Utilizamos Apache Airflow para automatizar, programar y monitorizar todos los flujos de trabajo de datos (ETL).

• Función: Orquestar de manera fiable los procesos de Extracción de datos desde las fuentes (simulador, APIs de cámaras), Transformación (limpieza, agregación, cálculo de métricas) y Carga en nuestro Data Lake.
• Framework Propio: Hemos desarrollado una librería interna (lib/) que estandariza la creación de DAGs, la gestión del logging, la interacción con el Data Lake y la notificación de errores, acelerando el desarrollo y minimizando la duplicación de código.
• Impacto: Garantiza que los datos se procesen de forma regular, resiliente y monitorizada, asegurando que la información en el Data Lake esté siempre actualizada y sea precisa.

Es nuestra herramienta estratégica para la planificación y el análisis proactivo. Ante la ausencia inicial de datos reales de las cámaras, hemos construido un simulador avanzado.

• Función: Generar datos sintéticos realistas sobre los patrones de movilidad en Anaga. El simulador utiliza la ubicación teórica de las cámaras y se calibra con datos del Cabildo y fuentes externas (Google, TomTom) para modelar flujos de vehículos.
• Propósito: Permite a los técnicos y gestores probar hipótesis y escenarios ("¿qué pasaría si cerramos una carretera?" o "¿cómo afectaría un nuevo parking?") antes de implementar cambios en el mundo real. También es crucial para el desarrollo y validación de nuestros pipelines ETL antes de la llegada de los datos definitivos.
• Impacto: Reduce la incertidumbre en la toma de decisiones, permite un diseño de políticas basado en evidencia y acelera el desarrollo de toda la plataforma de datos.

Son el puente entre nuestros datos y los usuarios finales. Desarrollamos un conjunto de APIs que exponen de forma controlada y segura la información del Data Lake.

• Función: Servir los datos procesados a diferentes consumidores, como pueden ser:
  • Dashboards de visualización para los técnicos del Cabildo.
  • Herramientas de análisis para los investigadores de la ULL.
  • Potenciales aplicaciones públicas que informen sobre el estado del tráfico o la ocupación de aparcamientos.
• Tecnología: Basadas en estándares REST, garantizan un acceso rápido, seguro y bien documentado a los datos.
• Impacto: Democratizan el acceso a la información, permitiendo que el valor generado por el procesamiento de datos sea efectivamente utilizado por los distintos actores del proyecto para cumplir sus objetivos.

Estos pilares se integran en un flujo de datos coherente:

Sensores/Cámaras/Simulador → Ingesta de Datos (ETLs en Airflow) → Procesamiento y Transformación (ETLs en Airflow) → Almacenamiento en Data Lake → APIs de Explotación → Visualización y Análisis

Esta organización de GitHub alberga los repositorios de cada uno de los componentes mencionados, siguiendo una política de "un repositorio por producto" para mantener el código desacoplado y especializado.

• airflow-rbma: Contiene todos los DAGs de Airflow y el framework ETL compartido.
• simulator (Próximamente): Albergará el código fuente del simulador de movilidad.
• simulator-api (Próximamente): Contendrá el desarrollo de la API de recolecta de datos simulando la API final de las cámaras.
• datalake-api (Próximamente): Contendrá el desarrollo de la API de interfaz al Datalake y explotación de datos.

Nuestro compromiso es construir una base tecnológica sólida que no solo resuelva los desafíos actuales, sino que también sea lo suficientemente flexible para adaptarse a las futuras necesidades del proyecto de movilidad sostenible en Anaga.