El Gibbs Land Use and Environment Lab (GLUE) de la Universidad de Wisconsin – Madison aspira a hacer cambios en el mundo mediante la realización de investigaciones científicas con relevancia directa para los legisladores, la industria, las organizaciones no gubernamentales y demás entidades que trabajan con la gente.

GLUE, que se centra en la política y los procesos referidos a la deforestación tropical, en especial la provocada por la cría de animales y la agricultura de productos básicos, trabaja junto a estas organizaciones e industrias orientadas a las políticas y la acción para identificar problemas críticos que deben conocer los investigadores de GLUE a fin de poder producir pruebas científicas que se puedan llevar a la práctica. También se han comprometido a comunicar sus investigaciones al público general a través de los medios e informes de políticas.

AVP ha brindado apoyo a las actividades de GLUE de varias maneras. En primer lugar, trabajó con GLUE para establecer un modelo de datos multidimensional que les permitiera capturar puntos de datos de interés, responder preguntas claves y generar conocimientos a partir de una variedad de conjuntos de datos públicos que actualmente son dispares. Este modelo de datos, que incluía funciones de importación personalizada, limpieza y lógica de correspondencias, luego se implementó dentro de una aplicación de base de datos desarrollada por AVP para respaldar el almacenamiento, el análisis y la generación de informes a partir de los datos reunidos.

Una vez instalada la aplicación, AVP comenzó a realizar una serie de actividades de remoción y captura de datos centradas en grupos de datos a disposición del público, a fin de ingresarlos en la base de datos y proporcionar a GLUE una cantidad sin precedentes de datos correlacionados y estructurados de forma que facilitara su utilización.

Luego de ingresar una cantidad considerable de datos en la base de datos, AVP volvió a analizar la aplicación para desarrollar nuevas conexiones y correlaciones en los grupos de datos capturados, lo que permitió obtener nuevos conocimientos que habían quedado ocultos dentro de grupos de datos aislados. Hoy en día, GLUE sigue usando y agregando datos a esta aplicación como parte de su trabajo central.

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