Proyecto Barcelona Commercial Footprints

Xavi Giménez

El proyecto Barcelona Commercial Footprints se desarrolló como participación en el concurso Innova Big Data Challenge, organizado por la entidad bancaria BBVA. Dicho concurso se enmarca dentro del ámbito de la innovación. Se ofrece a los desarrolladores una API mediante la cual pueden ser consultados los datos relativos a todas las transacciones hechas mediante tarjeta, en las ciudades de Barcelona y Madrid, durante un período de 6 meses, por los clientes de BBVA. Con esos datos disponibles, comienza el desarrollo de una nueva idea.

Propósito del proyecto

Los datos ofrecidos por BBVA tenían multitud de vertientes a explorar, ya que la información estaba desglosada por multitud de criterios (edad, género, recurrencia de las compras, importe de la compras, geolocalización de las operaciones, categorización de las mismas, etc.). Por otra parte, se tenía la posibilidad de mezclar dicha información con fuentes de datos externas, de cara a enriquecer posibles “insights” surgidos de la visualización.

En mi caso me interesó:

  • Visualizar a nivel geográfico donde había más volumen de compras
  • Cruzar dichos datos con alguna fuente de datos externa

Con tal propósito, en el proyecto se visualiza en tres dimensiones la ciudad de Barcelona, mostrando aquellas zonas que atraen a usuarios de más lejos y qué zonas atraen a compradores de más proximidad. Los compradores son clasificados en 3 modalidades: a) compradores residentes en Barcelona, b) compradores residentes fuera de la ciudad pero dentro de la provincia de Barcelona y c) compradores residentes fuera de la provincia de Barcelona.

De esta forma se puede ver qué puntos de la ciudad atraen a compradores de la misma ciudad o de fuera. Al mismo tiempo, haciendo clic en cada una de las zonas interactivas de la ciudad se puede ver la relación entre la distancia que recorren los usuarios hasta esa zona y el importe de las compras que realizan.

Tecnologías y recursos utilizados

Todas las tecnologías utilizadas en el proyecto son tecnologías Open Source. Los datos extraídos de fuentes externas también son considerados Open Data.

Python

Se ha utilizado el lenguaje de programación Python para realizar:

  • Toda la gestión de petición de datos a la API de BBVA.
  • Toda la transformación de datos necesaria para acabar teniendo ficheros de datos con un tamaño aceptable para ser consumidos vía web: hay que tener en cuenta que se realizó un proceso en Python que estuvo durante horas consultando datos de la API para acabar teniendo los datos durante todo el período disponible. Esto conllevó tener un tamaño de datos inmanejable para cualquier aplicación web. Se utilizó Python para generar ficheros JSON con los datos justos y necesarios para la visualización.
  • El procesamiento de los ficheros que contenían la información geográfica de la ciudad.

Portal Open Data ‘CartoBCN’, del Ayuntamiento de Barcelona

Gracias a dicho portal se pudo obtener toda la información cartográfica de la ciudad de Barcelona, y poder así representar la ciudad a un nivel de detalle excelente (a nivel de manzanas de casas).

Software QGIS

Un sistema de información geográfica libre y de código abierto. Dicho software permitió manipular toda la información cartográfica obtenida del portal web CartoBCN y poder transformarlo a ficheros en formato GeoJSON, un standard también opensource.

D3.js

Popular librería JavaScript para manipular y visualizar documentos basados en datos. Permitió realizar todas las visualizaciones y gráficos en 2 dimensiones.

Three.js

Librería JavaScript que permite realizar modelados 3d en el navegador.

El proyecto Barcelona Commercial Footprints se encuentra en la actualidad expuesto dentro de la exposición Big Bang Data, una exposición donde se adentra en el fenómeno de la explosión de datos en el que estamos inmersos.

Xavi Gimenez (@xavigimenez)

Freelance, Ingeniero Multimedia y especialista en Visualización de Datos. Con años de experiencia desarrollando todo tipo de proyectos interactivos. Creador de Barcelona Commercial Footprints.

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