Arquitectura de interoperabilidad para mejorar las capacidades de análisis de información y toma de decisiones

Abstract

Esta tesis presenta un análisis profundo y soluciones innovadoras para los retos abordados en la Investigación Criminal (IC) y la Gestión de Emergencias (GE), con un enfoque particular en la colaboración interagencial y el manejo de datos en entornos complejos. La investigación comienza estableciendo la relevancia de una colaboración eficaz entre diversas agencias para el manejo efectivo de la información en la era digital, especialmente en el contexto de la IC y la GE. Se destaca cómo la proliferación del contenido digital y la generación masiva de datos han transformado estos campos, presentando tanto oportunidades como desafíos significativos. La tesis revisa exhaustivamente el estado del arte en estas áreas, identificando las principales limitaciones y posibilidades de desarrollo. Se analizan aspectos críticos como la gestión de la información, las tecnologías de Big Data (BD), la respuesta rápida en emergencias, la interoperabilidad y la colaboración entre agencias, y los desafíos tecnológicos en sistemas complejos. Asimismo, se exploran cuestiones como la gestión de datos heterogéneos, la escasez de recursos y formación y los desafíos asociados al volumen y complejidad de los datos. Respondiendo a estos desafíos, se propone una arquitectura innovadora que aborda la eficiencia e interoperabilidad de los sistemas actuales en la prevención y resolución de crímenes y en la GE. Esta arquitectura se adapta específicamente a las necesidades de los usuarios finales de los proyectos MAGNETO y ASSISTANCE, incorporando de manera eficiente diferentes componentes de software y empleando tecnologías como RMI, SOAP, REST, y JMS. Se enfatiza la transición hacia arquitecturas basadas en microservicios, utilizando un API Gateway para mejorar la modularidad y la escalabilidad. La aplicabilidad de esta arquitectura se demuestra en los proyectos MAGNETO y ASSISTANCE, donde se abordan retos específicos. MAGNETO, enfocado en la lucha contra el crimen, integra y analiza datos de diversas fuentes, mientras que ASSISTANCE se centra en la mejora de la Situational Awareness (SA) de los First Responders (FR) mediante la integración de tecnologías avanzadas como UAVs, robots, y sistemas de realidad virtual y aumentada. Ambos proyectos demuestran una mejora significativa en la colaboración interagencial y la efectividad en situaciones de emergencia y lucha contra el crimen. Finalmente, la tesis concluye con una reflexión sobre los logros obtenidos y plantea posibles áreas de investigación para el futuro. Se sugiere expandir la aplicación de la arquitectura a otros contextos, abordando barreras como la del idioma en la interoperabilidad y explorando la integración de tecnologías emergentes como la realidad aumentada y el IoT. Se pone el énfasis en la necesidad de continuar mejorando las capacidades de respuesta ante emergencias y la lucha contra el crimen en la era digital. La tesis representa un avance significativo en estos campos, proporcionando soluciones tecnológicas avanzadas y abriendo caminos para futuras investigaciones y desarrollos.