¿Qué novedades de ArcGIS Online ha traído la actualización de diciembre?

La semana pasada tuvo lugar la última actualización del año de ArcGIS Online. A algunos quizás os pilló de vacaciones fuera de la oficina. Esta versión incluye una experiencia de usuario más flexible para administrar y descubrir contenido, el acceso a Insights for ArcGIS, así como otras mejoras administrativas. Hoy queremos compartir con vosotros todas las novedades que ha traído esta importante actualización de nuestro web GIS. ¡Sigue leyendo!

Insights for ArcGIS

Insights for ArcGIS es una aplicación web que permite realizar análisis de datos iterativos y exploratorios, y desde ahora puedes usarla con ArcGIS Online: antes Insights sólo estaba disponible con ArcGIS Enterprise.

Al usar tarjetas vinculadas interactivas se pueden obtener nuevos descubrimientos sobre tus datos espaciales y no espaciales. Las tarjetas vinculadas permiten hacer clic en un mapa o gráfico y ver que los datos relacionados se encienden en otra tarjeta. En el ejemplo anterior, los delitos se exploran por tipo, volumen y densidad para ver si los patrones cambian con el tiempo.

Operations Dashboard for ArcGIS

Estamos muy contentos de anunciar que Operations Dashboard for ArcGIS ya ha terminado su versión beta y ahora está disponible con la suscripción de ArcGIS Online. En enero se espera esté disponible con la versión ArcGIS Enterprise 10.6. En anteriores post ya os contamos las capacidades que tiene la nueva versión web de esta app.

Operations Dashboard ofrece una visión completa de tus datos proporcionando información clave para la toma de decisiones. Ayuda a monitorear personas, servicios, activos o eventos al reunir múltiples visualizaciones que trabajan juntas en una sola pantalla y son receptivas a los datos que se actualizan en tiempo real. Puedes leer todas las mejoras que trae esta aplicación web en el blog de Esri.

Experiencia de usuario

  • Página de inicio: Puedes configurar la página que ves primero cuando inicias sesión en tu cuenta de ArcGIS Online. La configuración se administra desde tu perfil.
  • Selector de apps: Los administradores pueden personalizar las aplicaciones que están disponibles para los miembros de la organización desde el selector de apps de la parte superior.
  • Estado de los elementos: Si eres es el propietario del elemento, un administrador o tienes privilegios para actualizar elementos, puede especificar el estado del mismo utilizando uno de los botones del estado de contenido: marcar como acreditado o marcar como obsoleto. Al marcar elementos como acreditados o como obsoletos, los otros usuarios pueden encontrar fácilmente elementos fiables y acreditados, a la vez que se les disuade de utilizar elementos que no sean fiables o que estén obsoletos.

  • Información de elementos: Una nueva barra de estado y una lista de comprobación interactiva en las páginas de elementos ayudan a los propietarios y administradores de elementos a mejorar la información de los mismos, facilitando que otros encuentren, entiendan y usen sus elementos.

Visor de mapas

Se ha incluido una nueva herramienta de análisis: buscar centroides, que permite encontrar el centro geométrico de varios puntos, líneas o áreas.

Las funciones agregar puntos y resumir dentro de tienen una nueva opción para generar cuadrados o hexágonos personalizados en lugar de resumir los datos dentro de la capa poligonal de entrada.

Ilumina tu mapa con la nueva simbología Firefly: se trata de símbolos para capas de puntos con un efecto de brillo muy útil para crear mapas temáticos. Estos símbolos son especialmente efectivos cuando se usan con el mapa base World Imagery (Firefly).

Ahora puedes usar operaciones geométricas en expresiones Arcade definidas para Smart mapping, etiquetados y ventanas emergentes. Usa funciones avanzadas para normalizar por área, probar relaciones espaciales, calcular distancias entre áreas definidas y mucho más.

Ahora puedes actualizar la URL de las capas de tu mapa de HTTP a HTTPS. Está disponible a través de la pestaña Configuración para el elemento del mapa. ArcGIS Online inspecciona cada capa en el mapa. Si alguna capa usa HTTP, ArcGIS Online intenta realizar una solicitud a la misma capa mediante HTTPS y luego actualiza el mapa y cualquier elemento de capa asociado que tengas o administres. Si una capa no admite HTTPS, recibirá una notificación y la URL de la capa no se actualizará. Lee Configuración de Capa para más detalles.

Las flechas están ahora disponibles para indicar la dirección a la hora de representar las características de una línea. Lee Cambiar símbolos para más información.

Ahora puedes agregar archivos GeoJSON a los web maps. GeoJSON es un formato estándar abierto ampliamente utilizado para codificar una variedad de estructuras de datos geográficos en formato JavaScript Object Notation (JSON). Mira Agregar capas desde archivos para más información.

Visor de escenas

Ahora puedes medir distancias en 3D entre dos puntos en el visor de escenas. Elije diferentes unidades de medición y aprovecha las líneas láser interactivas para calcular las distancias directas y verticales en tus escenas.

El rendimiento de la capa de escena ha mejorado significativamente en esta versión. Los edificios y las capas de escena de malla integrada ahora se cargan más rápido utilizando el orden de prioridad correcto. Además, al hacer zoom en las capas de escena, los datos se almacenan temporalmente en caché, lo que permite que las capas se redibujen mucho más rápido.

Los símbolos 3D de ArcGIS Pro se pueden usar en las escenas a través de archivos de estilo publicados desde Pro. Además, los administradores de la organización ahora pueden configurar estilos web personalizados para el visor de escenas.

Levantamiento y gestión de datos

Ahora puedes usar archivos CSV y Microsoft Excel almacenados en Microsoft One Drive y Dropbox para publicar capas de entidades alojadas. Así, si actualizas los datos en el archivo de tu nube podrás sobrescribir los datos en la capa de entidades alojada. Google Drive y las hojas de cálculo de Google, serán compatibles un poco después de este lanzamiento.

Los administradores y los propietarios ahora pueden agregar datos a capas de entidades alojadas existentes sin necesidad de sobrescribir la capa de entidades alojada.

Ahora se puede definir un área de interés para las vistas de la capa de entidades alojadas para limitar el acceso a las funciones dentro de un área particular.

Existen nuevas opciones de edición disponibles para capas de entidades alojadas y vistas de capa, proporcionando un control más preciso sobre qué operaciones pueden realizar los editores.

Estas son las principales novedades que ha traído la actualización de diciembre de ArcGIS Online aunque puedes consultar todas en el blog de Esri. Esperamos que puedas aprovechar al máximo todas estas nuevas funcionalidades en tu web GIS.

Story Map: Día Mundial de la Lucha contra el SIDA

story map sida

El 1 de diciembre se celebra el Día Mundial de la lucha contra el SIDA. El Síndrome de Inmunodeficiencia Adquirida o VIH se conoce desde 1981 cuando empezaron a detectarse los primeros brotes. Desde entonces, gracias a la investigación, a las buenas prácticas y a los tratamientos antirretrovirales hemos conseguido que el VIH pase de ser una enfermedad mortal a una enfermedad crónica en muchos caso.

Sin embargo, nuevamente, la Geografía tiene mucho que decir en este logro, ya que el dibujo del SIDA es totalmente distinto dependiendo de país del que hablemos.

 

 

Hoy compartimos con vosotros el story map: Día Mundial de la lucha contra el SIDA el que analizaremos el SIDA desde 6 visiones diferentes:

  • Porcentaje de población que vive afectada por el VIH
  • Predominancia de género en las nuevas infecciones por VIH
  • Población infantil de nueva infección
  • Cobertura de tratamiento de mujeres embarazadas
  • Disponibilidad de medicación antirretroviral
  • Porcentaje de población que conoce su estado serológico

Estos mapas, realizados con datos oficiales procedentes de diferentes organizaciones internacionales como ONUSIDA o Cruz Roja, entre otras, nos dan una visión completa de cuál es la situación de esta enfermedad en los países de los que disponemos de datos oficiales.

 

Haz tu propio Story Map

Si tú también tienes una causa, te invitamos a crear tu propio Story Map. En nuestra web encontrarás tutoriales y guías para que lo ajustes a tus conocimientos y necesidades.

 

Trabajando con Big Data y ArcGIS

“Los datos son la nueva ciencia. El Big Data son las respuestas”. Pat Gelsinger. Director ejecutivo de VMware

Cuando hablamos de conjuntos de datos que por su estructura y diversidad hacen inadecuado su procesado desde los sistemas tradicionales, hablamos de Big Data. Pero lo importante del Big Data no es esta idiosincrasia, lo importante es lo que las organizaciones pueden hacer con esos datos para ayudarles a tomar decisiones estratégicas, y a la hora de tomar la mejor decisión algo que no podemos olvidar es la importancia de contemplar la variable geográfica.

¿Cuál es el valor para mi negocio del Big Data?

Sin duda, es la pregunta que muchas organizaciones se están planteando y que no todas son capaces de resolver. Sin embargo, hay algo común en los problemas de Big Data ¿qué problema podemos resolver con los datos que tenemos y cuánto tiempo y recursos tenemos para hacerlo? Porque éstas son realmente, las cuestiones que limitan nuestro posible análisis. Por ejemplo, ¿puedo responder, en una situación de emergencia y en menos de 30 min, a la cuestión de dónde será más probable que se encuentre un barco a la deriva consultando el registro histórico de posiciones de barcos en la misma zona dadas unas condiciones meteorológicas determinadas? Responder a esta pregunta podría llevarnos días en un entorno tradicional, pero en una solución de Big Data podemos resolverla en una ventana temporal que realmente es útil para mi organización.

¿Por qué es importante la componente espacial en el Big Data?

Para responder a esta pregunta debemos partir de un hecho incuestionable: todo lo que sucede, sucede en algún lugar. Y no sólo eso, sino que una gran parte de los datos que se generan tienen una ubicación espacial explícita o implícita, explícita cuando los datos tienen coordenadas, e implícita cuando podemos obtener la ubicación a partir de una dirección o a partir en Tweet como éste: “Disfrutando de un helado con mis amigos de Roma en el centro de Sevilla.” En este último caso, si el Tweet no está georreferenciado podemos utilizar sistemas de procesado de lenguaje natural para deducir que la ubicación es el centro de Sevilla y no Roma.

Entonces, si disponemos de datos que podemos ubicar espacialmente, lo más lógico será que tengamos en cuenta esta variable a la hora de analizar nuestra información, así obtendremos el mayor potencial de nuestros datos independientemente de su formato, de la cantidad o de la frecuencia de actualización que tengamos.

¿Qué ofrece Esri para trabajar con Big Data?

Uno de los focos principales en los que Esri invierte en I+D es en el desarrollo de herramientas de la plataforma ArcGIS que den respuesta a las últimas tendencias tecnológicas del mercado, entre las cuales se encuentra el Big Data desde hace ya unos años. Un ejemplo de esto son las GIS Tools for Hadoop, un conjunto de herramientas desarrolladas por Esri que permiten realizar análisis espacial con Big Data en Hadoop.

Pero ArcGIS no para de evolucionar, y a partir de la versión 10.5, la plataforma dispone de una nueva forma de almacenar y procesar datos vectoriales de forma distribuida, ArcGIS GeoAnalytics Server. GeoAnalytics Server es un rol de ArcGIS Enterprise que facilita el análisis y la visualización de cantidades masivas de información mediante herramientas orientadas al descubrimiento de patrones, tendencias y relaciones espaciales y temporales en los datos.

Habitualmente, en Big Data, los datos que se quieren consultar, visualizar y analizar provienen de información capturada en tiempo real, como es el caso del seguimiento de vehículos, de la información recogida de las redes sociales o de la monitorización de dispositivos sensorizados. Para realizar la ingesta, seguimiento y análisis en tiempo real de este tipo de datos, la plataforma ArcGIS pone a disposición de los usuarios ArcGIS GeoEvent Server, pieza que se integra de forma natural con GeoAnalytics Server, permitiendo así realizar análisis de la información histórica que vamos capturando de una forma rápida y sencilla.

La forma más óptima de esta integración entre GeoEvent y GeoAnalytics es mediante el Spatiotemporal Big Data Store, un tipo especial de ArcGIS Data Store basado en tecnología de almacenamiento distribuido que escala en capacidad y rendimiento.

Este tipo de Data Store soporta el archivado de grandes volúmenes de datos, la lectura y escritura a gran velocidad, y la visualización de los datos en el mapa de forma agregada y renderizada al vuelo, como se muestra en la siguiente imagen.

Una vez que los datos están en el Spatiotemporal Big Data Store, o en otro de los  tipos de almacenamiento soportado por GeoAnalytics, ya se puede comenzar a extraer información valiosa de esos datos que ayude en la toma de decisiones estratégicas de nuestro negocio utilizando las herramientas de análisis.

¿Qué tipos de análisis puedo realizar?

Las herramientas de GeoAnalytics están orientadas a la obtención de patrones y a la agregación de los datos contemplando la variable espacial y temporal. Estos análisis son flujos de trabajo conocidos para los analistas SIG, pero han sido rediseñados para trabajar con Big Data y contemplar la componente temporal.

Las herramientas se clasifican en las siguientes categorías:

  • Herramientas de agregación de datos. Son herramientas que nos permiten resumir la información entre una o varias capas de información utilizando recuentos y estadísticas de los datos. Por ejemplo, podemos responder a la pregunta: ¿cuántas personas entran en cada tienda de un centro comercial por hora?
  • Herramientas de obtención de patrones. Son aquellas que facilitan la búsqueda, identificación y visualización de patrones significativos en nuestros datos. Puede responder a preguntas como, ¿cuál es la zona en la que es estadísticamente más probable que se produzca un robo?
  • Herramientas de búsqueda de ubicaciones. Estas herramientas buscan ubicaciones en función de unos criterios especificados. Por ejemplo, ¿cuáles son las mejores ubicaciones para abrir tres nuevas tiendas en función del histórico de ventas del último año?
  • Herramientas de cálculos de proximidad. Son aquellas herramientas que ayudan a descubrir qué cosas están cerca de otras. Ayuda a responder preguntas como: ¿qué ciudades están a menos de 100 km de los terremotos que han sucedido en los últimos 10 años?
  • Herramientas de administración de datos. Son herramientas auxiliares que nos ayudan a gestionar nuestra información en el día a día, como, por ejemplo, copiar los datos que tengo en el mapa al Data Store.

GeoAnalytics Server está integrado con la plataforma ArcGIS, de forma que los resultados de todos estos análisis quedan disponibles mediante un servicio de entidades para que el analista lo comparta con otros miembros de la organización con tan sólo unos pocos clics.

¿Cómo se accede a las herramientas?

Acabamos de decir que GeoAnalytics está integrado completamente con la plataforma ArcGIS, por esta razón la interfaz se ha diseñado para mantener la experiencia de usuario, de modo que para un analista es transparente trabajar con una herramienta de análisis tradicional, o con una herramienta de análisis que en realidad está haciendo un procesamiento de la información de forma distribuida. Esto es así porque los análisis de GeoAnalytics se exponen como servicios de geoprocesamiento en ArcGIS Enterprise, de modo que un usuario puede ejecutarlos desde ArcGIS Pro o el visor del portal mediante una interfaz gráfica e intuitiva, y un desarrollador puede ir más allá y utilizarlos desde el ArcGIS API for Python o directamente mediante llamadas REST para automatizar procesos.

Aunque en este post hablamos de Big Data haciendo especial hincapié en el análisis de información vectorial, ArcGIS también puede analizar imágenes y datos raster de forma distribuida con otro rol de ArcGIS Enterprise, ArcGIS Image Server, lo cual puede ser necesario, por ejemplo, cuando se dispone de imágenes grandes y de muy alta resolución que deben ser analizadas y actualizadas todas las noches.

ArcGIS Enterprise es la pieza clave de ESRI cuando queremos explotar toda la potencia de nuestros datos: tiempo real, Big Data, imágenes… y todo eso desde cualquier lugar y en cualquier momento.

 

Autora: Marta Dávila, Analista GIS de Esri España. Dpto. Preventas. Esri España.

Story Map: Día Universal de la Infancia

Hoy, 20 de noviembre, se celebra el Día Universal de la Infancia, un día en el que se reivindican los derechos de los menores. Sin embargo, la infancia, como etapa, no existió hasta el s.XVII.

Hoy os traemos un story map sobre la infancia en el que se aborda la historia de este concepto y algunos mapas relacionados con los niños. A lo largo de este story map se abordan diferentes cuestiones.

Educación

El acceso a la Educación no es algo factible en todos los países. En este story map se aborda el fracaso escolar en los diferentes países, analizando el número de repetidores de edad temprana (Primaria) y las tasas de abandono escolar.

 

Malnutrición

La nutrición es un tema que siempre está presente cuando hablamos de infancia. En ese sentido, la malnutrición es un problema importante no solo por la falta de acceso a alimentos, sino también por las tasas de obesidad infantil que se están alcanzando. En este story map podremos ver un mapa de la malnutrición que afecta tanto a países desarrollados como subdesarrollados por cuestiones diferentes.

 

Parques temáticos

La infancia también está vinculada con la imaginación. Tanto es así que existen centenares de parques y centros alrededor del planeta destinados a preservar la imaginación de los niños. En este story map encontrarás un mapa dedicado a los mayores parques temáticos del mundo, así como otras actividades de ocio para niños.

 

Esperamos disfrutéis de este paseo por algunas cuestiones relacionadas con la infancia. Por cierto, hablando de niños, ¿sabéis cuáles fueron los nombres que más padres eligieron para sus hijos en 2016? también encontraréis un mapa sobre este tema.

 

Si tú también quieres hacer este tipo de storymaps, te animamos a descubrir ArcGIS Online.

Machine Learning en la plataforma ArcGIS

El término Machine Learning (ML) se conoce como aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas siendo una rama de la Inteligencia Artificial (IA), cuyo objetivo es el desarrollo de técnicas que permitan aprender a los ordenadores. Los campos de aplicación son múltiples, como el fraude de uso de tarjetas de crédito, reconocimiento del habla, teledetección, etc. y ya están empezando a ser parte de nuestras vidas.

Machine Learning y GIS

La conjunción de los Sistemas de Información Geográfica y el ML es el nuevo paso de integración de estas poderosas tecnologías para responder preguntas aparentemente incontestables. Este artículo es un claro ejemplo que permite predecir dónde están creciendo las algas marinas en el mundo en base a una serie de parámetros como la temperatura, la salinidad, los nutrientes, etc. y herramientas de análisis como Empirical Bayesian Kriging (EBK), combinado con clasificadores que modelan las relaciones entre las condiciones oceánicas y las del alga marina con precisiones por encima del 95%.

En la pasada Conferencia Esri España 2017, Ignacio Vázquez nos mostró en la sesión plenaria los resultados de este proyecto en ArcGIS Pro

Otro ejemplo de ML muy interesante relacionado con los Sistemas de Información Geográfica es la creación de modelos predictivos en base al seguimiento de cultivos vía imágenes de satélite con alta resolución temporal (imágenes capturadas cada pocos días sobre la misma zona). Esta técnica permite hacer seguimiento de los diferentes cultivos que pueden tener una firma espectral muy similar donde los ciclos de crecimiento estacional son diferentes, y nos ayudan no solamente a diferenciarlos, si no también a realizar estimaciones de producción.

Las imágenes como fuente de datos para ML pueden ser de diferentes tipos, lo que proporcionan características ideales para un tipo de escenario u otro:

  • Pancromáticas: son imágenes monobanda (normalmente se visualizan en escala de grises)
  • Multiespectrales: que contienen varias bandas o canales en diferentes zonas del espectro electromagnético (generalmente inferior a 50 bandas o canales)
  • Hiperespectrales: es el equivalente a una multiespectral donde el número de bandas es superior a 50. Un mayor número bandas permite discriminar con mucha más precisión los elementos en las imágenes
  • Radar: imágenes capturadas en la zona del espectro radar. Capaces de detectar movimientos de tierras de milímetros, e incluso calcular el deshielo en los polos, gracias a la capacidad de penetración en el hielo de determinados tipos de ondas radar.

Diferencia entre imagen multiespectral frente a hiperespectral. Fuente: Harris

Existen otras características en las imágenes que las hacen más idóneas para unos fines u otros como el tamaño de celda (resolución espacial) y la resolución espectral (número de valores posibles que puede discernir en una celda). No es viable identificar vehículos a motor en imágenes dónde el tamaño de pixel es de 10 m (10 m x 10 m = 100 m2), pero sí en imágenes con 1 m de resolución de pixel.

Puedes revivir la sesión técnica sobre imágenes que impartimos en la Conferencia Esri España 2017 donde Yansa Tejada e Isaac Medel mostraron las diferentes herramientas que la plataforma ArcGIS posee para su aplicación en teledetección.

Algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de ML usados en teledetección pueden agruparse en 2 categorías:

  • Supervisados: de los cuales se disponen de datos históricos de entrada y los resultados van mejorando según se va entrenando al sistema, buscando objetivos concretos. Los podemos englobar en clasificadores, regresiones y algoritmos de predicción
  • No supervisados: es de tipo exploratorio, se implementan a través de técnicas de agrupación (clustering) y asociaciones eficaces para el reconocimiento de patrones y obtener información no deducible sin conocer los datos.

¿Qué algoritmos se usan con más frecuencia?

Son muchos los algoritmos existentes y nuevos que se van creando con el tiempo. A continuación, nombramos los más conocidos.

  • Support Vector Machine Classifer (SVM) es un clasificador supervisado que normalmente requiere menos muestras de entrenamiento que la mayoría de los clasificadores, no requiere que las muestras estén distribuidas bajo ningún tipo de patrón, genera poco ruido y puede ser aplicado a cualquier tipo de imagen.
  • Arboles de Decisiones
  • Redes Neuronales
  • Bosques Aleatorios

¿Cómo se pueden mejorar los resultados con estos algoritmos?

Hay varias maneras de mejorarlos, pero una de las más conocidas y que más se usa es la segmentación de imágenes, que abre un abanico de posibilidades muy grandes, dado que permite “agrupar” en una imagen objetos con características parecidas de color, textura, área, etc. lo que ayuda a los algoritmos de ML a reconocer objetos y patrones de una manera más eficiente aumentando la calidad del resultado y abriendo otras posibilidades que con los algoritmos tradicionales sería más complejo.

¿Qué herramientas de ML encontramos en la plataforma ArcGIS?

Os presentamos este enlace que ofrece un listado completo de los diferentes clasificadores que se pueden encontrar en la plataforma, donde muchos de ellos pueden englobarse dentro de la categoría de ML.

En Esri estamos apostando por la creación de flujos de ML donde podemos ir mejorándolos, en base a las herramientas que nos ofrecen y así poder replicarlo en otras imágenes de características similares. Aquí podéis ver el flujo detallado de clasificación de imágenes en ArcGIS Pro.

La tecnología avanza permitiendo a la inteligencia artificial desarrollar modelos predictivos cada vez más certeros. De este paradigma se habló, entre otros, en la mesa de expertos sobre IA y Big Data en la pasada Conferencia Esri España.

¿Quieres conocer cómo sacar el máximo provecho a tu ArcGIS y sus capacidades en ML? Ponte en contacto con nosotros.

¡Nos vemos en el Smart City Expo World Congress!

 

Las ciudades están marcando la dirección de nuestro mundo y el Smart City Expo World Congress, que tendrá lugar los días 14, 15 y 16 de noviembre en Barcelona, es donde las principales compañías de tecnología y organismos a nivel mundial nos damos cita para mostrar cómo nos estamos enfrentando a estos nuevos y comunes desafíos.

Movilidad sostenible, Gobiernos más participativos, ciudades más seguras, cambio climático, etc. son algunos de los retos que se abordarán en esta edición.

 

Esri en el Smart City Expo World Congress

Esri, como cada año, estará presente con un stand en el que te mostraremos todo el potencial de nuestra tecnología para hacer frente a estos y otros desafíos.

Inteligencia artificial, soluciones en tiempo real, 3D, realidad virtual, IoT, Big Data… La Plataforma ArcGIS es una pieza clave para hacer de una ciudad una comunidad cada vez más inteligente.

 

Pídenos una entrada

Esri España tiene entradas disponibles para sus clientes. Ponte en contacto con nosotros para solicitar la tuya a través de informacion@esri.es.

 

 

Ya puedes descargar los vídeos y fotos de la #CEsri17

 

Seguimos recopilando todos los contenidos de la Conferencia Esri España 2017 para que puedas volver a ver esa sesión que te pareció tan interesante; o poder disfrutar de esa demo a la que no pudiste asistir; o saber de qué se habló en la mesa redonda de Inteligencia Artificial y Big Data, esa a la que no pudiste asistir porque no cabía una persona más en la sala.

 

Vídeos de la Conferencia Esri España 2017

En el canal de Youtube de Esri España encontrarás todos los vídeos que hemos generado durante la conferencia:

  • Sesión Plenaria: ponencias, vídeos de los mejores proyectos…
  • Mesas Redondas: ya puedes ver todas las mesas redondas: Smart Cities, Inteligencia Artificial, Infraestructura Verde y Smart Water.
  • Tracks Técnicos: ArcGIS Pro, ArcGIS Hub, Insights… En estos vídeos encontrarás todas las demos que hicieron nuestros técnicos. Ocho sesiones en las que verás hasta dónde llega nuestra tecnología.
  • Sesiones Sectoriales: los mejores proyectos de Smart Cities, Retail, Aguas, Transportes, ONG´s…

 

Descarga las fotos

En la página de Facebook de Esri España encontrarás una selección de las fotografías de la Conferencia Esri España 2017. Entra y búscate entre ellas.

 

Story Map de Story Maps

Aquí te dejamos un Story Map con los 16 story maps que se presentaron al concurso de este año. Ya puedes echarle un vistazo.

 

Disfruta de nuestros contenidos y sigue nuestras redes de cerca. Si eres una de las personas que pasaron por nuestro set de TV, muy pronto tendremos disponible tu entrevista.

 

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