Analice sus datos científicos sin armar cinco herramientas.
Laboratorios pequeños y equipos de investigación que trabajan con datos científicos (genómica, señales físicas, series climáticas) normalmente arman su análisis a mano con Python y varias librerías. Les damos un motor único que ya trae ese análisis integrado y sabe leer sus formatos de archivo directamente.
Hablemos de su proyecto de investigaciónMisión abierta para ciencia aplicada
linalDB, nuestro motor analítico, es libre para investigación y educación, porque la ciencia aplicada no debería depender del presupuesto de infraestructura. Si su proyecto tiene una alianza universidad–empresa (como las convocatorias de MinCiencias), Gorigami puede ser el socio empresarial nacional.
Ver documentación de linalDB →Comunidades donde esto ya corre:
- Universidades y laboratorios pequeños
- Genómica
- Climatología
- Astronomía
- Control de sistemas e ingeniería
Frente al stack usual para esto, la diferencia es:
La mecánica, en corto:
Cómo lo implementamos
USE DATASET FROM "archivo.h5" o .nc para ingesta directa, PCA a COMPONENTS k / SVD / EIGEN para el análisis, todo persistido con lineage automático sin scripts adicionales.
Antes de hablar, el límite honesto:
Qué no resolvemos
No reemplazamos herramientas de visualización científica especializada (matplotlib avanzado, graficación específica de dominio) ni cómputo distribuido para datasets que no caben en la memoria de una sola máquina: ahí siguen siendo necesarios Dask o Spark. Somos fuertes para análisis que caben en un nodo, no para clusters de cómputo científico masivo.
Preguntas frecuentes
¿linalDB reemplaza a Python/numpy?
No necesariamente. Puede seguir usando Python para lo que ya tiene, y linalDB para lo que hoy hace en un notebook aparte sin trazabilidad.
¿Funciona con mis archivos NetCDF o HDF5 tal como están?
Sí, la ingesta es directa, sin conversión previa a otro formato.
¿Sirve para datasets muy grandes?
Mientras quepan en la memoria de un solo nodo, sí. Para clusters de cómputo distribuido masivo, no es la herramienta indicada: ahí siguen siendo necesarios Dask o Spark.