Un observatorio de datos interactivo para entender la agenda mediática, detectar temas dominantes y seguir la evolución de la conversación sin tener que analizar noticia por noticia.
Radar surge de una necesidad concreta: el pipeline de TRH procesa miles de noticias mensuales, generando un conjunto de datos sumamente valioso sobre temas de actualidad, frecuencias y cobertura.
En lugar de mantener esa información bloqueada en bases de datos internas o registros crudos, Radar la transforma en una interfaz pública de análisis visual que permite explorar patrones, comparar períodos temporales y comprender qué temas dominaron la agenda pública.
Arquitectura desacoplada
Qué aporta sobre TRH
Mientras TRH resuelve la captura, procesamiento y redacción asistida por IA, Radar se encarga exclusivamente de la capa analítica y de consulta visual para usuarios y analistas.
Esta separación garantiza que el alto tráfico de consultas analíticas no impacte en el rendimiento ni en los tiempos de respuesta del pipeline de ingesta y publicación.
El problema
El desafío de la sobrecarga de datos
Con miles de noticias acumuladas a lo largo de los meses, resulta casi imposible detectar tendencias a largo plazo de forma manual o identificar cuándo un tema comenzó a perder fuerza en los medios.
Radar resuelve este problema calculando agregaciones periódicas, keywords clave y mapas temáticos precomputados.
Dimensiones de análisis
Cómo se estructura la experiencia de exploración
La plataforma organiza la información en niveles claros para facilitar tanto un vistazo rápido como una investigación en profundidad.
1
Agregados Mensuales
La navegación parte de meses específicos para segmentar temporalmente el volumen de información y comparar hitos.
2
Keywords y Entidades
Extracción de palabras clave y entidades nombradas para identificar los protagonistas y conceptos recurrentes.
3
Agenda y Tendencias
Detección de fluctuaciones en el volumen de cobertura para visualizar subidas y caídas de temas en la agenda.
4
Capa Pública Optimizada
Visualizaciones livianas y respuestas inmediatas en frontend, diseñadas para rápida navegación en desktop y mobile.
Especificaciones técnicas
Puntos destacados del desarrollo
Modelos de agregación periódica para servir consultas analíticas en milisegundos.
Desacoplamiento total entre base de datos transaccional y capas analíticas.
Visualizaciones responsivas accesibles sin librerías pesadas innecesarias.
Infraestructura ligera en Docker con consumo mínimo de recursos de servidor.
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