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ACERCA DE NOSOTROS

Aportamos información y analíticas sobre oposiciones

Nuestro software realiza minería de datos masiva de información pública relativa a procesos de selección de la administración y elabora análisis que apoyen la toma de decisiones por opositores e informen a cualquier agente interesado.

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Nuestro objetivo

Falta información estadística detallada y datos organizados sobre los procesos de selección de la administración pública. OpoDatos analiza millones de datos obtenidos mediante minería para solucionar las asimetrías de información existentes. Apoyamos la toma decisiones de opositores y servimos como fuente de datos a otros agentes.

Estado de desarrollo

OpoDatos es un proyecto en continuo desarrollo y nueva funcionalidad se incorpora regularmente. La versión actual no está terminada.

Ponte en contacto

Nos gusta conocer a nuestros usuarios. Si tienes algún comentario, pregunta o sugerencia, por favor, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

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Revisión Tecnológica

OpoDatos utiliza algunas de las tecnologías más avanzadas de frontend y backend para prestar sus servicios. La arquitectura de OpoDatos se ha diseñado para ser extensible y escalable, separando distintos servicios según sea necesario. El proyecto se compone de las siguientes partes:

  1. Frontend basado en React

    2. Nuestro frontend esta basado en React , librería que permite el diseño de interfaces de usuario complejas y reactivas. Se usan otras tecnologías en conjunto con React como:

  2. Next.js serverless backend

    3. La mayor parte de nuestro backend está basado en Next.js . Nuestro backend de Next se encarga de múltiples tareas como:

    • Renderizar React en servidor.
    • Cacheo de rutas con Incremental Static Regeneration (ISR).
    • Realizar operaciones CRUD sobre la base de datos.
    • Realizar operaciones de análisis de datos.
    • Coordinar y gestionar trabajos de data scraping con nuestro otro servicio.

    Otras tecnologías utilizadas en conjunto con Next.js son:

  3. PlanetScale serverless DB

    4. Actualmente, utilizamos PlanetScale como plataforma escalable de base de datos. PlanetScale es MySQL-compatible, lo que permite reducir la dependencia de proveedor, y está basada en Vitess. Utilizamos la funcionalidad de Prisma de emulación de foreign-key relations para trabajar con las limitaciones de Vitess.

  4. Scrapy framework

    5. Nuestro servicio de scraping está basado en Scrapy , framework de Python para data scraping y web-crawling. Scrapy nos permite acceder y obtener datos de manera masiva, y el ecosistema de Python ofrece una gran integración con herramientas de extracción, filtrado y análisis de datos. En conjunto con Scrapy, también utilizamos: