Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Datos, datos abiertos y big
data:
después del proyecto LEARN
Wouter Schallier
Jefe, Biblioteca Hernán Santa Cruz
Buenos Ai...
Contenido
1. Listos para BIG data?
2. Listos para no tan BIG data?
3. Resultados del proyecto LEARN
(http://www.learn-rdm....
Listos para BIG data?
3
https://retina.elpais.com/retina/2017/11/17/tendencias/1510920126_844738.html
Listos para BIG data? (2)
1 autonomous car = 1 Gigabyte/sec.
2 billion cars in the world (by 2035)
average hours driven pe...
Listos para no tan BIG data?
selección (“we keep everything”)
análisis (“oil extraction and refining”)
monetizar
metadatos...
Listos para no tan BIG data? (2)
back up
preservación a largo plazo
estandarización de publicación de datos
autenticidad, ...
La CEPAL y (Big) Data
7
https://www.cepal.org/es/organos-subsidiarios/conferencia-estadistica-americas
Leaders Activating Research Networks
Líderes Activando Redes de Investigación
EU funded project under Horizon 2020
Researc...
Qué son Datos de Investigación?
Research data, from the point of view of the institution with a
responsibility for managin...
Datos Primarios (Raw Data):
datos directos de la medición o
recoleción, derivados del
proceso de investigación.
Datos proc...
Abertura de los Datos
Open whenever possible,
closed whenever needed...
11
Abertura de los Datos
12
https://www.europeandataportal.eu/en/highlights/creating-value-through-open-data
Productos finales del proyecto LEARN
http://learn-rdm.eu/en/dissemination/
13
Modelo de Política de GDI
Toolkitcon 25 estu...
Comunidad LEARN en LAC
Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Uruguay, Paraguay, Peru, Ecuador, Colombia, Venezuela,
Guyana, C...
15
3 instrumentos
Política
institucional GDI
Hoja de
Ruta
Plan de
GDI
Política nacional - Agencia
de financiam.
Buenas prá...
Ejemplo de una política de GDI
16
Jurisdicción (3-4)
Preámbulo (1 - 2)
Anexos - Definiciones
Alcance y cobertura
(roles) (...
Ejemplo de una política de GDI (2)
17
Validez - Revisiones y
actualización (11)
Roles y responsabilidades
(9-10)
Manejo de...
ROL RESPONSIBILITY
ARCHIVE
INSTITUTION
FUNDING AGENCY
PROTECTION
LEGAL SECURITY
SOCIAL RESPONSIBILITY
Roles y responsabili...
Guía de buenas prácticas
http://biblioguias.cepal.org/gestion-de-datos-de-investigacion
19
Listos para GDI?
http://goo.gl/forms/m6P
GJ34tGr
20
GDI en ALyC
• Se necesitan políticas al nivel institucional
• Se necesita un cambio cultural
• Grandes cantidades de datos...
GDI en ALyC (2)
• Se necesita capacitación en data science
• Se necesita diálogo entre bibliotecas,
investigadores, vicerr...
WANTED: instituciones piloto
23
Bibliografía
24
http://dcicblog.umd.edu/cas/
https://www.informationweek.com/how-to-protect-the-big-data-archive/d/d-id/11...
www.learn-rdm.eu
wouter.schallier@cepal.org
www.cepal.org/biblioteca
@bibliotecaCEPAL
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

#Conversatorio - Datos, datos abiertos y big data: después del proyecto LEARN. (CEPAL Wouter Schallier)

178 visualizaciones

Publicado el

Conversatorio sobre Big Data y Datos Abiertos (28/03/2018)

Más información en #APRENDER3C http://aprender3c.org/conversatorio-sobre-big-data-y-datos-abiertos/

Publicado en: Ciencias
  • Sé el primero en comentar

  • Sé el primero en recomendar esto

#Conversatorio - Datos, datos abiertos y big data: después del proyecto LEARN. (CEPAL Wouter Schallier)

  1. 1. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
  2. 2. Datos, datos abiertos y big data: después del proyecto LEARN Wouter Schallier Jefe, Biblioteca Hernán Santa Cruz Buenos Aires, 28 de marzo 2018
  3. 3. Contenido 1. Listos para BIG data? 2. Listos para no tan BIG data? 3. Resultados del proyecto LEARN (http://www.learn-rdm.eu/) 4. Listos para datos de investigación? GDI en LAC 2
  4. 4. Listos para BIG data? 3 https://retina.elpais.com/retina/2017/11/17/tendencias/1510920126_844738.html
  5. 5. Listos para BIG data? (2) 1 autonomous car = 1 Gigabyte/sec. 2 billion cars in the world (by 2035) average hours driven per car per year: 300-500h assuming that only 1% of the cars are autonomous, and that each of them drives 300h per year then these produce, per year: 21,600,000,000 Terabyte = 21,600,000 Zettabyte = 21,600 Yottabyte 4
  6. 6. Listos para no tan BIG data? selección (“we keep everything”) análisis (“oil extraction and refining”) monetizar metadatos, linking with other data (social networks etc.), data mining, re-use, machine actionable centralized vs. de-centralized data storage (“edge computing”) (instant) access and availability 5
  7. 7. Listos para no tan BIG data? (2) back up preservación a largo plazo estandarización de publicación de datos autenticidad, integridad (blockchain) procedencia privacidad, seguridad y ética visualización 6
  8. 8. La CEPAL y (Big) Data 7 https://www.cepal.org/es/organos-subsidiarios/conferencia-estadistica-americas
  9. 9. Leaders Activating Research Networks Líderes Activando Redes de Investigación EU funded project under Horizon 2020 Research and Innovation Programme 24 months (1/06/2015-31/05/2017) Grant agreement 654139 EU funding: 496,582 € Coordinación: UCL (UK) Otros socios: CEPAL, UVI, UB, LIBER 8
  10. 10. Qué son Datos de Investigación? Research data, from the point of view of the institution with a responsibility for managing the data, includes: ➢All data which is created by researchers in the course of their work, and for which the institution has a curational responsibility for at least as long as the code and relevant archives/ record keeping acts require, and ➢ Third-party data which have originated within the institution or come from elsewhere. *LERU Research Data Working Group, Roadmap - Advice Paper No. 14 – December 2014 9
  11. 11. Datos Primarios (Raw Data): datos directos de la medición o recoleción, derivados del proceso de investigación. Datos procesados (Processed Data): Datos derivados que han sido objeto de análisis e interpretación (limpieza o extración de grandes set de datos). Incluye los resultados negativos e inconclusos producto del proceso de análisis. Datos compartidos (Shared Data): datos que serán compartidos con otros Datos publicados (Published Data): datos disponibles publicamente Datos publicados de acceso abierto (Open Access Published Data): datos publicados bajo modalidad de acceso abierto. Data from Research Processes: from raw data to open access published data by Raman Ganguly 10
  12. 12. Abertura de los Datos Open whenever possible, closed whenever needed... 11
  13. 13. Abertura de los Datos 12 https://www.europeandataportal.eu/en/highlights/creating-value-through-open-data
  14. 14. Productos finales del proyecto LEARN http://learn-rdm.eu/en/dissemination/ 13 Modelo de Política de GDI Toolkitcon 25 estudios de caso de buenas prácticas Resumen ejecutivo de la Hoja de Ruta LERU en 5 idiomas
  15. 15. Comunidad LEARN en LAC Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Uruguay, Paraguay, Peru, Ecuador, Colombia, Venezuela, Guyana, Costa Rica, Panama, Honduras, El Salvador, Mexico, Cuba, Jamaica, Dominican Republic, Trinidad and Tobago, Barbados, Curaçao and Saint Lucia 14
  16. 16. 15 3 instrumentos Política institucional GDI Hoja de Ruta Plan de GDI Política nacional - Agencia de financiam. Buenas prácticas
  17. 17. Ejemplo de una política de GDI 16 Jurisdicción (3-4) Preámbulo (1 - 2) Anexos - Definiciones Alcance y cobertura (roles) (4) Manejo de los datos (5)
  18. 18. Ejemplo de una política de GDI (2) 17 Validez - Revisiones y actualización (11) Roles y responsabilidades (9-10) Manejo de los datos y responsabilidades (7-8) Anexos (12)
  19. 19. ROL RESPONSIBILITY ARCHIVE INSTITUTION FUNDING AGENCY PROTECTION LEGAL SECURITY SOCIAL RESPONSIBILITY Roles y responsabilidades CONTENT SUPPLIER QUALITY 18
  20. 20. Guía de buenas prácticas http://biblioguias.cepal.org/gestion-de-datos-de-investigacion 19
  21. 21. Listos para GDI? http://goo.gl/forms/m6P GJ34tGr 20
  22. 22. GDI en ALyC • Se necesitan políticas al nivel institucional • Se necesita un cambio cultural • Grandes cantidades de datos, pero dudas sobre accesibilidad (Caribe) y usabilidad (AL) • Muchas barreras (o pocos incentivos) para compartir datos 21
  23. 23. GDI en ALyC (2) • Se necesita capacitación en data science • Se necesita diálogo entre bibliotecas, investigadores, vicerrectores, TIC, agencias de financiamiento, ministerios, sector privado • Bibliotecas pueden jugar un papel importante en GDI 22
  24. 24. WANTED: instituciones piloto 23
  25. 25. Bibliografía 24 http://dcicblog.umd.edu/cas/ https://www.informationweek.com/how-to-protect-the-big-data-archive/d/d-id/1104090 http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2016/05/submission_final_draf t.pdf https://interparestrust.org/assets/public/dissemination/IPT_NA08_FinalReport_1Oct201 6_fordistribution_.pdf http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/RMJ-01-2014-0008 http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/RMJ-01-2014-0010 https://medium.com/@puntofisso/my-report-on-best-practice-for-local-data-initiatives-31 3d12f83865 https://retina.elpais.com/retina/2017/11/17/tendencias/1510920126_844738.html https://www.nature.com/articles/sdata201618
  26. 26. www.learn-rdm.eu wouter.schallier@cepal.org www.cepal.org/biblioteca @bibliotecaCEPAL

×