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Taller Dircom Castilla y León: "Los nuevos retos: BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web"
El documento aborda los retos y oportunidades en el ámbito del Big Data, Internet de las Cosas (IoT) y la Deep Web, destacando la necesidad de alinear estrategias profesionales con la evolución digital y social. Se menciona el crecimiento de la demanda de profesionales en estos campos, como los científicos de datos, y se discute la complejidad de los datos generados por los usuarios en línea. También se presentan estadísticas sobre el uso de Internet y la estructura oculta de la Deep Web, así como la revolución que implica el Bitcoin en el contexto digital.
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- 1. BigData, Internet ofThings (IoT) y Deep Web Los nuevos retos: BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web Valladolid – 28 de Enero de 2014 @emiliodelprado #BigDataDircom
- 2. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 2 @emiliodelprado #BigDataDircom Nuevas oportunidades profesionales Como alinear los nuevos retos con las estrategias Conociendo los retos: Big Data, IoT, DeepWeb, Bitcoin ¿Retos tecnológicos? …no es para tanto…o sí. CONTENIDOS
- 3. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 3 @emiliodelprado #BigDataDircom
- 4. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 4 @emiliodelprado #BigDataDircom La historia del Profesional Inflexible y los Datos Incomprensibles
- 5. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 5 @emiliodelprado #BigDataDircom European Communication Monitor 2013 Mayor estudio mundial de Dirección de Comunicación, con más de 2.700 participantes de 43 países europeos.
- 6. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 6 @emiliodelprado #BigDataDircom Según el European Communication Monitor 2013 el mayor reto(*) para un 41,8% de los profesionales de la comunicación es Cómo hacer frente a la Evolución Digital y la Web Social (*)Solo superado por el reto de “cómo enlazar adecuadamente estrategia de negocio y comunicación”, identificado como el más importante para el 42,7% de los profesionales.
- 7. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 7 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿Cómo hacer frente a la Evolución Digital y la Web Social? ¿Participar de forma activa? ¿Obtener información?
- 8. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 8 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿Web Social? ¿Evolución digital?
- 9. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 9 @emiliodelprado #BigDataDircom Empecemos por entender el contexto digital
- 10. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 10 @emiliodelprado #BigDataDircom Ingente cantidad de contenidos Gran comunidad de usuarios Creciente número de cosas conectadas
- 11. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 11 @emiliodelprado #BigDataDircom 7.000 millones de habitantes en el mundo 2.200 millones de usuarios de internet 50.000 millones de páginas web …pero aún hay más…
- 12. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 12 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿Cuántos contenidos visibles hay en internet?
- 13. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 13 @emiliodelprado #BigDataDircom El 4% de los contenidos corresponden a la Web Superficial, accesible desde buscadores La web superficial la forman alrededor de 50.000 millones de páginas, indexadas por Google, Bing y Yahoo casi a diario
- 14. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 14 @emiliodelprado #BigDataDircom El 96% restante lo componen los contenidos de la Web Profunda (Deep Web)
- 15. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 15 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿Cuántos usuarios hay en internet? ¿Cómo están repartidos?
- 16. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 16 @emiliodelprado #BigDataDircom ESPECTADORES: 90%() que buscan y leen …y con su “pasividad” generan datos
- 17. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 17 @emiliodelprado #BigDataDircom PROSUMIDORES: 8%() que consumen, opinan y conversan. …y con su actividad generan datos
- 18. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 18 @emiliodelprado #BigDataDircom INFLUENCIADORES: 2%(≈) que influyen sobre el resto. …y también generan datos
- 19. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 19 @emiliodelprado #BigDataDircom Más de 2.200 millones de usuarios: Que buscan, leen, consumen, opinan y conversan… …y generan datos
- 20. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 20 @emiliodelprado #BigDataDircom Ingente cantidad de contenidos Gran comunidad de usuarios Creciente número de cosas conectadas
- 21. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 21 @emiliodelprado #BigDataDircom Demasiada información… ¿Qué debo conocer realmente? Conociendo los retos: Big Data, IoT, DeepWeb, Bitcoin
- 22. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 22 @emiliodelprado #BigDataDircom Big Data En esencia es la “manipulación de grandes conjuntos de datos”
- 23. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 23 @emiliodelprado #BigDataDircom Big Data RETOS, las 4 V’s: • Volúmenes • Variedad/desestructuración • Velocidad de manejo • Veracidad de los resultados
- 24. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 24 @emiliodelprado #BigDataDircom Big Data
- 25. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 25 @emiliodelprado #BigDataDircom Big Data. Interés asociado Interés asociado al Big Data desde 2004 hasta hoy:
- 26. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 26 @emiliodelprado #BigDataDircom Big Data. Interés asociado Interés comparado…
- 27. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 27 @emiliodelprado #BigDataDircom Internet of Things Salvado el límite de número de IPs(*), actualmente se podrían conectar billones de dispositivos por cada mm2 de la tierra. (*) Gracias a IPv6
- 28. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 28 @emiliodelprado #BigDataDircom Internet of Things El futuro está cerca: • Open Hardware • Arduino • FI-Ware • Smart dust • Smart grid …
- 29. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 29 @emiliodelprado #BigDataDircom Internet of Things. Interés asociado Interés comparado…
- 30. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 30 @emiliodelprado #BigDataDircom Deep Web Fuera del alcance de los buscadores Contiene: • Resultados científicos • Pruebas médicas • Pornografía infantil • Tráfico de armas • Drogas y medicamentos • Datos, datos, datos
- 31. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 31 @emiliodelprado #BigDataDircom Deep Web. Mercado de Datos Silk Road, BlackMarket
- 32. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 32 @emiliodelprado #BigDataDircom Deep Web. Interés asociado Interés asociado a la Deep Web desde 2004 hasta hoy:
- 33. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 33 @emiliodelprado #BigDataDircom Deep Web. Interés asociado Interés comparado…
- 34. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 34 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin (฿ - BTC) Moneda digital P2P de código abierto Desde 2008 (*) El oro digital: materia prima sintética (*)Creado por Satoshi Nakamoto, posiblemente un pseudónimo
- 35. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 35 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin A tener en cuenta: • Todas las transacciones son públicas • Minería de ฿ • El volumen máximo es de 21 millones de ฿ • Propietarios no anónimos: pseudónimos • Alta complementariedad con la Deep Web • Generación de datos: cadena de bloques
- 36. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 36 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin. Estadísticas
- 37. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 37 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin. Estadísticas
- 38. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 38 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin. Estadísticas
- 39. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 39 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin. Estadísticas
- 40. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 40 @emiliodelprado #BigDataDircom Bitcoin. Interés asociado Interés comparado…
- 41. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 41 @emiliodelprado #BigDataDircom Herramientas Big Data
- 42. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 42 @emiliodelprado #BigDataDircom Las mejores herramientas: LA EXPERIENCIA y el SENTIDO COMÚN Las técnicas y métodos actuales maximizan las dos herramientas anteriores y aumentan la eficiencia en tareas automáticas, repetitivas, de coordinación y de visualización.
- 43. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 43 @emiliodelprado #BigDataDircom Herramientas BigData
- 44. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 44 @emiliodelprado #BigDataDircom Herramientas Big Data Diferentes algoritmos y técnicas: • Inteligencia Artificial • Minería de Datos • Machine Learning Experiencia y sentido común, las mejores herramientas
- 45. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 45 @emiliodelprado #BigDataDircom Y todo este panorama… ¿Cómo lo aprovecho para mi negocio? Como alinear los nuevos retos tecnológicos con las estrategias
- 46. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 46 @emiliodelprado #BigDataDircom Fuentes de información Tecnología Análisis de datos Consultoría de negocio NEGOCIO: Marketing Comunicación Branding …
- 47. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 47 @emiliodelprado #BigDataDircom Evolución de notoriedad Análisis de sentimiento Análisis semántico Análisis de medios propios Alertas Monitorización tracking Identificación de influenciadores Identificación de tendencias Adquisición de datos Consultoría de negocio NEGOCIO: Marketing Comunicación Branding …
- 48. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 48 @emiliodelprado #BigDataDircom Algunos ejemplos…
- 49. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 49 @emiliodelprado #BigDataDircom Pero… ¿Qué hay de lo mío? Nuevas oportunidades profesionales
- 50. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 50 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿cuál es la profesión más atractiva del siglo XX?
- 51. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 51 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿cuál es la profesión más atractiva del siglo XXI?
- 52. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 52 @emiliodelprado #BigDataDircom DATA SCIENTIST: The sexiest Job of the 21st century Crecimiento de la demanda nunca antes visto
- 53. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 53 @emiliodelprado #BigDataDircom Las 13 profesiones del Big Data Parametrizador de herramientas Revisor de sentimiento Asistente de producción Mystery Prosumer Elaborador de informes Consultor cuantitativo Consultor cualitativo Científico de datos Analista de datos Revisor de resultados Investigador Deep Web Asistente Deep Web Broker de datos
- 54. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 54 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿La evolución tiende hacia la inteligencia artificial?
- 55. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 55 @emiliodelprado #BigDataDircom ¿cuál será la profesión más atractiva del siglo XXII?
- 56. Martes, 28 deEnero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 56 @emiliodelprado #BigDataDircom Muchas gracias emilio@forlistening.com
Notas del editor
- #6 Results of the largest empirical study on status quo and trends in communication management and public relations worldwide with almost 2,200 participants from 42 countries. Insights about strategic issues in the field, ethics, integration of communication, social media communications, skills and knowledge, recruitment strategies. Conducted by 11 renowned European universities, led by Prof Ansgar Zerfass, U of Leipzig, Germany. PDF download and previous versions of this annual survey are available at http://www.communicationmonitor.eu
- #8 Ante un resultado tan evidente, es oportuno realizar un análisis que no resulta igual de evidente: toda organización debe optar por participar de forma activa en los medios sociales o limitarse a obtener información relacionada con su actividad pero manteniendo un perfil bajo. Estas dos opciones forman la base de la estrategia de la comunicación online, dependen de la estrategia corporativa de la organización y ambas pueden ser totalmente válidas, siempre preferibles a la práctica de “estar por estar” que desaconseja la comunidad de expertos. Pero ignorar la información que proviene de internet y los medios sociales (en general, el conjunto de la Web Social) nunca debe ser una opción válida. Así lo están entendiendo una gran cantidad de organizaciones en la actualidad, lo que demuestra que el mercado de la investigación en la web social haya conseguido un alto crecimiento, aunque lejos aún de la madurez y todavía plagado de dudas entre los directivos de comunicación. En este contexto, los responsables y dirigentes de las distintas organizaciones tienen la oportunidad de, usando diferentes métodos de investigación, acceder a este conocimiento para convertirlo en información de valor estratégico, que es posible aplicar para la toma de decisiones en toda su cadena de mando, desde el máximo nivel ejecutivo hasta el nivel operativo inmediato. Más información en: http://del-prado.es/2013/04/01/los-retos-de-los-dircom-ante-la-investigacion-en-la-web-social/
- #9 Pero ¿Qué es la Web Social?
- #10 Punto de partida: requerimos comprender el contexto global de internet para poder avanzar.
- #11 El contexto de internet lo vertebraremos en dos ejes: Por una parte, los contenidos, que materializan la información. Por otra parte, los usuarios, que hacen uso de los contenidos y, en definitiva, los producen.
- #12 Los grandes datos de internet desde un punto de vista volumétrico.
- #13 Desde un punto de vista de contenidos, es necesario hacerse una gran pregunta entorno a la visibilidad de los mismos.
- #14 Solamente el 4% de los contenidos de internet corresponden a la Web Superficial: lo que capturan los buscadores en su recorrido constante.
- #15 Solamente el 4% de los contenidos de internet corresponden a la Web Superficial: lo que capturan los buscadores en su recorrido constante.
- #16 Pasemos al punto de vista de usuarios: ¿cuántos y cuales?
- #17 Espectadores somos o hemos sido todos. La evolución es que los expectadores dejen de serlo (de ahí la flecha hacia abajo junto al 90%) y pasen a ser…
- #18 Prosumidores: unión de los conceptos PRODUCTOR (de contenidos) y CONSUMIDOR. Estos prosumidores son consumidores activos de productos y servicios, tanto públicos (ciudadanos) como privados (consumidores). Los espectadores que dejan de serlo, pasan a ser prosumidores.
- #19 Por último, existe un pequeño grupo de usuarios que influye sobre el resto. Lo compone un 2% que permanece constante, y que está formado por aquellos líderes de opinión en las diferentes temáticas de contenidos.
- #20 Todos los usuarios actuan de cinco formas diferentes: Los espectadores, buscan y leen los contenidos Los prosumidores, además, opinan y conversan Los influenciadores, además, influyen sobre el resto
- #21 El contexto de internet lo vertebraremos en dos ejes: Por una parte, los contenidos, que materializan la información. Por otra parte, los usuarios, que hacen uso de los contenidos y, en definitiva, los producen.
- #23 Big Data se refiere a los sistemas informáticos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos. "Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set. Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
- #24 Big Data se refiere a los sistemas informátivos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos. "Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set. Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
- #25 Big Data se refiere a los sistemas informátivos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos. "Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set. Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
- #26 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #27 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #28 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #29 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #30 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #31 Se conoce como Internet profunda o Internet invisible (en inglés: Deepnet, Invisible Web, Deep Web, Dark Web o Hidden Web) a todo el contenido de Internet que no forma parte del Internet superficial, es decir, de las páginas indexadas por las redes de los motores de búsqueda de la red. Esto es debido a las limitaciones que tienen las redes para acceder a todas las webs por distintos motivos. La principal causa de la existencia de la Internet Profunda es la imposibilidad de los motores de búsqueda de encontrar o indexar el 95% de la información existente en Internet. Si los buscadores pudieran acceder a toda la información entonces la "Internet profunda" desaparecería, pero esto es imposible porque siempre existirán páginas privadas. Los siguientes son algunos de los motivos por los que los buscadores son incapaces de indexar la Internet Profunda: - Páginas protegidas con contraseña - Documentos en formatos no indexables Enciclopedias, diccionarios, revistas en las que para acceder a la información hay que interrogar a la base de datos The Onion Router, en su forma abreviada Tor, es un proyecto cuyo objetivo principal es el desarrollo de una red de comunicaciones distribuida de baja latencia y superpuesta sobre internet en la que el encaminamiento de los mensajes intercambiados entre los usuarios no revela su identidad, es decir, su dirección IP (anonimato a nivel de red) y que, además, mantiene la integridad y el secreto de la información que viaja por ella. Por este motivo se dice que esta tecnología pertenece a la llamada darknet o red oscura.
- #32 La web profunda existe desde que existe internet. Pero en la actualidad, el interés es máximo, posiblemente por casos que han trascendido a la opinión publica (ciberataques, wikileaks,…)
- #33 La web profunda existe desde que existe internet. Pero en la actualidad, el interés es máximo, posiblemente por casos que han trascendido a la opinión publica (ciberataques, wikileaks,…)
- #35 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #36 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #37 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #38 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #39 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #40 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #41 Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía. En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
- #42 Ya hemos aterrizado, nos hemos situado en el contexto necesario como para avanzar en las técnicas y métodos. Partimos a partir de ahora de una máxima, que es la imposibilidad de que las técnicas y métodos sustituyan a las dos mejores herramientas disponibles: Experiencia y Sentido Común.
- #43 Por medio de la Experiencia y Sentido Común somos conscientes de los objetivos perseguidos y estructuramos las acciones (tanto de participación como de investigación) que nos permiten cumplirlos. Las herramientas que usemos son simplemente eso: herramientas. Nos permiten aumentar la eficiencia y productividad individual y de equipo, ahorrando tiempo en tareas repetitivas y facilitando la coordinación de los participantes en las acciones, así como mejorando la visualización de los contenidos relacionados.
- #44 Ya hemos aterrizado, nos hemos situado en el contexto necesario como para avanzar en las técnicas y métodos. Partimos a partir de ahora de una máxima, que es la imposibilidad de que las técnicas y métodos sustituyan a las dos mejores herramientas disponibles: Experiencia y Sentido Común.
- #45 La imagen que aparece en la diapositiva corresponde al condensador de Fluzo, ¿alguien sabe qué es? Ante la duda: Google Pues bien, el condensador de Fluzo ejemplifica una tecnología mítica, que no existe y que viola las leyes actuales de la ciencia. Cabe recordar las leyer de Clarke (Arthur C. Clarke), principalmente la tercera: 1. Cuando un anciano y distinguido científico afirma que algo es posible, es casi seguro que está en lo correcto. Cuando afirma que algo es imposible, muy probablemente está equivocado. 2. La única manera de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá, hacia lo imposible. 3. Toda tecnología lo suficientemente avanzada es indistinguible de la magia.
- #51 Donald Draper
- #52 Drª Faye Miller
- #54 13 profesiones apasionantes ¡¡9 de ellas se redefinen o se crean nuevas!!!