El documento explora el concepto de Big Data, destacando su disponibilidad, almacenamiento y procesamiento, y los desafíos que presenta en términos de política y gestión de datos. Se discuten las infraestructuras y aplicaciones necesarias para manejar grandes volúmenes de datos, así como los roles emergentes como el de 'Chief Data Officer' y 'Data Librarian'. Además, se enfatiza la necesidad de nuevas competencias para los profesionales relacionados con la gestión y análisis de datos.

2. Fernando
Ariel
López
@fernando__lopez

4. Big Data

5. ¿Qué
es
Big
Data?
• disponibilidad
de
datos
• capacidad
para
almacenarlo
• capacidad
para
procesarlos
—>
provenientes
de
dis8ntas
fuentes
—>
crecimiento
extraordinario
—>
disminución
de
los
costos
asociados
VOLUMEN - VARIEDAD - VELOCIDAD
Algunos agregan 2 “V” más: VALOR y VERACIDAD

6. kilobyte
(kB)
megabyte
(MB)
gigabyte
(GB)
terabyte
(TB)
petabyte
(PB)
exabyte
(EB)
zeIabyte
(ZB)
yoIabyte
(YB)
1
Exabyte
(1.099.511.627.776
MB):
equivale
a
20
veces
todos
los
libros
escritos
de
la
historia
hasta
2013,
o
a
85
veces
el
material
cultural
guardado
por
Internet
Archive.
1
YoHabyte
(1.152.921.504.606.846.976
MB):
equivale
a
1.257
iPad
3
de
máxima
capacidad
por
cada
habitante
de
la
8erra,
o
la
capacidad
del
datacenter
que
la
NSA
inaugurará
en
2013.

7. Fuentes
de Datos

14. CAPAS
1. Fuentes
de
datos
2. Infraestructura
3. Aplicaciones
4. Analí8cas
5. Cross
Infraestructuras
y
Analí8cas
SEMÁNTICA:
datos
enlazados,
esquemas
de
metadatos
y
ontologías

20. El lado oscuro de la Big Data

21. Desafíos

22. CIENCIA
Polí8ca
de
Datos
Plan
de
Ges8ón
de
Datos
Cienaficos
(DMP)
Repositorios
de
Datos
Cienaficos
MEDIOS
SOCIALES
Presencia
en
la
web
social
Desarrollos
de
Productos
y
Servicios
Creación
de
COMUNIDAD
Análisis
y
Monitoreo
MAKERSPACES
en
BIBLIOTECAS
Hardware
abierto
à
SENSORES
Impresoras
3D.
Modelado
3D,
Scanner
3D.
Fresadoras
Realidad
Virtual.
Otras
tecnologías
disrup8vas
Innovación
abiertas
à
Hackathones

23. CIENCIA
Líneas
de
Trabajo:
1. POLÍTICA
DE
DATOS
CIENTÍFICOS
2. CICLO
DE
VIDA
DE
LOS
DATOS
CIENTÍFICOS
3. PLAN
DE
GESTIÓN
DE
DATOS
CIENTÍFICOS
4. E-­‐INFRAESTRUCTURAS

24. CICLO DE VIDA DE LOS DATOS
CIENTÍFICOS
1. Diseño
y
planificación
de
la
creación/extracción
de
datos
2. Creación/Extracción
de
Datos
3. Limpieza,
Normalización
y
Descripción
de
Datos
4. Almacenamiento
y
Preservación
de
Datos
5. Exploración,
Explotación
y
Visualización
de
Datos
6. DataMining
&
Knowledge
Discovery

26. e-INFRAESTRUCTURAS
Repositorio Interoperable de Datos
• Datos Públicos Argentina (CKAN, OKF),
• Zenodo (Invenio, CERN)
• DRYAD, PLICSS, LAGOS (DSpace, MIT & HP),
• Harvard DATAVERSE (Eprints)
Plataforma de Trabajo para Investigadores
• OSF, HubZero, MyExperiment.org, etc.
Cluster de Almacenamiento y/o Procesamiento

27. PLAN DE GESTIÓN DE DATOS

28. Y en las bibliotecas tenemos…
¿Datos?
¿Sensores?
¿Algo más?
SemanVzar
los
datos

29. NUEVOS
PERFILES

30. CDO:
Chief
Data
Officer,
es
la
persona
responsable
de
toda
la
organización
rela8va
a
los
datos,
desde
su
origen,
función,
tratamiento
o
propiedad.
No
debería
estar
en
el
departamento
de
IT,
ni
reportar
al
CIO.
Idóneamente
debería
reportar
al
director
general,
coordinando
su
ac8vidad
con
tecnología,
operaciones
y
las
áreas
de
negocio.
Data
Architect:
Responsable
de
la
arquitectura
(funcional
y/o
técnica)
de
la
infraestructura
y
modelado
de
los
datos.
También
de
diseñar
el
procesamiento
y
la
integración
de
datos
desde
su
origen
hasta
los
análisis
finales.
Data
Developer:
es
la
persona
encargada
de
realizar
el
procesamiento
de
los
datos
desde
los
sistemas
origen
hasta
las
estructuras
de
análisis.
Debe
tener
sólidos
conocimientos
en
procesamiento
paralelo,
algoritmos,
procesos
ETL,
modelos
de
datos,
ficheros,
etc.
Data
ScienVst:
La
profesión
del
futuro.
Es
el
encargado
en
extraer
el
conocimiento
de
los
datos.
Para
ello
deber
tener
sólidos
conocimientos
estadís8cos,
poseer
destrezas
para
resolver
problemas,
hacer
preguntas
y
explicar
los
resultados
obtenidos.
¿y
el
Data
Librarian?

31. Bibliotecari@ de Datos
Es un término ad-hoc, es la aplicación de los principios
y las prácticas tradicionales de los bibliotecarios a los
datos.
El perfil del bibliotecario de datos requiere:
• Competencias informáticas
• Conocimiento de la disciplina (corpus, prácticas de
investigación y flujos de trabajo)
• Gestión de datos:
q adquisición (desarrollo de la colección),
q organización (catalogación y metadatos),
q preservación y conservación a largo plazo
q implementación de servicios adecuados para los
usuarios.

32. NUEVAS
COMPETENCIAS

33. COMPETENCIAS
• Estadística, Algebra y Programación
• Tecnologías y Formatos Abiertos
• Estrategia, Análisis y Gestión
• Design Thinking + Canvas
• Comunicación (oral, escrita, visual y audiovisual)
• Diseño Centrado en el Usuario (UX)

35. Palabras finales…

36. • Repensar
nuestros
roles
y
datos
con
crea8vidad
• Ampliar
y
afianzar
los
horizontes
profesionales
• Empoderar
al
inves8gador,
a
las
ins8tuciones,
al
ciudadano
y
a
nosotros
mismos
• Contribuir
a
la
seman8zación
de
la
Big
Data
• Tim
Berners
Lee
“cada
uno
debe
hacer
su
parte”
…
como
Bibliotecari@s,
hagamos
nuestra
parte.

39. Fernando Ariel López
fernandoariellopez@gmail.com
@fernando__lopez