Introducci´ on Conceptos relacionados Visualizaci´ on de datos Conclusiones

Big Data Desde los datos al conocimiento

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§ Num´ erica

Investigaci´ on Innovaci´ on & Desarrollo, Quito, Ecuador IMG1

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Contexto general

Introducci´ on

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Contexto general

Es importante: disponer de datos y conocer su relaci´ on entre variables; sin embargo, su valor est´a en transformarlos en conocimiento. Lilia Quituisaca-Samaniego

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Contexto general

• “Transformar y traducir los datos en respuestas” es parte de

la innovaci´on, y ´esta debe ser aplicada con responsabilidad y creatividad [4]. • Uno de los siete pasos en la visualizaci´ on de datos es la ex-

tracci´on y transformaci´ on, ya que permite “aplicar m´etodos de an´alisis para distinguir patrones”; es aqu´ı donde recobra a´ un m´as importancia el contexto matem´atico[3]. • Algunos m´ etodos nos permitir´an evaluar su complejidad me-

diante Inteligencia Artificial (IA), miner´ıa de datos o espec´ıficamente la aplicaci´ on de t´ecnicas de aprendizaje autom´atico (machine learning). • Luego se realiza comparaciones y obtenci´ on de conclusiones preIMG

vias con la extensi´ on de los datos estad´ısticos mediante “´ındices” representativos. Lilia Quituisaca-Samaniego

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

Conceptos relacionados

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

Objetivo: Devolver a la sociedad sus datos p´ ublicos y fomentar la transparencia y la reutilizaci´on. Caracter´ısticas: • Formatos digitales, estandarizados y abiertos. • Estructura clara que permita la comprensi´ on. • F´ acil acceso y permanencia en repositorios.

Principales beneficios: • Empoderar al ciudadano de la informaci´ on para que pueda ser interpretada o reinterpretada. IMG

• Fomentar un mayor grado de transparencia y reutilizaci´ on. Lilia Quituisaca-Samaniego

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

Inquietudes • Si los datos son generados en un espacio p´ ublico ¿por qu´e estos

datos deben mantenerse en privado? • ¿A qui´ en/es le pertenece los datos generados: a las administra-

ciones, al ciudadano, al mundo? • ¿Qu´ e pasa con la evoluci´ on de la privacidad? • ¿D´ onde est´an los l´ımites de la informaci´ on sobre nosotros, que

nosotros no generamos? • ¿Qu´ e competencias se deben desarrollar?

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

En base a la tendencia actual tenemos algunos perfiles [2]: • Chief Data Officer (Oficial Jefe de Datos), lidera la gesti´ on

de datos y anal´ıtica asociada por el negocio (responsable de los diferentes equipos especialidades en datos). • Data Scientists (Cient´ıfico de Datos), extraen conocimiento

e informaci´on valiosa de los datos. • Citizen Data Scientist (Ciudadano Cient´ıfico de Datos),

no est´a formado espec´ıficamente para ser Data Scientist, pero puede extraer valor, a trav´es de su experiencia, explorando los datos, desde las unidades de negocio. IMG IMG1

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Open data Retos ´ eticos Perfiles

• Data Engineer (Ingeniero de datos), proporciona datos de

una manera accesible y apropiada a los usuarios y Data Scientists. • Data Steward (Administrador de datos), mantiene la cali-

dad, disponibilidad y seguridad de los datos. • Business Data Analyst (Analista de datos comerciales),

recoge las necesidades de los usuarios de negocio para los Data Scientist y presenta resultados obtenidos. • Data Artist (Profesional Creativo), expertos en Business

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Analytics, crean gr´aficos, infograf´ıas y otras herramientas visuales. IMG1

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Extraer y transformar Representar Perfecccionar Interactuar

Visualizaci´ on de datos [1]

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Extraer y transformar Representar Perfecccionar Interactuar

Debemos saber que: • La informaci´ on reside en las relaciones, no en los datos. • Visualizar es representar gr´ aficamente esas relaciones aprove-

chando nuestra enorme capacidad de anal´ıtica visual.

La visualizaci´on de datos no es hacer visible la informaci´on ante nuestros ojos, sino ante nuestro entendimiento. IMG IMG1

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Extraer y transformar Representar Perfecccionar Interactuar

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Variables derivadas

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Agregaci´ on de registros

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Agregaci´ on de registros + C´ alculo de m´ etricas

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Cuarteto de Anscombe [5]

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Extraer y transformar Representar Perfecccionar Interactuar

Breve manejo de Tableau Tomado casi en su totalidad de: https://radioslibres.net/article/manual-tableau/

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https://www.tableau.com/es-es/learn/training Lilia Quituisaca-Samaniego

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Extraer y transformar Representar Perfecccionar Interactuar

Obtenci´ on y procesamiento de datos • Buscar fuentes de datos gratuitas para practicar con Big Data • http://open-data.europa.eu/es/data/ • http://www.data.gov/ • https://aws.amazon.com/es/datasets/ • Organizar/ordenar los datos. • Identificar la variable principal y las secundarias. • Preparar la tabla, la primera columna tendr´ a la variable principal

Debemos saber que algunas veces los datos principales vienen en las filas y no en las columnas. En ese caso se deber´a transponer. IMG IMG1

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: abrir una tabla

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: elegir gr´ afico

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: editar

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: elaborar un mapa

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: elaborar un mapa

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: editar un mapa

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: mostrar datos

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: filtros

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: filtros

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: mostrar el mapa

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: mostrar el mapa

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Visualizaci´ on de los datos en Tableau: publicar

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Conclusiones

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• La clave del ´ exito del Big Data no son los datos en s´ı, sino los

modelos de interpretaci´ on (extracci´ on del conocimiento). • “Todas las opciones por defecto de Excel son err´ oneas: los ejes,

el hecho de que todo se represente mediante efectos 3D, los colores por defecto, las etiquetas, los estilos gr´aficos por defecto. . . ” (Noah Iliinsky) • “Los modelos mentales a menudo est´ an construidos sobre evi-

dencias incompletas, sobre un escaso conocimiento acerca de lo que est´a ocurriendo, y con un tipo de psicolog´ıa ingenua que postula causas, mecanismos y relaciones, incluso cuando no existen.” (Don Norman) IMG IMG1

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Referencias

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A. Cairo, El arte funcional, Fareso S.A., 2011. L. Quituisaca-Samaniego, Big data: visi´ on general, Num´erica Resumiendo, (2017). , Visualizaci´on de datos: siete pasos, Num´erica Resumiendo, (2017). The Software Alliance, Por qu´e son tan importantes los datos?, 2015. E. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire, CT: Graphics Press, 2001.

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Gracias [email protected] [email protected], [email protected]

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