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Assessment of Long-Term Forest Dynamics in the Caribbean

Database and Metadata Concepts

Morning• Introduction to the Workshop, Vision and Objectives

• Implementation of the Forest Inventory Program• Database Concepts

Mid-morning • Examples of Caribbean Permanent Plots Afternoon • Examples of Data Analyses • Data Sharing and Regional Synthesis, Working Group Themes• Identifying Forest Research Sites and Plots in the Caribbean;

using Caribbean Foresters website

• Exhibition and Discussion of Country Report Posters



• Conceptos básicos sobre bases de datos• Conceptos básicos sobre metadata

http://www.ecoinformatics.org

Créditos y Agradecimientos



• ¿Que es una base de datos?• Existen diferentes definiciones, dependiendo del contexto. Para efectos prácticos la

podemos definir:

• Base de datos: - Es una colección de archivos interrelacionados, creados por un

programa especial conocido como “data base management system” (DBMS)

– Estos archivos pueden contener una o mas tablas que guardan datos en una manera estructurada en forma de tablas:

– Es una serie o grupo de tablas• Estas tablas se relacionan entre si• Utiliza un lenguaje de comandos para búsquedas



• Las tablas consisten en una serie de columnas (Campos) que representan una característica de un individuo u objeto.

• Cada fila o Registro (colección de campos de iguales o de diferentes tipos) ofrece una descripcion del objeto o individuo.

• La tabla es una colección de registros almacenados siguiendo una estructura homogénea.

Isabel Pares

ELIMINAR - Esto se puede mencionar en el proximo slide donde esta la tabla



Fecha Código Altura Diámetro

<solo fechas> <solo texto> <solo nums reales> <solo nums reales>

- Las bases de datos ofrecen un control explicito sobre los tipos de datos (columnas)

Provee• Exactitud• Control de calidad• Desempeño• Facilita el uso

Ejemplo:



Fecha Código Altura Diámetro

A

B

C

D

Código

Latitud Longitud Elevación

A

B

C

D

Se establecen relaciones explicitas o implícitas entre las tablas

Existe o se crea una “clave única” o “clave primaria” (primary key) para relacionar las tablas.

Esto permite hacer búsquedas y re-organizar datos de manera rápida y fácil



Características de los Datos Ecológicos

Requerimientos de Metadata/Complejidad

Imágenes de Satélite

Volumen de datos(por set de datos)

Baja

Alta

Alta

Datos de Suelos

ProductividadPrimaria

SIG

Datos Poblacionales

Censos de Biodiversidad

Secuencias Genómicas

DatosEmpresariales,Administrativos

EstacionesMeteorológicas La mayoría de los

datos ecológicos

La mayoría de los programas

Isabel Pares

Este slide esta bueno para empezar la charla porque pone el tema en contexto



Programas de “Spreadsheets” (como Excel)• Lo bueno

– Son usados comúnmente– Son fácil de aprender– Por lo general están instalados en la mayoría de las computadoras

• Lo no tan bueno– Puede promover malos hábitos de uso, generando datos que no pueden

ser usados fácilmente – No permiten análisis muy complejos– Es difícil “auditarlos”, es decir, ver como se ha cambiado o manipulado los

datos– No facilitan la busqueda efectiva de un subconjunto de los datos



• Métodos para diseño efectivo– Dividir los datos en tablas– Determinar el tipo de dato de cada columna– Identificar las relaciones entre las tablas



Sitio Piscina Trampa Profundidad Especie Repro Tamaño Colector datos ID

A 1 1 24 ATYA S 15 Karen Hernández 15

A 1 2 12 XIPHO N 22 Karen Hernández 15

A 1 2 33 MACRE N 38 Karen Hernández 15



Fecha Sitio Colector datos ID

A

B

C

D

Sitio Latitud Longitud Elevación

A

B

C

D

Datos adicionales del sitio de muestreo

Se pueden relacionar en otra tabla



Sitio Piscina Trampa Profundidad Especie Repro Tamaño

A 1 1 24 ATYA S 15

A 1 2 12 XIPHO N 22

A 1 2 33 MACRE N 38

A 2 3 16 ATYA S 14

A 2 3 17 ATYA S 19


15jul2006 A Karen Hernández 28

15jul2006 A Christopher Torres 15

15jul2006 B Karen Hernández 28

16jul2006 C Karen Hernández 28

Código Genero especie

ATYA Atya lanipes

XIPHO Xiphocaris elongata

MACRE Macrobrachium crenulatum

MACOT Macrobrachium otracosii

Datos adicionales de taxonomía

se pueden almacenar en otra tabla

Los datos que se repiten

es mas eficiente que estén en otra tabla




A 1 1 24.2 ATYA S 15.1

A 1 2 12.3 XIPHO N 22.3

A 1 2 33.0 MACRE N 38.5

A 2 3 16.3 ATYA S 14.6

A 2 3 17.8 ATYA S 19.2

Datos Numéricos

Integer nums enteros 200

Float nums reales de precisión sencilla (hasta 23 lugares decimales)

3.1415926

Doble precisión doble (hasta 53 lugares decimales)

3.1415926535897932453243853142593435104756237812

Ejemplos de tipos de datos (dependen del programa en uso)




A 1 1 24 ATYA S 15

A 1 2 12 XIPHO N 22

A 1 2 33 MACRE N 38

Datos de Texto

charchar(n)

carácteres “Plumeria”

varchar(n) Caracteres con un largo variable “heces fecales sin identificar”

text Un pedazo grande de texto Un resumen (abstract)

enum Valores enumerados ‘sur’, ‘oeste’, ’norte’, ‘este’

Set* Un grupo de valores ‘capullo’, ‘flor’, ‘fruto-inmaduro’, ‘fruto-maduro’


*Set-aquí puede colocarse mas de unode los valores



Fechas

DATETIME ‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’ ‘2006-11-28 45:30:15’

DATE ‘YYYY-MM-DD’ ‘2006-11-28’

TIMESTAMP Segundos que han pasado desde t0 38

TIME ‘HH:MM:SS’ ’45:30:15’

YEAR ‘YYYY’ 2006



2006-07-15 A Karen Hernández 28

2006-07-15 A Christopher Torres 15

2006-07-15 B Karen Hernández 28

2006-07-16 C Karen Hernández 28

Hay otros tipos de columnas, y mas información sobre estosen http://dev.mysql.com/doc



• Relaciones entre las tablas– Cada dato individual se entra una sola vez– Las columnas pueden corresponder a otras tablas,

y las filas corresponden a registros de datos individuales

Por lo tanto– Cada registro individual en una tabla puede estar

ligado/relacionado a uno o muchos registros en otras tablas



Tipos de relaciones-1 a 1(una fila a una fila)

-1 a muchas

-muchos a muchos

Sitio Piscina Trampa Profundidad Especie Repro Tamaño ID

A 1 1 24 ATYA S 15 15

A 1 2 12 XIPHO N 22 28

A 1 2 33 MACRE N 38 28

A 2 3 16 ATYA S 14 28

A 2 3 17 ATYA S 19 28







ATYA Atya lanipes




Datos adicionales de taxonomíaDatos adicionales




A 1 1 24 ATYA S 15 15

A 1 2 12 XIPHO N 22 28

A 1 2 33 MACRE N 38 28

A 2 3 16 ATYA S 14 28

A 2 3 17 ATYA S 19 28







ATYA Atya lanipes




Tipos de relaciones-1 a muchas




A 1 1 24 ATYA S 15 15

A 1 2 12 XIPHO N 22 28

A 1 2 33 MACRE N 38 28

A 2 3 16 ATYA S 14 28

A 2 3 17 ATYA S 19 28






Tipos de relaciones Varias filas en una tabla están relacionadas con varias filas en otra tabla

Tener relaciones entre tablas de ‘muchos a muchos’ puede ser problemático.

En ocasiones es aconsejable crear una tabla adicional para relacionar esas dos tablas




A 1 1 24 ATYA S 15 15

A 1 2 12 XIPHO N 22 28

A 1 2 33 MACRE N 38 28

A 2 3 16 ATYA S 14 28

A 2 3 17 ATYA S 19 28






Tipos de relaciones Varias filas en una tabla están relacionadas con varias filas en otra tabla

ID Colector datos Proyecto Curso

28 Karen Hernández XXXXXXXXX YYYY

15 Christopher Torres XXXXXXXXX YYYY

06 Ana Campos XXXXXXXXX YYYY

25 Marcela Reyes XXXXXXXXX YYYY

Ahora tenemos una relación de 1 a muchas

• Mecanismos diseñados para prevenir la introducción de errores a un grupo de datos: “contaminación de datos” (Michener & Brunt 2000)

Control de calidad de

datos

• Mecanismos que se pueden aplicar luego de que los datos se han colectados y entrados en la computadora para identificar errores de omisión.

Aseguración de calidad de

datos



Isabel Pares

sugerencia de como arreglar el texto para que sea mas explicito

Control de calidad de

datos

Aseguración de calidad de

datos

• Datos incorrectos: errores en los instrumentos

Error por comisión:

• Datos que NO se colectaron o registraron

Error por omisión:

• Histogramas• Box-plots• Scatter plots (x,y)

Gráficos

• Calcular media• Promedio• Valores extremos

Estadísticos





Genéricos EspecíficosGratis

“web based”

Access

MySQL

EndNote

BIOTA

Google Tables

Referencias

– Cook et al. 2001. Best practices for preparing ecological and ground-based data sets to share and archive. Ecol. Bulletin 82:138-141.

– Michener and Brunt 2000. Ecological Data: Design, management and processing. Blackwell Science.

¿Que es metadata?

Metadata es literalmente “data sobre data” - describen el

contenido, la calidad, condición y otras características de la data.

Escribe de manera sencilla pero incluye

detalles

Se consistente en el uso de estilo y terminología

Algunos conceptos sobre metadata

Isabel Pares

Sustituir los slides 33 y 34 por esta grafica? ahorra espaco y tiempo

Nivel 1Título, autor, información de contacto•Quien publica y fecha de publicación•Palabras claves y Resumen

Nivel 2•Cobertura Geográfica•Cobertura Taxonómica•Cobertura Temporal

Nivel 3•Derechos de propiedad intelectual•Proyecto y Métodos•Tabla de datos/atributos

Nivel 4•Se da acceso, el dato “físico”



Dife

rent

es n

ivel

es d

e m

etad

ata

Isabel Pares

SUGERENCIA de como acomodar los slides del 39 al 44



El reto: La entropía de los datosC

on

ten

ido

de

Info

rmac

ión

Tiempo

Al tiempo de publicación

Detalles específicos

Detalles generales

Accidente

Cambio de projecto

(Michener et al. 1997)

Retiro

Cambio de trabajo

Isabel Pares

Me parece super buena esta grafica pero quizas en otro logar? Es que rompe el tem de los tipos de metadata...



A new metadata repository-

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Basic Database and Metadata Concepts

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