gestión basada en conjuntos de datos espaciales
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03
Gestión basada enConjuntos de Datos Espaciales (CDE)
BDE y gestión forestal:¿Por qué hablamos de datos?
¿Cómo usamos los datos?
¿Dónde están?
¿Qué necesitamos para trabajar con ellos?
¿Cómo vamos a usar los datos?
0201
04
Bases de datos para la Gestión Forestal Sostenible, 27-06-2016 Palencia, España
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¿Cómo usamos los datos?01“Data driven culture”: Una cronología del entorno macro de los CDE
1. GIS&T
2. Áreas de conocimiento y competencias
3. Integrar la ciencia
4. Producción CDE : IDE
5. Las IDE: Estructura
A. Organizaciones: “Data driven”
B. Cultura: “Data driven culture”
1. ¿Cómo se consume los CDE?
2. ¿En qué tópicos se está investigando con CDE?
C. Las consecuencias
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A. Organizaciones: “data driven”
Infraestructura de Datos Espaciales (SDI-IDE)
Dato activo empresarial
Propiedad intelectual
Gestores de información
01"Without data you're just another person with an opinion“
(Deming)
Data-Driven Decision Making
(1)
Tomar de decisiones a partir de:- Sistema de indicadores- Cuantificacion de procesos
• ¿Qué variables?• ¿Cuánto?
(2) (3) (4) (5) (6)
Gestionar y comunicar
Tiene sentido cuantificar los procesos que
ocurren en los bosques?
¿Qué aporta la cuantificación de los procesos
forestales a la toma de decisiones?
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Rita Colwell (2004)
011. GIS&TCiencia y Tecnología de la Información Geográfica
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GIS&T Body of Knowledge (2006)
Geospatial Technology Competency Model (2014)
2. Áreas de conocimiento y competencias
STEM
01
(1)
Europa
EE.UU. EE.UU.
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Kimmins et al (2005)
3. Integrar la ciencia 01
Adaptar, avanzar y transformar los resultados de la investigación en productos y servicios para la sociedad
( L14/2011. Estrategia y Plan nacionalde I+D+I 2013/2020; H2020)
UE: Prioridades de crecimiento : inteligente, sostenible e integrador
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Cronología
Geoportal de la IDEE
014. Producción CDE : SDI-IDE
Modelo exportado:- A otros Geooperadores: Empresas, Universidades, Centos de investigación, Consorcios….
- A otros CDE : Atlas…
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Marco normativo: Europeo, Español, Regional
Principios: cercanía, interoperabilidadreutilizable, abundancia, accesible, encontrable
Abundacia
5. Las IDE: Estructura 01
IDE
Datos
Metadatos
Servicios
NormasAcuerdos
políticos
Tecnología
Actores
- Localizar los datos que hay en una organización- Evaluar y comparar los datos mediante calidad y linaje
[CDE + Servicios + Metadatos]=
CATÁLOGOS
Reglamentos , guías técnicas
AGENDA:-Temas de los anexos- Roadmap
Encontrables
Servicios: localización (CSW), visualización (WMS/WMTS), descarga (WFS/ATOM), transformación
LISIGE: Ministerio de Fomento, Consejo Superior Geográfico, CODIIGE, GTT horizontales y temáticos
Los usuarios puedan:
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B. Cultura: “data driven culture” (1)
Programación, operación, información
Planificación Formulación de políticas (PEIT 2005)
• COTS (Commercial off-the-shelf): Software
• Build to order: Project (BTO)
• Turnkey
1. ¿Cómo se consumen los CDE’s?
Los CDE han incrementado su agencia
Producción: manufactura industrial (UNE 148002) y ciclos tecnológicos
Consumo: informacionalismo y ciclos sociales
Un momento de transformación COM(2010) 2020
(2)
• Balanced Scoreboard
01
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0
500
1000
1500
2000
2500
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Papers Authors
2. ¿En qué tópicos se está investigando con CDE’s?
“spatial data” & "forest management"
2010-2015.
(4350 papers; 42220 cites)
Google scholar. Vosviewer.
Metodológicas: datos, inventarios, modelos, CDE
Planificación, gestión, evaluación: gobernanza, herramientas, toma de decisiones, riesgos, escenarios
Estructura y distribución de los bosques en el paisaje: incendios, deforestación, clima
Funciones y servicios de los ecosistemas: vulnerabilidad ante el cambio climático, gestión, políticas
Cambios de uso: identificación, efectividad, conservación
01
Years
Number
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CIENCIA
TECNOLOGÍA
GESTIÓN
RolesCiencia de los datos
C. Las consencuencias 01
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¿Dónde están?02
1. ¿Que son los CDE’s?
2. La cuna de los datos
3. ¿Qué datos hay?
¿Por qué es tan difícil encontrarlos?
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1 ¿Qué son los CDE’s?
Microeconomía. Valor de la información. Google-economía. Ciclo de vida del dato. Bioeconomía: economia circular, economía azul, Cradle to cradle
Valor del dato, modelo, SW, patente, usuario, IDE, geocomunidad
No sólo los raw-data
Calidad del dato Evaluar y elegir CDE. Validacion técnica y científica
Estrategias de búsqueda de información
El nº de productores aumenta
Catalogos (1) (2)Bibliotecas U (1) (2)
Curación de contenidos
Neogeography, Big data, small data
Concepto jurídico determinado
Seguridad jurídica , garantía técnica
Dato tiene un efecto jurídicoCDE Admon
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Los borradores
Los corporativos
BTO
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Los otros• Literatura gris• No son digitales• No estrcuturados• Sin metadatos
Los datos invisibles• Existen indicios
Los fondos • Sección/ Subsección/ Serie/ Unidad
documental compleja /UD simple
2 La cuna de los datos
INSPIRE FAIR e-Governance Sectoriales
Abiertos y enlazados
Protección de la información
BTO
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3. ¿Qué datos hay?
TEMAS
Vegetación, usos y ocupación: CORINE, MFE, Foto fija, SIOSE, SIGPAC, FTA, CUP*
Clima: Climond ,Climex, CHPclim, CRU, WORLDCLIM, ECWMFF, Atlas, AEMET
Suelo: JRC, INES, Atlas
GEOPRODUCTORES Undata, World bank,
IDE España
IGFS, IFNBosques:
Copernicus GMES
GEO, ReDDcompass,
CDE IDE España,Agendas IEPNB: Inventarios Nacionales
-Organizaciones
-Agrupaciones: comunidades, IDE, consorcios, administraciones
Explícitas
implícitas
Bruto-Elaborado
Extensión- Resolución
Misión-Visión
RI UE,
02
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03 ¿Qué necesitamos para trabajar con ellos?
Un camino personal
1. Los grandes modelos internacionales
2. Un mapa simplificado
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GIS&T and Society (GS).Organizational and Institutional Aspects (OI)
Conceptual Foundations (CF)Geospatial Data (GD)Data Manipulation (DN)
Data Modeling (DM)Analytical Methods (AM)Geocomputation (GC)
Conceptual Foundations (CF)Geospatial Data (GD)Data Manipulation (DN)
Producción CDE Consumo CDEGestión basada en CDE
1. Los grandes modelos internacionales
Conocer y orientar la situación
03
CDE no son actantes aisladosSuperposición de modos de producción
Maximizar el impacto
Gestión basada en CDE
• Linaje
• Sociología de la ciencia y la tecnología
• Institucional: normativa
• Valoración económica
• Financiación
• Gestión del conocimiento
• Gestión de equipos
Producción CDE
• ¿Qué tipos de datos necesitamos?: Análisis, SA
• ¿Dónde están los datos y cómo son de buenos?: Q
• ¿Cómo almacenarlos? :IT
• ¿Qué hacer con ellos?: Toolset
• ¿Pd de gestión de la producción?: OI
• SDI-IDE; ESFRI; geocomunidad
Consumo CDE
• Cualitivo
• Algoritmos de decisión
• Tradiciones geograficas
• Gestión y dirección de geocomunidades
• Comunicación
LidarConectividad Incendio
Criterios de decisiónEficiencia y eficacia
AnalistaIng. datos Arquitecto
Científico Ing. visualización
Relevancia
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Ing. datos Arquitecto
Científico
Ing. visualización
Analista
Ing. visualización
Científico
Ing. datos Arquitect
Analista
2. Un mapa simplificado 03
Picasso
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• Investigación cualitativa
[c] Teoría fundamentada, MCC, text mining. [h] CAQDAS : Atlas.ti, NVIVO, VOSviewer
Tª, Hip, Mod, varReview
MLE, OntologíasScience mapping
[c] Dinámica de sistemas. [h] Vensim
[c] Back of envelope
….
CoreBusinessToolset
IT
“Siempre estoy haciendo cosas que no sé hacer, de manera que tengo que aprender como hacerlo”
“La única parte donde el “éxito” aparece antes que el “trabajo” es en el diccionario
“No puede impedirse el viento, pero hay que saber construir molinos”
FormaciónInformación
Algunas actitudes
Gestión basada en CDE
Proverbio holandés
Sasson
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[c] Conocimientos [h] Habilidades
[ac] Actitudes
¿Cómo vamos a usar los datos?04
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El futuro….
1. Las macro tendencias
2. Proceso de evolución
3. The blurred connections
4. Las brechas . . .
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Agenda setting -Roadmap:
Tendencias futuras en la gestión de la CDEggim.un.org
(1)
INSPIRE L14/2010 L42/2007Themes. L15/2015 L39/2015 L40/2015
Topics. I+D+I:
….
europeo, estatal, regional
Otros. Seguimiento: normativo, publicaciones, monitorización SM
¿Qué decisiones vamos a adoptar, en las qué sean necesarias emplear CDE?
lifelong learners MOOC
Ciclos tecnológicos y sociales más cortos que las planificaciones y formación
ComunicaciónNegocioTecnología y desarrolloFormaciónLegislación
1. Las macro tendencias . . .
Certificación Monitorización
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(2)
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Gafo (2016)
• Repositorios (data)
• Geoportales IDE (+Web services )
• Los nuevos atlas (+ Insights + beacon)
• GeoComunidad ( +model +Training orlearning +Tools and Servicies + Success Stories +best practices +SM)
2 Proceso de evolución
• Datos •IDE ,Atlas, IN, INE
Lidar, teledetección,
Demandas
Métodos
Linked Open Data
SmartOpenData ProjectMelodies Project
SmartOpenData context
Algoritmos
Machine learning
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• Ciencia
SW- Plataforms - Community: Dataverse, FAIRDOM, ISA
Data specific Public archives, Catalogues, Portable packings (OMEX)
Figshare, Mendeley, Zenodo, Datahub, Biosharing ….
FAIR: Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable
Journal, articles
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between and among disciplines where knowledge in one field answers questions in another.
Very large data sets accumulated by ecologists, toxicologists, publichealth scientists, climatologists and atmospheric scientists are nowbeing merged and mined to yield new understanding and discovery offundamental principles of human health previously unrecognized. Andmost fortunately, these advances are being made at a time when theycan be used to solve the most pressing problems facing humancivilization: poverty, climate change and strife among nations.
Ej: Salud pública
Rita Colwell (2016)
3. The blurred connections . . .
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Fomentar la integraciónde conocimientos para adaptar, avanzar y transformar losresultados de la investigación enproductos y servicios a la sociedad
Brechas (GAP) ProducciónConsumo Adopción de GIS&T (1)
Let's Go Places
“En Toyota no hacemos sistemas de información. Hacemos coches. Muéstrame el proceso de hacercoches y cómo ese sistema de información le da apoyo”
Comunicación del valor
4. Las brechas
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Gestión basada en CDE
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¡MUCHAS GRACIAS!
BDE y gestión forestal:¿Por qué hablamos de datos?Bases de datos para la Gestión Forestal sostenible, 27 -06-2016 Palencia, España