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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

02

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

02

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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

03

[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

04

(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