¿QUÉ SON LOS MAPAS INTELIGENTES?

MAPAS INTELIGENTES: LOS DATOS SOBRE EL TERRENO

Los mapas son tan importantes en el ámbito del Big Data que algunas empresas han centrado su actividad en ellos. Vizzuality, una startup española que nació en 2007, ha desarrollado un servicio en la nube llamado CartoDB que permite visualizar datos en mapas con el objetivo de entenderlos mejor y que puedan convertirse en herramientas para tomar decisiones.

En 2015 CartoDB era ya un proyecto empresarial independiente que había logrado una inversión de treinta y un millones de dólares y se había convertido en la plataforma de referencia a nivel mundial a la hora de representar información sobre una base geográfica.

VISUALIZACIÓN, CIENCIA Y ARTE

Las técnicas de visualización de información no solo nos permiten explicar resultados complejos de forma sencilla sino que se han convertido en un buen recurso para hacer más atractivo cualquier relato. La visualización nos ayuda a comprender más fácilmente la realidad que nos rodea y además nos proporciona una forma de atraer y persuadir al público cuando queremos explicar cualquier fenómeno. Puedes ver múltiples ejemplos de visualizaciones de información en los blogs especializados.

 Flowing Data

 Visualising Data.

¿QUÉ ES UNA INFOGRAFÍA?

INFOGRAFÍA: UNA IMAGEN VALE MÁS QUE MIL PALABRAS

Dibujar es una forma de comunicación natural para los seres humanos. Desde la prehistoria, desde antes de que existiera la palabra escrita, las personas hemos utilizado los dibujos para comunicar conceptos. Es la razón por la que cuando somos niños ya dibujamos, antes incluso de aprender a leer o a escribir.

Los estudios han demostrado que resulta más fácil captar y recordar información a través de imágenes que a través de texto. Esto es fundamental cuando tratamos de comunicar grandes cantidades de datos.

Las infografías son representaciones de información mediante símbolos e imágenes, muy útiles para explicar acontecimientos, procesos y situaciones de una manera fácil y mucho menos compleja que solo a través de texto.

Pero no podemos llamar infografía a cualquier diseño. Para que sea una infografía de verdad, debe aportar gran cantidad de información a la persona que la está visualizando.

En los últimos años se ha experimentado un gran desarrollo de la información visual, porque hoy en día contamos con más datos que nunca y es necesario encontrar la forma de que estos datos puedan comunicarse y cobrar sentido.  A través de la visualización de datos explicamos historias, simplificamos, medimos, comparamos y en definitiva transformamos estos datos en información y conocimiento útil.

NICK FELTON

Si te interesan las infografías, te encantará conocer a Nick Felton, más conocido como Feltron.

Este diseñador es un gran referente en la visualización de datos a través de infografías. Todos los años publica el Feltron Annual Report, un informe iconográfico en el que recoge todo tipo de información sobre su vida: la cantidad de kilómetros recorridos cada día, el número de canciones escuchadas, las comidas con amigos y las comidas solo, el número de días en el extranjero, las fotos que ha hecho en cada país visitado, los mejores libros leídos y muchas cosas más.

HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN

Veamos más herramientas de visualización para poder explicar nuestros datos:

• Dipity permite visualizar la evolución temporal de un fenómeno a través de una línea de tiempo.
  
   
• Con Venngage podemos crear y publicar infografías de manera fácil, utilizando plantillas que podemos personalizar. 
  
  
   
• Visual.ly nos permite crear y compartir visualizaciones e infografías a partir muchos tipos de datos, utilizando plantillas predeterminadas, y compartirlas con una gran comunidad de usuarios y profesionales (diseñadores, programadores, etc.).
  
   
• Podemos usar Gephi para visualizar redes y relaciones e identificar patrones en la información.
  
  

¿QUÉ ES LA VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS?

LA QUINTA UVE DEL BIGDATA

Tenemos una gran cantidad de datos a nuestro alcance y, con su análisis podemos obtener un conocimiento muy valioso. Sin embargo, cuando manejamos un gran volumen de datos masivos, son indispensables herramientas que nos faciliten este análisis. Es aquí donde entra en juego la quinta uve del Big Data: la visualización.

VISUALIZAR PARA COMPRENDER

La visualización de datos es una técnica para poder leer, analizar y comparar datos a partir de su representación gráfica. Se utiliza en ámbitos de todo tipo como la educación, la ciencia o los negocios y resulta indispensable para obtener conclusiones válidas.

Piensa que la información se almacena en bases de datos. A simple vista estas bases de datos tienen el aspecto de hojas de cálculo interminables, llenas de textos y cifras. Mirando solo filas y columnas es casi imposible observar relaciones significativas entre unos datos y otros, o determinar qué elementos predominan. Por ello es necesario traducir estos datos a modelos gráficos que sí nos permitan hacer una lectura útil de la información y extraer conclusiones que muchas veces nos pasarían desapercibidas.

La visualización es una herramienta eficaz que puede aplicarse a cualquier tipo de estudio, desde identificar las relaciones entre participantes en una red social como Facebook hasta entender cómo se propagan enfermedades y epidemias en un territorio, o cómo ha evolucionado la esperanza de vida a lo largo del tiempo.

DE LAS HOJAS DE CÁLCULO A LOS SERVICIOS ON-LINE DE VISUALIZACIÓN

Siempre han existido datos y siempre se ha tratado de visualizarlos. Muchos programas de hojas de cálculo (como Microsoft Excel) incorporan desde hace tiempo herramientas para crear gráficos a partir de los datos de nuestras tablas, para poder cotejarlos de una manera visual.

Actualmente contamos con muchas más formas de generar y acceder a un volumen enorme de datos y al mismo tiempo tenemos dispositivos más potentes que nos permiten procesarlos de manera más fácil y rápida. Por lo tanto es lógico que hayan surgido nuevos tipos de software y lenguajes de programación para poder visualizar mejor la información con la que contamos.

Tenemos, por ejemplo, plataformas on-line, como Infogr.am o Datawrapper, con las que podemos crear gráficos y visualizaciones. Algunas de ellas utilizan información disponible en bases de datos abiertas, como Google Public Data, y otras, además, permiten incorporar información de bases de datos propias, como Watson Analytics de IBM o Tableau.

EL MEJOR GRÁFICO PARA NUESTROS DATOS

A  la  hora  de  generar  visualizaciones  con  estos  servicios es  importante  saber qué tipo de gráfico nos ayuda mejor a explicar la información que tenemos. Por ejemplo, si los datos contienen un elemento geográfico asociado, puede que lo ideal sea mostrar nuestra información sobre un mapa o, si los datos explican la evolución temporal de un fenómeno, la mejor visualización puede ser una línea de tiempo

Existen algunos recursos útiles para identificar qué tipodegráfico o visualización es la idónea en función de los datos a mostrar. Vizipedia es una buena recopilación on-line de visualizaciones organizadas según la tipología de datos que representan.

¿CÓMO VIAJAN LOS DATOS?

¿CÓMO VIAJAN LOS DATOS?

El Internet depende, más que de antenas y satélites, de cables de fibra óptica que cruzan océanos, mares y lagos. Es un sistema menos costoso, más rápido y con más capacidad para transportar grandes volúmenes de información que el de la conexión vía satélite. 

Los cables submarinos de Internet  están formados por hilos de fibra óptica trenzados. Esta soga de fibra óptica es frágil y se protege con acero, cubierto a la vez por un plástico resistente al agua.

Se compone por las siguientes partes: 

1. Polietileno.

2.Cinta de Tereftalato de Polietileno.

3.Alambres de acero trenzados.

4.Barrera de aluminio resistente al agua.

5. Policarbonato.

6.Tubo de cobre o aluminio.

7.Vaselina.

8.Fibras ópticas.

¿SABÍAS QUÉ...?

*El primer cable submarino de cobre unía a Francia e Inglaterra, y se construyó en 1850.

*Un E-mail puede ir y volver en un cable submarino de 6.000km de largo en apenas en 60 milésimas de segundo.

*Los cables submarinos pueden estar a casi 8.5km de profundidad.

*Estos cables son muy frágiles y, al menor contacto con otro barco, se producen incidentes. La mayoría son debidos a agresiones externas como las pesca o las anclas. También hay factores geológicos como terremotos, deslizamientos o fuertes tormentas. 

*Google tiene su propia infraestructura de cables.

*El recorrido de los cables imita las rutas de los grandes buques de mercancías, para ser más accesibles en caso de necesitar reparación. Los barcos cableros encargados de reparar las averías deben estar siempre listos para zarpar y solucionarlas lo antes posible.

*Para transportar y colocar los cables se precisan unos barcos que pueden llegar a albergar hasta 2.000km. Navegan a la velocidad de 1km/h y cuentan con equipamiento para mantener su posición y resistir temporales y mareas. 

*Entre 2009 y 2014 los datos de multiplicaron por 4. El 75% de la información que se transporta son datos y solo el 4% del tráfico lo acaparan las llamadas de voz.

*Unos de los cables submarinos que también se destacan son: 

-El Panamericano, que une a Chile, Perú, Ecuador, Colombia, Venezuela, Aruba, Panamá y Estados Unidos con un trazados de 14.490 Km.

-El SAM-1 de Telefónica, que une a Estados Unidos, Puerto Rico, Brasil, Argentina, Chile, Perú, Guatemala, Ecuador y Colombia.

-El anillo que forma que forma el cable ARCOS-1 entre Estados Unidos, El Caribe, México, Colombia y Venezuela, entre otros países. 

https://bigdata.educaixa.com/es/102-donde-viven-como-viajan-los-datos#interactivo

¿DÓNDE VIVEN LOS DATOS?

¿DÓNDE VIVEN LOS DATOS? 

Todos los datos se almacenan en servidores, que son ordenadores con procesadores muy potentes y una super memoria que transmiten información a los dispositivos digitales. Estos se pueden reparar sin apagar su sistema, ya que trabajan los 365 días del año las 24 horas del día. 

La Nube virtual, es el espacio intangible donde se almacena cada uno de nuestros datos, pero en realidad se almacenan en grandes infraestructuras llamadas CENTROS DE DATOS. 

Sabías que, la industria de la información tiene un gran impacto medio ambiental muy grande 

como el resto de industrias de gran consumo, por ejemplo, comprar un libro digital en lugar de un libro en papel es más rápido y eficiente, pero eso no significa que sea ecológicamente sostenible. Los centros de datos consumen en un año 1,3 de la energía mundial, esto no incluye los routers, cargadores de nuestros dispositivos, ni las empresas que crean los productos digitales 

LA RED QUE SOPORTA LA RED 

LOS FACTORES CLAVES A LA HORA DE SITUAR CENTRALES DE DATOS: 

*Incentivos de hacienda y Energía Verde.

*Debe haber acceso a la electricidad barata.

*Debe estar situado en un lugar frío para que las máquinas logren enfriarse.

*La disponibilidad del suelo para tener más seguridad.

EXISTEN 10.000 CENTROS DE DATOS

POR EXTENSIÓN:

*50.000m2 Microsoft Data Center - Dublín.

*70.000m2 Next Generation Data Europe - Gales - NAP of the Americas - Miami.

*102.000m2 Lakeside Technology Center - Chicago.

* 130.000m2 @Tokyo Corporation Data Center - Tokyo.

POR NÚMERO DE SERVIDORES:
*Google: 900.000

*Microsoft: 518.000

*Intel: 100.000

*OVH: 100.000

*1+1: 70.000

*Facebook: 60.000

*Amazon: 40.000

https://bigdata.educaixa.com/es/102-donde-viven-como-viajan-los-datos#infografia

¿QUÉ ES UN DATO?

¿QUE ES UN DATO?

Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Es un valor o referente que recibe el computador por diferentes medios, los datos representan la información que el programador manipula en la construcción de una solución o en el desarrollo de un algoritmo.

Los datos aisladamente pueden no contener información humanamente relevante.

 Solo cuando un conjunto de datos se examina conjuntamente a la luz de un enfoque, hipótesis o teoría se puede apreciar la información contenida en dichos datos. Los datos pueden consistir en números, estadísticas o proposiciones descriptivas. Los conceptos de datos, información, conocimientos y sabiduría están inter-relacionados. 

Los datos convenientemente agrupados, estructurados e interpretados se consideran que son la base de la información humanamente relevante que se pueden utilizar en la toma de decisiones, la reducción de la incertidumbre o la realización de cálculos. 

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

PENSAMIENTO COMPUTACIONAL 

"Pensamiento computacional: proceso mental utilizado para formular problemas y sus soluciones de forma que las soluciones se representan en una forma que puede ser llevada a cabo por un agente de proceso de información"

En ella se pueden observar las características principales que se suelen identificar con el pensamiento computacional:

*Hace referencia a un proceso mental, y por tanto a los humanos. Somos nosotros, y no los ordenadores, los que podemos realizar "pensamiento computacional", o utilizarlo para guiar nuestros pasos.

*Está orientado a la formulación y solución de problemas. Esto es, no hace referencia a cualquier tipo de proceso mental, sino que está enfocado precisamente en cómo formular y resolver problemas de una cierta manera. Por supuesto, el término se puede extender, y utilizar en otros contextos, pero la acepción más habitual está orientada específicamente a cómo formular problemas y soluciones a estos problemas.

*Pero la palabra "problema" (y por tanto, "formulación de problema" o "solución de problema") pueden entenderse en un sentido muy amplio, y abarcan una gran cantidad de tópicos. Van desde los clásicos problemas matemáticos, con una solución exacta, a los problemas del mundo real, como la falta de agua en un pueblo, o la necesidad de conocer cuándo se empezó a usar una palabra, que pueden abordarse, aunque parezcan muy diferentes, usando los mismos principios.

*Eso sí, la definición del problema tiene que estar expresada de forma precisa, para que se pueda comprobar que la solución efectivamente lo es. Y ha de estar formulada de una forma en que las TIC nos puedan ayudar, o al menos, en que esa sea una opción (aunque luego encontremos una solución que no implique el uso de TIC).

http://formacion.educalab.es/pluginfile.php/43801/mod_imscp/content/7/qu_es_el_pensamiento_computacional.html

VISUAL THINKING

VISUAL THINKING

El pensamiento visual es una herramienta que consiste en volcar y manipular ideas a través de dibujos simples  y fácilmente reconocibles,  creando conexiones entre si por medio de mapas mentales, con el objetivo de entenderlas mejor, definir objetivos, identificar problemas, descubrir soluciones, simular procesos y generar nuevas ideas.

El pensamiento visual funciona porque  el 80% de nuestro cerebro está diseñado para asimilar y procesar imágenes, por lo que le suponen menos esfuerzo que leer un texto.

De esta forma al ver una idea a través de tus ojos, y no sólo de tu mente, estás extendiendo enormemente tu capacidad  de comprensión y síntesis; además de facilitar la exposición de ideas cuando las palabras no son suficientes, desencadenando procesos compartidos de pensamiento, diálogo, diseño y acción.

¿QUÉ ES EL BIGDATA?

¿QUÉ ES EL BIGDATA?

Cuando los datos se vuelven inteligentes

Los datos y metadatos que se encuentran en la red no servirían de mucho si no se almacenaran, se clasificaran y se analizaran. La disciplina que se encarga de este proceso recibe el nombre de inteligencia de datos o Big Data.

A partir de estos macrodatos podemos generar conocimiento, productos y servicios. Por ejemplo, nos permiten predecir el tiempo, analizar parámetros de salud, mejorar la eficiencia energética o vender más y mejor. Por eso la inteligencia de datos está revolucionando la ciencia, la economía, la política y nuestro estilo de vida.

Se utiliza la inteligencia de datos cuando:

• Introducimos mal una palabra de una búsqueda y Google nos la corrige.
  
  
   
• Amazon nos muestra productos que podrían interesarnos según lo que hayamos comprado antes.
  
  

Snapchat nos descubre usuarios y noticias.

• Facebook nos sugiere amistades con gente que es probable que conozcamos. 
  
  
   
• Spotify elabora una lista semanal de canciones según nuestros gustos.
  
  

https://bigdata.educaixa.com/es/101-los-datos-no-descansan#pildora3

¿QUÉ SON LOS DATOS Y METADATOS?

¿QUÉ SON LOS DATOS?

Podemos obtener datos de cualquier cosa que nos rodea, ya sean objetos, personas o lugares. Piensa por ejemplo en un objeto: puedes describir su tamaño, su color, el material o materiales de los que está hecho y el lugar donde se encuentra. De una persona, podemos decir su nombre, edad, fecha de nacimiento, sexo y un sinfín de datos más.

Pero no todos los datos son estáticos. El lugar donde naciste no puede cambiar, pero sí el lugar donde te encuentras en cada momento.

Tu actividad también genera datos. Por ejemplo, los viajes en transporte público registran datos a través de los abonos de transporte, las compras a través de las tarjetas de crédito, los GPS nos geolocalizan y nuestro consumo de energía o nuestra actividad en las redes sociales quedan registradas.

Los datos nos pueden ayudar a entender las cosas. Por ejemplo, fijémonos en la fotografía de fondo en la que aparecen unos lápices de colores.

Podemos obtener muchos más datos de los que parecen a simple vista. Podemos decir, por ejemplo, que son lápices, de qué colores son, cuántos hay, que sirven para colorear, cuáles están más gastados, etc. Cada uno de estos datos responde a diferentes preguntas.

Existen distintas tipologías de datos pero vamos a fijarnos en dos grandes categorías: los datos cuantitativos y los datos cualitativos.

DATOS CUANTITATIVOS

Son los datos que se pueden expresar en números, como medidas, cantidades o calificaciones. La demografía de un país o una ciudad se expresa en datos cuantitativos: número de habitantes, superficie, densidad de la población, número de mujeres y hombres, edad media de sus habitantes, etc.

El deporte está lleno de datos cuantitativos: goles, canastas, puntos, clasificaciones, tiempo, velocidad, potencia…

Pongamos otro ejemplo: cuando una persona está en el hospital, los sanitarios que la atienden recogen a diario los datos de su estado y de cómo evoluciona. Por ejemplo, le toman la temperatura, anotan la dosis de medicamentos que se le suministran y la hora. Estos son datos cuantitativos.

DATOS CUALITATIVOS

Estos datos describen las características de algo como, por ejemplo, de qué color es o qué forma tiene. Incluso pueden referirse a emociones o sensaciones. Los datos cualitativos se expresan en palabras y textos, por lo que son más difíciles de medir y comparar que los cuantitativos. Las fotografías, las grabaciones o las respuestas de una entrevista pueden ser datos cualitativos.

La investigación científica y las ciencias sociales suelen combinar estos dos tipos de datos para explicar hechos y situaciones. Es importante que entendamos que un dato por sí mismo no nos aporta una información de gran valor. Tenemos que procesarlo (validándolo, clasificándolo, analizándolo…) para poder ponerlo en contexto y que nos aporte un conocimiento valioso, convirtiéndose así en un dato útil. Pero también la utilidad de los datos dependerá del análisis que quieras realizar y de la información que estés buscando.

Aun así, no todos los datos obtenidos tienen por qué proporcionarnos información valiosa. Internet está plagado de datos, por ello es necesario detectar qué datos pueden ser útiles y cuáles no.

https://bigdata.educaixa.com/es/101-los-datos-no-descansan#pildora1

METADATOS

El término “meta” viene de una palabra griega que significa, entre otras cosas, “junto a” o “asociado a”. Por tanto, podríamos definir los metadatos como datos sobre otros datos.

Este sistema de registro de información que ahora nos parece propio del mundo digital es un método que tradicionalmente se ha usado en las bibliotecas para listar y clasificar los libros y documentos y facilitar su búsqueda. De esta manera se registra el título, el autor, el año de publicación, la materia y la signatura topográfica que señala el lugar donde está colocado el libro.

Aparte de en las bibliotecas, ¿dónde más podemos encontrar metadatos? Pues en tu bolsillo, por ejemplo. Cada vez que haces una foto o grabas un vídeo con tu smartphone se almacena también la fecha y la hora de su captura. Ahí los tienes: estos datos son metadatos y pueden revelar incluso con qué cámara se tomó la foto, el tiempo que estuvo abierto el obturador y el punto exacto donde la hiciste, localizado vía GPS.

Cuando subimos nuestras fotos a internet, estamos subiendo también toda la información que estas contienen. Y lo mismo pasa con nuestros comentarios de Facebook, por ejemplo. La  fecha, la hora y el sitio de la publicación que acompañan al comentario también son metadatos. Las páginas web están llenas de metadatos, aunque a menudo no son visibles.

Con el aumento de datos en la red surgió la necesidad de clasificación de todos estos datos y de la información que llevan relacionada: hay diferentes clasificaciones de metadatos relacionados con características referentes a la funcionalidad, la estructura o quién los produce. Algunos ejemplos de clasificación son:

SEGÚN DOMINIO:

• Metadatos para describir recursos de información en la Web:
  Ejemplo: Dublin Core (DCMI)
• Metadatos para la descripción de archivos:
  Ejemplo: el Encoded Archival Description (EAD)
• Metadatos para la descripción museística:
  Ejemplo: Consortium for the Interchange Museum Information (CIMI) 
• Metadatos para definir registros de catálogos en bibliotecas y centros de documentación:
  Ejemplo: MARC para la descripción de recursos electrónicos 
• Metadatos para recursos geográficos y espaciales:
  Ejemplo: Content Standard for Digital Geospatial Metadata (CSDGM) o el Directory Interchange Format (DIF) de la NASA.
• Metadatos para describir recursos de información gubernativa y administrativa: 
  Ejempo: Goverment Information Locator Service (GILS)

SEGÚN FUNCIÓN:

• Metadatos administrativos:
  Para gestionar y administrar recursos digitales (localización, institución o autor que genera, guarda y mantiene los recursos, fecha de creación y actualización, seguimiento y control de versiones, etc.)
• Metadatos descriptivos:
  Describen e identifican recursos de información. Permiten a los usuarios la búsqueda y recuperación.
• Metadatos estructurales: 
  Facilitan la navegación y la presentación de los recursos. Proporcionan información sobre la estructura interna de los documentos, así como la relación entre ellos.
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• https://bigdata.educaixa.com/es/101-los-datos-no-descansan#pildora2

LOS DATOS TAMBIÉN PESAN

LOS DATOS TAMBIÉN PESAN 

 PESO DE LOS DATOS

*8 BITS= 1 BYTE

Un Byte equivale a un carácter, que puede ser una letra, un número o un signo de puntuación. 

*1024 BYTES= 1 KILOBYTE

Un KB equivale a una frase de texto.

*1024 KILOBYTES= 1 MEGABYTE

Un MB ocupa en un PC lo que ocupa un libro de 500 páginas, de 2.000 caracteres cada una.También es un minuto de grabación en un MP3, o 20 diapositivas en Power Point. 

*1024 MEGABYTES= 1 GIGABYTE

Las capacidades de un disco duro se indican en GB o TB.

*1024 GIGABYTES= 1 TERABYTE

En los nuevos ordenadores, las capacidades de los discos duros se dan en TB, unidad que equivale a 300 horas de vídeo con imágenes de calidad.

*1024 TERABYTES= 1 PETABYTE

Un PB equivale a unas 350.000 imágenes digitales.

*1024 PETABYTES= 1 EXABYTE

Un EB equivale a la mitad de la información generada en todo el mundo en el año 1999

*1024 EXABYTES= 1 ZETABYTE

Un ZB es un volumen de información inimaginable. 

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LOS DATOS NO DESCANSAN

La tecnología ha avanzado tanto que cualquier persona y hasta un niño pequeño puede usar un móvil u ordenador.Nosotros día a día manejamos una gran cantidad datos. La radio se demoro 38 años en tener 50 Millones  de usuarios, la TV tardo 13 años, Internet tardo 4 años, El Ipod tardo 3  años y Facebook solo 2 años. Hoy en día la aplicación Facebook supera el numero de población en china. Lo que vivimos hoy en día se llama La Revolución de los Datos Masivos. En el año 2013 la cifra de personas conectadas a Internet subió un 18%, en un minuto se pueden transferir más de 639.800gb de Datos.