____ABC de las constelaciones con enfoque centrado en soluciones - Gabriel de...
Taller Dircom Castilla y León: "Los nuevos retos:BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web"
1. BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web
Los nuevos retos:
BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web
Valladolid – 28 de Enero de 2014
@emiliodelprado
#BigDataDircom
2. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 2
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Nuevas oportunidades profesionales
Como alinear los nuevos retos con las estrategias
Conociendo los retos: Big Data, IoT, DeepWeb, Bitcoin
¿Retos tecnológicos? …no es para tanto…o sí.
CONTENIDOS
3. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 3
@emiliodelprado
#BigDataDircom
4. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 4
@emiliodelprado
#BigDataDircom
La historia del
Profesional
Inflexible
y los
Datos
Incomprensibles
5. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 5
@emiliodelprado
#BigDataDircom
European Communication Monitor
2013
Mayor estudio mundial de Dirección de
Comunicación,
con más de 2.700 participantes
de 43 países europeos.
6. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 6
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Según el European Communication Monitor 2013
el mayor reto(*) para un 41,8% de los profesionales de la comunicación
es
Cómo hacer frente a la
Evolución Digital
y la
Web Social
(*)Solo superado por el reto de “cómo enlazar adecuadamente estrategia de negocio y comunicación”,
identificado como el más importante para el 42,7% de los profesionales.
7. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 7
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿Cómo hacer frente a la
Evolución Digital
y la
Web Social?
¿Participar de
forma activa?
¿Obtener
información?
8. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 8
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿Web Social?
¿Evolución digital?
9. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 9
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Empecemos por entender
el
contexto digital
10. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 10
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Ingente cantidad de
contenidos
Gran comunidad de
usuarios
Creciente número de
cosas conectadas
11. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 11
@emiliodelprado
#BigDataDircom
7.000 millones de habitantes en el mundo
2.200 millones de usuarios de internet
50.000 millones de páginas web
…pero aún hay más…
12. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 12
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿Cuántos
contenidos
visibles hay en
internet?
13. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 13
@emiliodelprado
#BigDataDircom
El 4% de los contenidos
corresponden a la
Web Superficial,
accesible desde
buscadores
La web superficial la forman
alrededor de 50.000
millones de
páginas, indexadas por
Google, Bing y Yahoo casi a diario
14. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 14
@emiliodelprado
#BigDataDircom
El 96% restante lo
componen los
contenidos de la
Web Profunda
(Deep Web)
15. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 15
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿Cuántos usuarios hay
en internet?
¿Cómo están
repartidos?
16. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 16
@emiliodelprado
#BigDataDircom
ESPECTADORES:
90%() que buscan y leen
…y con su “pasividad”
generan datos
17. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 17
@emiliodelprado
#BigDataDircom
PROSUMIDORES:
8%() que consumen,
opinan y conversan.
…y con su actividad generan datos
18. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 18
@emiliodelprado
#BigDataDircom
INFLUENCIADORES:
2%(≈) que influyen
sobre el resto.
…y también generan datos
19. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 19
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Más de 2.200
millones de usuarios:
Que buscan, leen,
consumen, opinan y
conversan…
…y generan datos
20. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 20
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Ingente cantidad de
contenidos
Gran comunidad de
usuarios
Creciente número de
cosas conectadas
21. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 21
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Demasiada información…
¿Qué debo conocer
realmente?
Conociendo los retos: Big Data, IoT, DeepWeb, Bitcoin
22. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 22
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Big Data
En esencia es la
“manipulación de grandes conjuntos de
datos”
23. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 23
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Big Data
RETOS, las 4 V’s:
• Volúmenes
• Variedad/desestructuración
• Velocidad de manejo
• Veracidad de los resultados
24. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 24
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Big Data
25. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 25
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Big Data. Interés asociado
Interés asociado al Big Data desde 2004 hasta
hoy:
26. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 26
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Big Data. Interés asociado
Interés comparado…
27. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 27
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Internet of Things
Salvado el límite de número de IPs(*), actualmente se
podrían conectar billones de dispositivos por
cada mm2 de la tierra.
(*) Gracias a IPv6
28. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 28
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Internet of Things
El futuro está cerca:
• Open Hardware
• Arduino
• FI-Ware
• Smart dust
• Smart grid
…
29. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 29
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Internet of Things. Interés asociado
Interés comparado…
30. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 30
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Deep Web
Fuera del alcance de los buscadores
Contiene:
• Resultados científicos
• Pruebas médicas
• Pornografía infantil
• Tráfico de armas
• Drogas y medicamentos
• Datos, datos, datos
31. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 31
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Deep Web. Mercado de Datos
Silk Road, BlackMarket
32. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 32
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Deep Web. Interés asociado
Interés asociado a la Deep Web desde 2004
hasta hoy:
33. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 33
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Deep Web. Interés asociado
Interés comparado…
34. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 34
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin (฿ - BTC)
Moneda digital P2P de código abierto
Desde 2008 (*)
El oro digital: materia prima sintética
(*)Creado por Satoshi Nakamoto, posiblemente un pseudónimo
35. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 35
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin
A tener en cuenta:
• Todas las transacciones son públicas
• Minería de ฿
• El volumen máximo es de 21 millones de ฿
• Propietarios no anónimos: pseudónimos
• Alta complementariedad con la Deep Web
• Generación de datos: cadena de bloques
36. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 36
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin. Estadísticas
37. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 37
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin. Estadísticas
38. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 38
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin. Estadísticas
39. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 39
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin. Estadísticas
40. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 40
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Bitcoin. Interés asociado
Interés comparado…
41. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 41
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Herramientas Big Data
42. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 42
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Las mejores herramientas:
LA EXPERIENCIA y
el SENTIDO COMÚN
Las técnicas y métodos actuales maximizan las dos herramientas anteriores y
aumentan la eficiencia en tareas automáticas, repetitivas, de
coordinación y de visualización.
43. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 43
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Herramientas BigData
44. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 44
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Herramientas Big Data
Diferentes algoritmos y técnicas:
• Inteligencia Artificial
• Minería de Datos
• Machine Learning
Experiencia y sentido común, las mejores herramientas
45. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 45
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Y todo este panorama…
¿Cómo lo aprovecho
para mi negocio?
Como alinear los nuevos retos tecnológicos con las estrategias
46. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 46
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Fuentes de
información
Tecnología
Análisis de
datos
Consultoría
de negocio
NEGOCIO:
Marketing
Comunicación
Branding
…
47. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 47
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Evolución de notoriedad
Análisis de sentimiento
Análisis semántico
Análisis de medios propios
Alertas
Monitorización tracking
Identificación de influenciadores
Identificación de tendencias
Adquisición de datos
Consultoría
de negocio
NEGOCIO:
Marketing
Comunicación
Branding
…
48. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 48
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Algunos ejemplos…
49. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 49
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Pero…
¿Qué hay de lo mío?
Nuevas oportunidades profesionales
50. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 50
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿cuál es la profesión
más atractiva
del siglo XX?
51. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 51
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿cuál es la profesión
más atractiva
del siglo XXI?
52. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 52
@emiliodelprado
#BigDataDircom
DATA SCIENTIST:
The sexiest Job of the 21st century
Crecimiento de la demanda nunca antes
visto
53. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 53
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Las 13
profesiones del
Big Data
Parametrizador de
herramientas
Revisor de sentimiento
Asistente de producción
Mystery Prosumer
Elaborador de informes
Consultor cuantitativo
Consultor cualitativo
Científico de datos
Analista de datos
Revisor de resultados
Investigador Deep Web
Asistente Deep Web
Broker de datos
54. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 54
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿La evolución tiende hacia la
inteligencia artificial?
55. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 55
@emiliodelprado
#BigDataDircom
¿cuál será la profesión
más atractiva
del siglo XXII?
56. Martes, 28 de Enero de 2014 BigData, Internet of Things (IoT) y Deep Web 56
@emiliodelprado
#BigDataDircom
Muchas gracias
emilio@forlistening.com
Notas del editor
Results of the largest empirical study on status quo and trends in communication management and public relations worldwide with almost 2,200 participants from 42 countries. Insights about strategic issues in the field, ethics, integration of communication, social media communications, skills and knowledge, recruitment strategies. Conducted by 11 renowned European universities, led by Prof Ansgar Zerfass, U of Leipzig, Germany. PDF download and previous versions of this annual survey are available at http://www.communicationmonitor.eu
Ante un resultado tan evidente, es oportuno realizar un análisis que no resulta igual de evidente: toda organización debe optar por participar de forma activa en los medios sociales o limitarse a obtener información relacionada con su actividad pero manteniendo un perfil bajo. Estas dos opciones forman la base de la estrategia de la comunicación online, dependen de la estrategia corporativa de la organización y ambas pueden ser totalmente válidas, siempre preferibles a la práctica de “estar por estar” que desaconseja la comunidad de expertos.
Pero ignorar la información que proviene de internet y los medios sociales (en general, el conjunto de la Web Social) nunca debe ser una opción válida. Así lo están entendiendo una gran cantidad de organizaciones en la actualidad, lo que demuestra que el mercado de la investigación en la web social haya conseguido un alto crecimiento, aunque lejos aún de la madurez y todavía plagado de dudas entre los directivos de comunicación.
En este contexto, los responsables y dirigentes de las distintas organizaciones tienen la oportunidad de, usando diferentes métodos de investigación, acceder a este conocimiento para convertirlo en información de valor estratégico, que es posible aplicar para la toma de decisiones en toda su cadena de mando, desde el máximo nivel ejecutivo hasta el nivel operativo inmediato.
Más información en:
http://del-prado.es/2013/04/01/los-retos-de-los-dircom-ante-la-investigacion-en-la-web-social/
Pero ¿Qué es la Web Social?
Punto de partida: requerimos comprender el contexto global de internet para poder avanzar.
El contexto de internet lo vertebraremos en dos ejes:
Por una parte, los contenidos, que materializan la información.
Por otra parte, los usuarios, que hacen uso de los contenidos y, en definitiva, los producen.
Los grandes datos de internet desde un punto de vista volumétrico.
Desde un punto de vista de contenidos, es necesario hacerse una gran pregunta entorno a la visibilidad de los mismos.
Solamente el 4% de los contenidos de internet corresponden a la Web Superficial: lo que capturan los buscadores en su recorrido constante.
Solamente el 4% de los contenidos de internet corresponden a la Web Superficial: lo que capturan los buscadores en su recorrido constante.
Pasemos al punto de vista de usuarios: ¿cuántos y cuales?
Espectadores somos o hemos sido todos. La evolución es que los expectadores dejen de serlo (de ahí la flecha hacia abajo junto al 90%) y pasen a ser…
Prosumidores: unión de los conceptos PRODUCTOR (de contenidos) y CONSUMIDOR.
Estos prosumidores son consumidores activos de productos y servicios, tanto públicos (ciudadanos) como privados (consumidores).
Los espectadores que dejan de serlo, pasan a ser prosumidores.
Por último, existe un pequeño grupo de usuarios que influye sobre el resto. Lo compone un 2% que permanece constante, y que está formado por aquellos líderes de opinión en las diferentes temáticas de contenidos.
Todos los usuarios actuan de cinco formas diferentes:
Los espectadores, buscan y leen los contenidos
Los prosumidores, además, opinan y conversan
Los influenciadores, además, influyen sobre el resto
El contexto de internet lo vertebraremos en dos ejes:
Por una parte, los contenidos, que materializan la información.
Por otra parte, los usuarios, que hacen uso de los contenidos y, en definitiva, los producen.
Big Data se refiere a los sistemas informáticos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos.
"Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set.
Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
Big Data se refiere a los sistemas informátivos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos.
"Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set.
Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
Big Data se refiere a los sistemas informátivos complejos que manipulan grandes conjuntos de datos.
"Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento. En 2012 se dimensionaba su tamaño en una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set.
Las dificultades más habituales en estos casos se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos de enfermedades infecciosas, o la lucha contra el crimen organizado.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Se conoce como Internet profunda o Internet invisible (en inglés: Deepnet, Invisible Web, Deep Web, Dark Web o Hidden Web) a todo el contenido de Internet que no forma parte del Internet superficial, es decir, de las páginas indexadas por las redes de los motores de búsqueda de la red. Esto es debido a las limitaciones que tienen las redes para acceder a todas las webs por distintos motivos.
La principal causa de la existencia de la Internet Profunda es la imposibilidad de los motores de búsqueda de encontrar o indexar el 95% de la información existente en Internet. Si los buscadores pudieran acceder a toda la información entonces la "Internet profunda" desaparecería, pero esto es imposible porque siempre existirán páginas privadas. Los siguientes son algunos de los motivos por los que los buscadores son incapaces de indexar la Internet Profunda:
- Páginas protegidas con contraseña
- Documentos en formatos no indexables
Enciclopedias, diccionarios, revistas en las que para acceder a la información hay que interrogar a la base de datos
The Onion Router, en su forma abreviada Tor, es un proyecto cuyo objetivo principal es el desarrollo de una red de comunicaciones distribuida de baja latencia y superpuesta sobre internet en la que el encaminamiento de los mensajes intercambiados entre los usuarios no revela su identidad, es decir, su dirección IP (anonimato a nivel de red) y que, además, mantiene la integridad y el secreto de la información que viaja por ella. Por este motivo se dice que esta tecnología pertenece a la llamada darknet o red oscura.
La web profunda existe desde que existe internet. Pero en la actualidad, el interés es máximo, posiblemente por casos que han trascendido a la opinión publica (ciberataques, wikileaks,…)
La web profunda existe desde que existe internet. Pero en la actualidad, el interés es máximo, posiblemente por casos que han trascendido a la opinión publica (ciberataques, wikileaks,…)
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Gráfica que muestra el interés asociado con el Big Data a partir de las búsquedas de información relacionadas. Antes de 2010, el interés era casi inexistente, aunque el término ya existía.
En la actualidad (Julio de 2013) estamos en el máximo nivel de interés, y con tendencia creciente.
Ya hemos aterrizado, nos hemos situado en el contexto necesario como para avanzar en las técnicas y métodos.
Partimos a partir de ahora de una máxima, que es la imposibilidad de que las técnicas y métodos sustituyan a las dos mejores herramientas disponibles: Experiencia y Sentido Común.
Por medio de la Experiencia y Sentido Común somos conscientes de los objetivos perseguidos y estructuramos las acciones (tanto de participación como de investigación) que nos permiten cumplirlos.
Las herramientas que usemos son simplemente eso: herramientas. Nos permiten aumentar la eficiencia y productividad individual y de equipo, ahorrando tiempo en tareas repetitivas y facilitando la coordinación de los participantes en las acciones, así como mejorando la visualización de los contenidos relacionados.
Ya hemos aterrizado, nos hemos situado en el contexto necesario como para avanzar en las técnicas y métodos.
Partimos a partir de ahora de una máxima, que es la imposibilidad de que las técnicas y métodos sustituyan a las dos mejores herramientas disponibles: Experiencia y Sentido Común.
La imagen que aparece en la diapositiva corresponde al condensador de Fluzo, ¿alguien sabe qué es? Ante la duda: Google
Pues bien, el condensador de Fluzo ejemplifica una tecnología mítica, que no existe y que viola las leyes actuales de la ciencia.
Cabe recordar las leyer de Clarke (Arthur C. Clarke), principalmente la tercera:
1. Cuando un anciano y distinguido científico afirma que algo es posible, es casi seguro que está en lo correcto. Cuando afirma que algo es imposible, muy probablemente está equivocado.
2. La única manera de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá, hacia lo imposible.
3. Toda tecnología lo suficientemente avanzada es indistinguible de la magia.
Donald Draper
Drª Faye Miller
13 profesiones apasionantes
¡¡9 de ellas se redefinen o se crean nuevas!!!