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1980: El escritorio dentro del ordenador
1950: El escritorio es el ordenador
1De la apertura de datos   a la estadística
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4.000 millonesde vídeos vistosdiariamente
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o
Siempre digo que el trabajo “sexy”en los próximos 10 años será el deestadístico. La gente piensa quebromeo, pero ¿quién se...
#opendata
OpenRegs.com
Citywide Data Warehousehttp://data.octo.dc.gov
http://www.freeourdata.org.uk
http://www.showusabetterway.com
Jo Walsh & Rufus PollockOpen Knowledge Foundation
Ley de LinusDado un númerosuficientemente elevadode ojos, todos los erroresse convierten en obvios.     Eric Steven Raymon...
El gobierno como plataforma
infomediarios (al por mayor)Administración
Poniendo datos gubernamentales enlínea en formatos universalmenteaccesibles parapermitir que los ciudadanos losusen para c...
8 principios deopen government data  http://www.opengovdata.org
1    completos    Deben ofrecerse todos los datos públicos. Datos    públicos son aquellos que no están sujetos a    limit...
2    primarios    Los datos son los que se recogieron en la fuente    original, con el máximo nivel de granularidad, no   ...
3    puntuales    Los datos son ofrecidos tan pronto como sea    necesario para preservar su valor.
4    accesibles    Los datos son ofrecidos al más amplio rango de    usuarios para el más amplio rango de fines.
5    procesables por máquinas    Los datos están razonablemente estructurados    para permitir el procesamiento automatiza...
6    no discriminatorios    Los datos se ofrecen a cualquiera, sin requisitos    de registro.
7    no propietarios    Los datos son ofrecidos en un formato sobre el    cual ninguna entidad tiene un control exclusivo.
8    libres de licencia    Los datos no están sujetos a ningún copyright,    patente, marca registrada o regulación de    ...
8 principios deopen government data  http://www.opengovdata.org
#opengovdata open government data   http://www.opengovdata.org
“datos del gobierno abierto”#opengovdata“(open government) data”
“datos abiertos del gobierno”#opengovdata “open (government data)”
opendata               opengov#opengovdata
opendataThe New Ambiguity of“Open Government”                                                              opengovHarlan Y...
opendata           opengov
opendata Reutilización                                 opengov                 Transparencia
opendata              Reutilización Eficienciaeconómica                                              opengov              ...
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opendata Reutilización                                 opengov                 Transparencia
5   procesables por máquinas    Los datos están razonablemente estructurados para permitir el    procesamiento automatizad...
5   procesables por máquinas    Los datos están razonablemente estructurados para permitir el    procesamiento automatizad...
5                       Formato    La visión7   del    W3C                         Licencia8               Tim Berners-Lee...
en el que los ordenadores son capaces de analizar todos  los datos de la Web –el contenido, los enlaces, las      transacc...
★        En la WWW (en cualquier formato), con licencia abierta★★       Datos estructurados procesables por máquinas (p.e....
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Statistical “Cube” Data. Este grupo producirá unvocabulario, compatible con SDMX, para expresaralgunos tipos de datos esta...
5   procesables por máquinas    Los datos están razonablemente estructurados para permitir el    procesamiento automatizad...
Licencia8   libres de licencia    Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o    regulación...
participar (comunidad):             Comunicacióncolaborar, compartir                      digital  ¿©?  All rights reserve...
Jeremy Keith
Remezcla obras(propiedad intelectual)
Remezcla obras(propiedad intelectual)     no datos
Muchas de las licencias ampliamente reconocidas ni estándestinadas ni son adecuadas para ser aplicadas a datos o acoleccio...
¿Es válida en Europa?
Modeloformatos           catálogo             temas
¿Aumento del quantum de datos abiertos?
sells
¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”
¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”...
¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”...
¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”...
infomediarios (al por mayor)Administración
automatizar el tratamiento de la información          pero también el acceso              (al por mayor)           Adminis...
¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”...
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http://spec.datacatalogs.org/
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Los catálogos de datos abiertos   y las oficinas estadísticas
Principal proveedory las oficinas estadísticas
Ley 4/1989,de 12 de             Principal proveedor       y las oficinas estadísticasdiciembre,de Estadísticade la Comunid...
Ley 4/1989,  Consultables librementede 12 dediciembre,     + descargablesde Estadísticade la Comunidad Autónoma de Andaluc...
P   O    C   PE   -   EX   A   NC   X C DE   I S OL   S V C
P    C    -H   A HT   X C TM   I SML   S V L
Ley 4/1989,  Consultables librementede 12 dediciembre,     + descargablesde Estadísticade la Comunidad Autónoma de Andaluc...
2   De la estadísticaa la apertura de datos
ESTADÍSTICAPTOLEMAICA
ESTADÍSTICA  GobiernoPTOLEMAICA
¿Cliente?El Gobierno
¿Cliente?El Gobierno, los partido políticos, la prensa,las universidades, los centros de investigación,las empresas de inv...
I.II.III.
I. Un medio controlado por el usuarioII.III.
Producción   Distribución   Consumo
Producción   Distribución   Consumo
Producción   Distribución   Consumo
Producción   Distribución   Prosumidor
Producción   Distribución   Prosumidorpúblicos datos brutos
I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII.
Larry Page & Sergey Brin
Search Engine Optimization      Larry Page & Sergey Brin
Larry Page & Sergey Brin
usuarios directosusuarios finales  Larry Page & Sergey Brin
I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII. Un entorno diverso
Andrew Savikas
ARhttp://www.youtube.com/watch?v=U2uH-jrsSxs
AR
I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII. Un entorno diverso
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Conjunto de métodos que permiten a los  programas de terceros    solicitar los datos   que necesiten
Para humanos
Para humanos (desnudos)
Para humanos (desnudos)(accedida y leída por humanos)
Para humanos (desnudos)(accedida y leída por humanos)
Para humanos con máquinas(accedida por humanos,pero leída por máquinas)           Para humanos (desnudos)         (accedid...
Para máquinasconstruidas por humanos
Para máquinasconstruidas por humanos(accedida y leída por máquinas)
APIs
APIs = libertad
del sitio web originalpara externalizar             APIs = libertad
http://www.statsilk.com/maps/statplanet-world-bank-open-data
del sitio web originalpara externalizarpara mezclar             APIs = libertad
http://twittervision.com
http://trendsmap.com
del sitio web original   del navegadorpara externalizar        para mejorarlopara mezclar             APIs = libertad
del sitio web original   del navegadorpara externalizar        para mejorarlopara mezclar             para evitarlo       ...
How I stopped worrying about mywebsite and learned to love the wholeInternet     Matt McAlister     Director of Digital St...
De la estadísticacomo producto ciudadanos                   empresas                    infomediariosa la estadística como...
De la estadísticacomo producto                  construir     la infraestructura estadística            de la sociedada la...
“Apps” depropósito generalestadística como plataforma   “S.O.”
“Apps” depropósito general“Apps” de tercerosque resuelvennecesidades específicasestadística como plataforma   “S.O.”
Métrica de éxito
Modelo de negocio   Métrica de éxito
Modelo de negocio   Métrica de éxito
No operamos en el mercado de ojosModelo de negocio    Métrica de éxito
No operamos en el mercado de ojos sino en el de la referenciaModelo de negocio    Métrica de éxito
máxima exposición             y alcance de los datosreferencia
máxima exposición             y alcance de los datos             preservación de             la exactitudreferencia
máxima exposición             y alcance de los datos             preservación de             la exactitudreferencia   reco...
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Diapositiva 1: Wonder Wheel por Paulo Carrillo (CC BY-NC-SA)Diapositiva 3 y ss: UNIVAC por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiv...
Diapositiva 190: Página web de Mosaic en 1993 © Board of Trustees of the University of IllinoisDiapositiva 199: Larry Page...
La difusión estadística y la apertura de datos: un viaje de ida y vuelta
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Sesión impartida en el Máster en Estadística Pública de la Universidad de Sevilla. Sevilla, 22 de junio del 2012

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La difusión estadística y la apertura de datos: un viaje de ida y vuelta

  1. 1. La difusión estadísticay la apertura de datosun viaje de ida y vuelta Xavier BadosaInstituto de Estadística de Cataluña Sevilla, 22 de junio del 2012 Máster en Estadística Pública Universidad de Sevilla
  2. 2. 1980: El escritorio dentro del ordenador
  3. 3. 1950: El escritorio es el ordenador
  4. 4. 1De la apertura de datos a la estadística
  5. 5. #opendata
  6. 6. #opendata
  7. 7. #opendata
  8. 8. “uno de los más grandes subproductos de la revolución digital” #opendata “un activo económico” “la nueva materia prima del Siglo XXI”
  9. 9. o¿data?
  10. 10. “X reside en Barcelona” atributo o ¿data?“X ha visto un vídeo de Hans Rosling” acto
  11. 11. “X reside en Barcelona” atributo si lo registro es un o data“X ha visto un vídeo de Hans Rosling” acto
  12. 12. odata
  13. 13. odata
  14. 14. 4.000 millonesde vídeos vistosdiariamente
  15. 15. 4.000 millonesde vídeos vistosdiariamente
  16. 16. o
  17. 17. Siempre digo que el trabajo “sexy”en los próximos 10 años será el deestadístico. La gente piensa quebromeo, pero ¿quién se habríaimaginado que el de ingenieroinformático sería el trabajo “sexy”de los 90?
  18. 18. #opendata
  19. 19. OpenRegs.com
  20. 20. Citywide Data Warehousehttp://data.octo.dc.gov
  21. 21. http://www.freeourdata.org.uk
  22. 22. http://www.showusabetterway.com
  23. 23. Jo Walsh & Rufus PollockOpen Knowledge Foundation
  24. 24. Ley de LinusDado un númerosuficientemente elevadode ojos, todos los erroresse convierten en obvios. Eric Steven Raymond La catedral y el bazar
  25. 25. El gobierno como plataforma
  26. 26. infomediarios (al por mayor)Administración
  27. 27. Poniendo datos gubernamentales enlínea en formatos universalmenteaccesibles parapermitir que los ciudadanos losusen para comentarlos, derivar valor yactuar en sus propias comunidades Senator Barack Obama Mountain View, 14 Nov 2007
  28. 28. 8 principios deopen government data http://www.opengovdata.org
  29. 29. 1 completos Deben ofrecerse todos los datos públicos. Datos públicos son aquellos que no están sujetos a limitaciones legítimas por razones de privacidad, seguridad o privilegios.
  30. 30. 2 primarios Los datos son los que se recogieron en la fuente original, con el máximo nivel de granularidad, no de forma agregada o modificada.
  31. 31. 3 puntuales Los datos son ofrecidos tan pronto como sea necesario para preservar su valor.
  32. 32. 4 accesibles Los datos son ofrecidos al más amplio rango de usuarios para el más amplio rango de fines.
  33. 33. 5 procesables por máquinas Los datos están razonablemente estructurados para permitir el procesamiento automatizado.
  34. 34. 6 no discriminatorios Los datos se ofrecen a cualquiera, sin requisitos de registro.
  35. 35. 7 no propietarios Los datos son ofrecidos en un formato sobre el cual ninguna entidad tiene un control exclusivo.
  36. 36. 8 libres de licencia Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o regulación de secreto comercial. Pueden admitirse restricciones razonables por motivos de privacidad, seguridad y privilegio.
  37. 37. 8 principios deopen government data http://www.opengovdata.org
  38. 38. #opengovdata open government data http://www.opengovdata.org
  39. 39. “datos del gobierno abierto”#opengovdata“(open government) data”
  40. 40. “datos abiertos del gobierno”#opengovdata “open (government data)”
  41. 41. opendata opengov#opengovdata
  42. 42. opendataThe New Ambiguity of“Open Government” opengovHarlan Yu y David G. Robinson http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2012489
  43. 43. opendata opengov
  44. 44. opendata Reutilización opengov Transparencia
  45. 45. opendata Reutilización Eficienciaeconómica opengov Transparencia Salud democrática
  46. 46. opendata Reutilización Eficienciaeconómica opengov Transparencia Salud democrática
  47. 47. opendata Reutilización opengov Transparencia
  48. 48. 5 procesables por máquinas Los datos están razonablemente estructurados para permitir el procesamiento automatizado. Formato7 no propietarios Los datos son ofrecidos en un formato sobre el cual ninguna entidad tiene un control exclusivo. Licencia8 libres de licencia Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o regulación de secreto comercial.
  49. 49. 5 procesables por máquinas Los datos están razonablemente estructurados para permitir el procesamiento automatizado. Formato Formato7 no propietarios Los datos son ofrecidos en un formato sobre el cual ninguna entidad tiene un control exclusivo. Licencia Licencia8 libres de licencia Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o regulación de secreto comercial.
  50. 50. 5 Formato La visión7 del W3C Licencia8 Tim Berners-Lee Director of the W3C
  51. 51. en el que los ordenadores son capaces de analizar todos los datos de la Web –el contenido, los enlaces, las transacciones entre personas y ordenadores–. La “Web Semántica”, que debería hacer esto posible, aún ha de surgir, pero cuando lo haga, los mecanismos diarios del comercio, de la burocracia y de nuestras vidas serán manejados por máquinas hablando con máquinas. Tim Berners-Lee Director of the W3C, 1999
  52. 52. ★ En la WWW (en cualquier formato), con licencia abierta★★ Datos estructurados procesables por máquinas (p.e. Excel)★★ ★ Formato no propietario (p.e. CSV) sujeto cosas★★ ★★ Formato RDF predicado direcciones objeto★★ ★★★ Enlazados con otros datos
  53. 53. ★ En la WWW (en cualquier formato), con licencia abierta★★ Datos estructurados procesables por máquinas (p.e. Excel)★★ ★ Formato no propietario (p.e. CSV) sujeto cosas★★ ★★ Formato RDF predicado direcciones objeto★★ ★★★ Enlazados con otros datos
  54. 54. @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .@prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .@prefix census: <tag:govshare.info,2005:rdf/census/> .@prefix usgovt: <tag:govshare.info,2005:rdf/usgovt/> .<http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us/ny> rdf:type usgovt:State ; usgovt:censusStateCode "21" ; usgovt:fipsStateCode "36" ; usgovt:uspsStateCode "NY" ; dc:title "New York" ; dcterms:isPartOf <http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us> ; geo:lat 42.155127 ; geo:long -75.164667 ; census:population 18976457 ; census:households 7679307 ; census:landArea "122283145776 m^2" ; census:waterArea "19016249880 m^2" ; census:details<http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us/ny/censustables> .
  55. 55. @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .@prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .@prefix census: <tag:govshare.info,2005:rdf/census/> .@prefix usgovt: <tag:govshare.info,2005:rdf/usgovt/> .<http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us/ny> rdf:type usgovt:State ; usgovt:censusStateCode "21" ; usgovt:fipsStateCode "36" ; usgovt:uspsStateCode "NY" ; dc:title "New York" ; dcterms:isPartOf <http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us> ; geo:lat 42.155127 ; geo:long -75.164667 ; census:population 18976457 ; census:households 7679307 ; census:landArea "122283145776 m^2" ; census:waterArea "19016249880 m^2" ; census:details<http://www.rdfabout.com/rdf/usgov/geo/us/ny/censustables> .
  56. 56. Statistical “Cube” Data. Este grupo producirá unvocabulario, compatible con SDMX, para expresaralgunos tipos de datos estadísticos. Éste no espreciso que sea tan expresivo como todo el SDMX,sino que puede proporcionar un subconjunto, como en el RDF DataCube Vocabulary.
  57. 57. 5 procesables por máquinas Los datos están razonablemente estructurados para permitir el procesamiento automatizado. Formato Formato7 no propietarios Los datos son ofrecidos en un formato sobre el cual ninguna entidad tiene un control exclusivo. Licencia Licencia8 libres de licencia Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o regulación de secreto comercial.
  58. 58. Licencia8 libres de licencia Los datos no están sujetos a ningún copyright, patente, marca registrada o regulación de secreto comercial.
  59. 59. participar (comunidad): Comunicacióncolaborar, compartir digital ¿©? All rights reserved? ¿Todos los derechos reservados? Algunos derechos reservados Creative Commons (CC) creativecommons.org, es.creativecommons.org “Share, reuse, and remix — legally”
  60. 60. Jeremy Keith
  61. 61. Remezcla obras(propiedad intelectual)
  62. 62. Remezcla obras(propiedad intelectual) no datos
  63. 63. Muchas de las licencias ampliamente reconocidas ni estándestinadas ni son adecuadas para ser aplicadas a datos o acolecciones de datos. Aquí se describen un abanico de renunciasy licencias que se han diseñado y adecuado al tratamiento de losdatos. Las licencias de Creative Commons (excepto de CCZero),la GFDL, la GPL, la BSD… NO son adecuadas para los datos y sedesaconseja DECIDIDAMENTE su uso.
  64. 64. ¿Es válida en Europa?
  65. 65. Modeloformatos catálogo temas
  66. 66. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?
  67. 67. sells
  68. 68. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”
  69. 69. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”(en el sentido de los 8 principios, sí según W3C)
  70. 70. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”(en el sentido de los 8 principios)Licencias no siempre adecuadas
  71. 71. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”(en el sentido de los 8 principios)Licencias no siempre adecuadasUn modelo basado sobre todo en descargas
  72. 72. infomediarios (al por mayor)Administración
  73. 73. automatizar el tratamiento de la información pero también el acceso (al por mayor) Administración
  74. 74. ¿Aumento del quantum de datos abiertos?Laxitud del concepto “conjunto de datos”No todos los datos incluidos son “abiertos”(en el sentido de los 8 principios)Licencias no siempre adecuadasUn modelo basado sobre todo en descargas¿Escalabilidad?
  75. 75. dataset datasetdataset dataset dataset dataset dataset dataset catálogo datasetdataset dataset dataset dataset dataset dataset dataset dataset
  76. 76. dataset datasetdataset dataset dataset dataset dataset dataset catálogo datasetdataset dataset dataset dataset dataset dataset dataset dataset
  77. 77. catálogo catálogocatálogo catálogo catálogocatálogo catálogo catálogo catálogo catálogo catálogo catálogo
  78. 78. http://spec.datacatalogs.org/
  79. 79. ¿Balance?
  80. 80. Los catálogos de datos abiertos y las oficinas estadísticas
  81. 81. Principal proveedory las oficinas estadísticas
  82. 82. Ley 4/1989,de 12 de Principal proveedor y las oficinas estadísticasdiciembre,de Estadísticade la Comunidad Autónoma de Andalucía(Artículo 30. Competencias y funciones)f. Crear, mantener y gestionar bases de datos de interés estadístico para la Comunidad Autónoma.k. Difundir los resultados estadísticos obtenidos por el Instituto.
  83. 83. Ley 4/1989, Consultables librementede 12 dediciembre, + descargablesde Estadísticade la Comunidad Autónoma de Andalucía en un formato abierto(Artículo 30. Competencias y funciones) (¿5 estrellas W3C: RDF Data Cube Vocabulary?)f. Crear, mantener y gestionar bases de datos de interés estadístico para la Comunidad Autónoma.k. Difundir los resultados estadísticos obtenidos por el Instituto.
  84. 84. P O C PE - EX A NC X C DE I S OL S V C
  85. 85. P C -H A HT X C TM I SML S V L
  86. 86. Ley 4/1989, Consultables librementede 12 dediciembre, + descargablesde Estadísticade la Comunidad Autónoma de Andalucía en un formato abierto(Artículo 30. Competencias y funciones) (W3C: RDF Data Cube)f. Crear, mantener y gestionar bases de datos de No sólo tablas de resultados interés estadístico para la Comunidad Autónoma.k. Difundir los resultados estadísticos obtenidos por el Instituto.
  87. 87. 2 De la estadísticaa la apertura de datos
  88. 88. ESTADÍSTICAPTOLEMAICA
  89. 89. ESTADÍSTICA GobiernoPTOLEMAICA
  90. 90. ¿Cliente?El Gobierno
  91. 91. ¿Cliente?El Gobierno, los partido políticos, la prensa,las universidades, los centros de investigación,las empresas de investigación de mercado...
  92. 92. I.II.III.
  93. 93. I. Un medio controlado por el usuarioII.III.
  94. 94. Producción Distribución Consumo
  95. 95. Producción Distribución Consumo
  96. 96. Producción Distribución Consumo
  97. 97. Producción Distribución Prosumidor
  98. 98. Producción Distribución Prosumidorpúblicos datos brutos
  99. 99. I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII.
  100. 100. Larry Page & Sergey Brin
  101. 101. Search Engine Optimization Larry Page & Sergey Brin
  102. 102. Larry Page & Sergey Brin
  103. 103. usuarios directosusuarios finales Larry Page & Sergey Brin
  104. 104. I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII. Un entorno diverso
  105. 105. Andrew Savikas
  106. 106. ARhttp://www.youtube.com/watch?v=U2uH-jrsSxs
  107. 107. AR
  108. 108. I. Un medio controlado por el usuarioII. Una red de intermediariosIII. Un entorno diverso
  109. 109. ?
  110. 110. Conjunto de métodos que permiten a los programas de terceros solicitar los datos que necesiten
  111. 111. Para humanos
  112. 112. Para humanos (desnudos)
  113. 113. Para humanos (desnudos)(accedida y leída por humanos)
  114. 114. Para humanos (desnudos)(accedida y leída por humanos)
  115. 115. Para humanos con máquinas(accedida por humanos,pero leída por máquinas) Para humanos (desnudos) (accedida y leída por humanos)
  116. 116. Para máquinasconstruidas por humanos
  117. 117. Para máquinasconstruidas por humanos(accedida y leída por máquinas)
  118. 118. APIs
  119. 119. APIs = libertad
  120. 120. del sitio web originalpara externalizar APIs = libertad
  121. 121. http://www.statsilk.com/maps/statplanet-world-bank-open-data
  122. 122. del sitio web originalpara externalizarpara mezclar APIs = libertad
  123. 123. http://twittervision.com
  124. 124. http://trendsmap.com
  125. 125. del sitio web original del navegadorpara externalizar para mejorarlopara mezclar APIs = libertad
  126. 126. del sitio web original del navegadorpara externalizar para mejorarlopara mezclar para evitarlo APIs = libertad
  127. 127. How I stopped worrying about mywebsite and learned to love the wholeInternet Matt McAlister Director of Digital Strategy Guardian Media Group
  128. 128. De la estadísticacomo producto ciudadanos empresas infomediariosa la estadística como infraestructura
  129. 129. De la estadísticacomo producto construir la infraestructura estadística de la sociedada la estadística como infraestructura
  130. 130. “Apps” depropósito generalestadística como plataforma “S.O.”
  131. 131. “Apps” depropósito general“Apps” de tercerosque resuelvennecesidades específicasestadística como plataforma “S.O.”
  132. 132. Métrica de éxito
  133. 133. Modelo de negocio Métrica de éxito
  134. 134. Modelo de negocio Métrica de éxito
  135. 135. No operamos en el mercado de ojosModelo de negocio Métrica de éxito
  136. 136. No operamos en el mercado de ojos sino en el de la referenciaModelo de negocio Métrica de éxito
  137. 137. máxima exposición y alcance de los datosreferencia
  138. 138. máxima exposición y alcance de los datos preservación de la exactitudreferencia
  139. 139. máxima exposición y alcance de los datos preservación de la exactitudreferencia reconocimiento de la marca
  140. 140. Estadísticaen la nube
  141. 141. Estadística ubicua
  142. 142. Gracias
  143. 143. Diapositiva 1: Wonder Wheel por Paulo Carrillo (CC BY-NC-SA)Diapositiva 3 y ss: UNIVAC por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiva 18 y ss: Cubierta del libro Big Data Glossary de O’Reilly MediaDiapositiva 22: Cubierta de la revista ScienceDiapositva 42: Cubierta de dos ediciones de Here Comes Everybody (Penguin)Diapositiva 43: Máquina expendedora por Dominic Alves (CC BY)Diapositiva 43: Carretera por Niamor83 (CC BY-NC-SA)Diapositiva 45: Calle Google en Mountain View por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiva 71: “I have a dream” por Lushbunny (CC BY-NC-ND)Diapositiva 72: Linked data por Richard Cyganiak (CC BY-NC)Diapositiva 88: DJ por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiva 90: Andy en el Vehicle Assemply Building de Cabo Cañaveral por Jeremy Keith (CC BY)Diapositiva 91: The Iron Man © Marvel Studios, Fairview Entertainment y Paramount PicturesDiapositiva 120: Diapositiva presentada en Share-PSI workshop 2011 por Richard Swetenham de la Comisión EuropeaDiapositiva 184 y ss: El sistema ptolemaico por Johannes van Loon (en el dominio público)Diapositiva 186: Tipos móviles por Willi Heidelbach (CC BY-SA)Diapositiva 187 y ss: Períodicos por ShironekoEuro (CC BY)Diapositiva 187 y ss: Tractatus Georgii Peurbachii super propositiones Ptolemaei de sinubus & chordis (1541 ed.) by Georg von Peurbach & Joannes Regiomontanus, © Mark RichardsDiapositiva 189 y ss: Ceros y unos por Josh Bancroft (CC BY-NC)
  144. 144. Diapositiva 190: Página web de Mosaic en 1993 © Board of Trustees of the University of IllinoisDiapositiva 199: Larry Page & Sergey Brin, autor desconocido (fotografía oficial de Google)Diapositiva 204: PC por Boffy b (CC BY-SA)Diapositiva 204: PSP por Dan Taylor (CC BY)Diapositiva 205 y ss: Uomo Vitruviano por Leonardo da Vinci (en el dominio público)Diapositiva 213 y ss: Botella por Prizmatic (CC BY-NC)Diapositiva 215 y ss: Espermatozoides por autor desconocidoDiapositiva 222 y ss: Homo erectus tomado de recursos.cnice.mec.es donde no constaba autor.Diapositiva 225: Homo sapiens neanderthalis tomado de vanedf11.blogspot.com donde no constaba autor.Diapositiva 226: Asimo por AZAdam (CC BY-SA)Diapositiva 245: Imagen de la película Dr. Strangelove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Bomb de Stanley Kubrick © Columbia PicturesDiapositiva 260 y ss: Desierto de Mohave por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiva 264 y ss: Diana por Jacob Vance (CC BY-NC)Diapositiva 265 y ss: Dólares por Daniel Borman (CC BY)Diapositiva 266: Ojo de Mick ㋡rlosky (CC BY-NC)Diapositiva 279: Nubes por Xavier Badosa (CC BY)Diapositiva 290: Planeta Tierra por la NASA (en el dominio público)

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