Data
Librarian
¿de qué va?
Lourdes Feria
2022

De dónde venimos

Formas
culturales
Siglo XIX
Siglo XX
Siglo XXI

https://www.ifla.org/es/news/ifla-
trend-report-2021-update-released/

¿Cómo imaginas
al data
librarian?

Datos estructurados

No estructurados

Datos Cuantitativos

Transcripciones de audio y video
Datos cualitativos

Datos no-digitales

Datos
no-digitales

Fotografías

Instrumentos

Análisis CUALI
• En crudo
• Instrumentos
• Entrevistas, estudios
focales, historias de vida
• Teoría fundamentada
• CAQDAS
• Procesados
• Resultados
• Repositorios

Data monsters
• Ingenieros
informáticos/robótica
• Diseñadores/visualización
• Analistas predictivos
• Expertos en seguridad
• Programadores de software
para manejo de datos
• Científico de datos
• Bibliotecario de datos

Data Steward

¿Para qué?

Dos
vertientes
• Servicios de datos bibliométricos
• Servicios de gestión de datos
Milanés, Y., 2022

La biblioteca y
los servicios de
datos
• Acceso pertinente a
repositorios
• Referencia y desarrollo de
portales de datos propios
• Orientación para selección
de programas informáticos
• Analítica de usuarios
• Protección de datos
• Alfabetización en datos

Acceso pertinente a
repositorios

Referencia y
desarrollo de
portales de
datos propios

Orientación para la selección de programas
informáticos
Para gestión
de datos
cuantitativos
(SPSS)
Para gestión de datos
cualitativos (Atlas.ti,
Nvivo, MaxQDA)
Para análisis
(R,
M
onkeyLearn,
Python…)
Para curación
(Fedora
Commons,
Solr)
Para captura y
almacenamiento SQL
Server, NiFi

library.stanford.edu

biblioteca.colmex.mx

¿Cuánto tiempo pasan
en nuestra página?
¿De dónde vienen?
¿Qué hacen?
¿Cómo les podemos
servir mejor?
Analítica de usuarios

Clasificación de nuestros propios contenidos:
eventos, visitas, etc
Eventos con palabras clave (Formato, título, abstract)
Procesamiento de palabras: opiniones (por ejemplo)
Indicadores estadísticos
Modelos predictivos
Sistemas de recomendación y búsqueda
Graficos web interactivos (eventos + personas + contexto)
Redes de tuits y análisis de sentimientos
(positivos, negativos, neutros) en tiempo real

Protección de datos
• Apoyar en la integración de todos los
sistemas de datos de investigación
• Apoyar el control de metadatos para
proporcionar soporte a las áreas de datos
regulados, ya sea en sistemas actuales o
futuros para otros usuarios
• Liderar la creación de subsecciones y otros
grupos de datos para usar en toda la
empresa, administrar jerarquías y usuarios

Alfabe3zación
en Datos

Otras Actividades
Informes y
visualización
bibliométrica
Planes de Ges9ón de
datos de Inves9gación
Desarrollo de políticas
de datos
Desarrollo y
enriquecimiento de las
funciones de un CRIS
(Current
Research Informa(on Sys
tem)
Desarrollo de una
base de datos ad-hoc
propia en un Lenguaje
de consultas
estructuradas para
bases de datos
relacionales (Ej:
MySQL, SQLlite,
SQLServer, etc)
Visualización de datos
(Apoyo a los
investigadores en los
gráficos para sus
papers, visualización
de datos propios de la
biblioteca de sus
gestiones y
colecciones)
Análisis estadís9cos
descrip9vos
Milanés, Y., 2022

¿Qué haras
este fin y tus
vacaciones?

¿Cuántos bibliotecarios de datos tienen las
universidades de investigación?
Funciones
• Apoyo para ayudar a los estudiantes y
académicos a conducir su investigación con
datos
• Dirigirlos a los datasets apropiados
• Entrenar en lenguajes de programación,
estadística y software
• Apoyar en la creación de visualizaciones de
datos y bases de datos
• Consultar sobre GDI, preservación y
compartición de datos

Rebecca Springer
h=ps://sr.ithaka.org/blog/coun?ng-
data-librarians/

Competencias
• Curaduría
• Preservación
• Análisis
• Metadatos
• Reutilización
• Normatividad
• Políticas
• Orientación y capacitación

Tareas
Construir el catálogo de
datos y su manual de
uso
Atender su
mantenimiento y
actualización
Capacitar a los usuarios
Documentar los procesos

Formación
Maestría en:
Documentación
Bibliotecología
Archivología
Tres a cinco años de
experiencia
Familiaridad con
programación,
estadística y
comunicación

Competencias del data librarian
Datos y tecnologías
geoespaciales;
Lenguajes de
programación;
Paquetes estadísticos
(SPSS, Stata, SAS);
Gestión y
preservación de
datos;
Redacción de
solicitudes de fondos
de investigación;
Ges9ón de proyectos;
Pensamiento crí9co y
resolución de
problemas;
Empaquetado de
datos, reutilización de
datos, codificación de
datos;
Repositorios
ins9tucionales y
metadatos;
Tecnologías
actuales online;
Análisis de datos
cualitativos y
cuantitativos.
Spinak, E. 2019

• Los mejores bibliotecarios de
datos se salen de la oficina y
van y hablan con las
personas
• El objetivo es resolver
problemas del mundo real…
aprende todo lo que puedas
de tus propios datos… de
dónde vienen…. Observa la
realidad más amplia… toda
la información que estará
almacenada en algún
formato tecnológico

Repositorios
AMAZON

DISNEY DATA LIBRARIAN
Responsabilidades:
• Apoyar la cobertura y creación de
taxonomías para nuevas secciones
de campos maestros y de
metadatos
• Ayudar a diseñar taxonomías y
perfiles de datos
• Participar en la gestión de los
datos maestros (CBM, SAP,
Product Master, etc.), incluidas
actividades como
coincidencia/fusión de títulos
creación de nuevos registros de
caracteres manejo de
excepciones, etc.
• Apoyar en la diseminación,
aceptación y uso de la
aplicación CTaM (caracteres,
títulos y más) en toda la
empresa
• Del mismo modo, apoyar en
otras aplicaciones
generadas por CBM como
SAP y Product Master
• Contribuir a la expansión de
los dominios de cobertura
de datos de CTaM, a través
del soporte para la creación
de reglas y pautas
“Estamos
contratando”

Expertos en datos
• El Ins'tuto Global McKinsey sugirió que con las tasas de
capacitación actuales, tan solo en los EE. UU. habrá entre
140000 y 190000 puestos de trabajo más que cienEficos de
datos capacitados para 2018 (Manyika et al., 2011)
• En la escala de alfabe'zación, fluidez y dominio, solo un
cienEfico de datos habría logrado la maestría.
• El mismo informe también es'mó un 1.500.000 de déficit de
empleados analistas y gerentes "expertos en datos" capaces
de trabajar con los datos para tomar decisiones efec'vas
(Manyika et al., 2011)
• El IDC sugiere un número similar (Vesset et al., 2014).
hYps://dalspace.library.dal.ca/bitstream/handle/10222/64578/St
rategies%20and%20Best%20Prac'ces%20for%20Data%20Literacy
%20Educa'on.pdf

¿Qué vendrá?
• Difícilmente lo sabemos
• Con la IA ¿vamos a
perder nuestros
trabajos?
• Tenemos que pensar en
• los escenarios
posibles
• las generaciones
que siguen