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Laura Hernández Garvayo Programa Superior Innovación Digital y Gobierno TI, IE Business School
Conferencia, 6 de mayo 2014
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ÍNDICE
I. Qué medir
II. Por qué
III. Cómo: datos existentes y uso de nuevas tecnologías (big data)
IV. Resultados
V. Perfiles profesionales
VI. Conclusiones
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I. QUÉ MEDIR
¿Qué es la I+D+i? CIENCIA, TECNOLOGÍA INNOVACIÓN
Publicaciones y citas
Patentes y start ups
Movilidad de invesQgadores y empleo
Salud, medio ambiente, energía…
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II. POR QUÉ GASTO EN I+D • $1.4 trillones en el mundo
• $170 billones en I+D (civil) en EEUU
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II. POR QUÉ
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III. CÓMO MEDIR
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DATOS DE INPUT DATOS DE RESULTADOS
Fuentes de bases de datos de resultados
Patentes
Publicaciones
3.1. CÓMO MEDIR. Datos existentes
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3.2. CÓMO MEDIR. NUEVAS TECNOLOGÍAS
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RFID y vídeo (datos existentes) Web scraper Microdatos con recursos longitudinales
3.2. CÓMO MEDIR. NUEVAS TECNOLOGÍAS
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IV. RESULTADOS
Los efectos de la financiación de la I+D en las Universidades
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IV. RESULTADOS
¿Qué ocurriría con el empleo?
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V. PERFILES PROFESIONALES
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V. PERFILES PROFESIONALES. QUÉ HACEN
Fuente: GMAC, 2013
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V. PERFILES PROFESIONALES. HERRAMIENTAS
Tecnologías de programación y bases de datos
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V. PERFILES PROFESIONALES. EJEMPLOS
• Web data scrap • Análisis de textos y procesamiento • Minería de datos. Topic modelling (LDA) • Programación • Diseño web • Visualizar (Tableau, Google VisualizaQon API) • Estructurar datos (Graph ML) • EstadísQcos (R, Stata, SPSS)
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VI. CONCLUSIONES. CLAVES DE BIGDATA
• Nuevas métricas. ¿Qué es la rentabilidad?
• GesQonar vs analizar
• ComparQr y Colaborar
• Interoperabilidad
• Estandarización
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VI. CONCLUSIONES. RETOS DE BIGDATA
• ¿Qué uso se hace de los resultados?
• Confidencialidad
• Privacidad
• Seguridad
• Calidad
• Formación InteracQvidad