{"id":522,"date":"2016-08-02T15:24:36","date_gmt":"2016-08-02T15:24:36","guid":{"rendered":"http:\/\/triton.exp.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=522"},"modified":"2016-08-02T15:24:36","modified_gmt":"2016-08-02T15:24:36","slug":"big-data-y-el-agro-son-socios-estrategicos-para-beneficio-del-pais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=522","title":{"rendered":"\u201cBig Data y el Agro son socios estrat\u00e9gicos para beneficio del pa\u00eds\u201d"},"content":{"rendered":"

\"Ernesto-Mislej\"<\/a>Hablemos de tu trabajo en 7Puentes y de los principales proyectos de la empresa.<\/strong><\/p>\n

7Puentes<\/a><\/span> es una consultora en Ciencia de Datos y Big Data que tiene 9 a\u00f1os en el mercado, que brinda servicios de valor agregado tanto en la pata anal\u00edtica como en las soluciones concretas. Al fin del d\u00eda construimos un software y para construirlo se necesitan diferentes tipos de perfiles: analistas, desarrolladores y arquitectos.<\/p>\n

Actualmente somos 15 personas. La empresa est\u00e1 dividida entre los directores, los especialistas t\u00e9cnicos y los implementadores que son desarrolladores de software. Todos nuestros empleados provienen de universidades nacionales, los m\u00e1s Juniors son de la Universidad Nacional de Quilmes; adem\u00e1s tenemos otros perfiles m\u00e1s Seniors de las facultades de Ingenier\u00eda y Exactas de la UBA. Tambi\u00e9n contamos con el soporte de expertos en el \u00e1rea de teledetecci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n

En cuanto a los tipos de proyectos que tomamos, est\u00e1n por un lado aquellos relacionados con el fortalecimiento de la infraestructura tecnol\u00f3gica y optimizaci\u00f3n de procesos -lo m\u00e1s parecido al armado de un Datawarehouse corporativo con la gesti\u00f3n de datos masivos-. En estos casos, los perfiles que se requieren son ingenieriles y los problemas que se quieren resolver son m\u00e1s conocidos y previsibles.<\/p>\n

Un segundo tipo de proyectos son aquellos que incluyen problemas de innovaci\u00f3n en ciencia de datos. Para estas cuestiones nos convocan tanto las gerencias de marketing como las gerencias de venta. Tienen que ver con empresas que innovan permanentemente, creando soluciones nuevas a partir de los datos que ya se est\u00e1n gestionando.<\/p>\n

Despu\u00e9s hay una tercera parte, un tercer tipo de proyectos que supone resolver cosas puntuales de modelos anal\u00edticos. O sea que el primer tipo de proyectos ser\u00eda de Big Data, el segundo tipo ser\u00eda de Data Science y el tercero Modelos anal\u00edticos peque\u00f1os.<\/p>\n

Me imagino que a lo largo de estos 9 a\u00f1os la empresa se fue expandiendo hasta llegar a proyectos de gran envergadura\u2026<\/strong><\/p>\n

La experiencia acumulada te permite formalizar los proyectos en productos que puedan ser replicables para diferentes tipos de clientes. Son todas caracter\u00edsticas de calidad, propias de la ingenier\u00eda de software. En este momento tenemos proyectos muy fuertes de Big Data en el Agro.<\/p>\n

La Fundaci\u00f3n Sadosky, el Ministerio de Agroindustria y ARSAT crearon una plataforma llamada PALENQUE<\/a><\/span>, para el procesamiento de datos de Big Data y Agro. Nosotros ganamos la licitaci\u00f3n el a\u00f1o pasado para ser los arquitectos de Big Data del proyecto y \u00a0desarrollamos la plataforma. Es el proyecto de Big Data nacional m\u00e1s grande que existe, a nivel del Estado.<\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste esa plataforma?<\/strong><\/p>\n

Es una plataforma y un ecosistema de aplicaciones que brindan soluciones tecnol\u00f3gicas basadas en Big Data a los productores agropecuarios, al sector p\u00fablico y a otros actores del sistema productivo y cient\u00edfico.<\/p>\n

El desarrollo del software ya lleva 7 meses y actualmente est\u00e1 en el momento de garant\u00eda del producto. La Fundaci\u00f3n Sadosky inici\u00f3 la carga de algunos sets de datos p\u00fablicos y en los pr\u00f3ximos meses se lanzar\u00e1 una versi\u00f3n de prueba para desarrolladores, de manera que podamos obtener un primer feedback.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda, una comunidad de peque\u00f1os desarrolladores de software desean vender productos de software y para ese producto espec\u00edfico necesitan disponer de computadoras y discos r\u00edgidos; un cloud o una nube privada, donde haya datos referentes al Agro, para poder explotar y generar servicios de informaci\u00f3n. Entonces, es una plataforma donde se van a alojar datos del clima, datos de im\u00e1genes satelitales, im\u00e1genes a\u00e9reas de los cultivos obtenidas por drones, datos del agua, datos generales de la producci\u00f3n, series de tiempo del precio de la soja, etc. Todo se re\u00fane en un repositorio de datos p\u00fablicos.<\/p>\n

Los productores que realizan todo el circuito productivo -preparar la tierra, comprar semillas, sembrar, utilizar agroqu\u00edmicos, cosechar y vender- est\u00e1n generando informaci\u00f3n que se vuelca en esta plataforma y es consumible por los desarrolladores de aplicaciones.<\/p>\n

Un ejemplo de este tipo de aplicaci\u00f3n podr\u00eda ser un monitor o un sem\u00e1foro que indique si conviene fumigar o no. Supongamos que se le cargan los datos del lote y este desarrollador observa datos meteorol\u00f3gicos y datos de series de tiempo de informaci\u00f3n satelital donde se calcula el \u00edndice verde u otros \u00edndices acu\u00edferos y observa datos del clima. A partir de ello arma un modelo y responde, dada una posici\u00f3n geogr\u00e1fica y una fecha, si conviene o no conviene fumigar.<\/p>\n

En general, los principales destinatarios de la plataforma son los desarrolladores emergentes o emprendedores, porque al estar inici\u00e1ndose en el negocio se les abre el juego. Una de las visiones de la plataforma es poder transferir los ingresos que se generan con el Agro al sector inform\u00e1tico.<\/p>\n

Big Data y el Agro est\u00e1n siendo socios estrat\u00e9gicos en beneficio del pa\u00eds. Considerando que ambos sectores son claves para Argentina, se gener\u00f3 esa composici\u00f3n de emprendedores tecnol\u00f3gicos que pueden hacer software especializado para el Agro.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es tu gran desaf\u00edo hoy como consultor en Big Data?<\/strong><\/p>\n

Cuando pienso en la estrategia de 7Puentes, pienso tambi\u00e9n en si es sustentable el modelo de empresa de 15 personas o si tenemos que crecer. Si crecemos el interrogante que se plantea es c\u00f3mo seguir brindando la misma calidad. Son todos interrogantes que tienen que ver con la estrategia de expansi\u00f3n y adquisici\u00f3n de nuevos mercados, aplicando t\u00e9cnicas de gerenciamiento de una empresa de software.<\/p>\n

Nuestra principal preocupaci\u00f3n hoy es c\u00f3mo formalizamos esta estrategia para abrir nuevos mercados y generar alianzas con los diferentes actores que participan en este proceso.<\/p>\n

Lo que estamos haciendo actualmente es acompa\u00f1ar a las Venture Capital o aceleradoras de negocios que tienen proyectos de startups, para asistirlos y asesorarlos t\u00e9cnicamente en todo lo que tenga que ver con ciencia de datos. Generalmente estas startups no cuentan con un cient\u00edfico de datos entre su equipo de trabajo, por lo que brindamos servicios tanto a la empresa como a sus inversores.<\/p>\n

Cambiando de tema, te propongo que conversemos sobre tu actividad de divulgaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n en Big Data.<\/strong><\/p>\n

Cuando armamos el BIG DATA RADIO SHOW<\/a><\/span> con la productora, intentamos delinear los diferentes t\u00f3picos, cu\u00e1l ser\u00eda el lenguaje, el tema, las audiencias de la radio. El foco del programa era tratar de masificar y llevar directamente a la vida cotidiana los datos: c\u00f3mo los datos que est\u00e1 generando un ciudadano com\u00fan le afectan en la vida cotidiana, ejemplos de privacidad, c\u00f3mo una marca sabe cosas de vos que no ten\u00e9s ganas de que sepa, opiniones y tendencias que trae la gente com\u00fan.<\/p>\n

Pero tambi\u00e9n -adem\u00e1s de que me conozcan- busco divulgar para que la disciplina crezca, para que tenga mayor presencia en el p\u00fablico en general y el p\u00fablico acad\u00e9mico todo lo que es la ciencia de datos y la actividad tenga otra din\u00e1mica.<\/p>\n

Ayer mismo sali\u00f3 en un diario online una nota de la pol\u00edtica de privacidad de Facebook. Es impensado que una nota en un medio masivo de comunicaci\u00f3n hablando sobre la pol\u00edtica de privacidad de una red social. Si lo pens\u00e1s, lleg\u00f3 a la audiencia masiva un tema como la pol\u00edtica de privacidad de datos.<\/p>\n

Creo que en lo que es divulgaci\u00f3n con datos los medios masivos eligen dos formas de tratarlo: o la nota de color -Facebook sabe si est\u00e1s enamorado o no- o la nota de divulgaci\u00f3n cient\u00edfica -una entrevista m\u00e1s profunda con el autor de un trabajo o un descubrimiento como lo que hace Nora B\u00e4r en La Naci\u00f3n-.<\/p>\n

\u00bfY el periodismo de datos?<\/strong><\/p>\n

El periodismo de datos se queda a mitad de camino entre una publicaci\u00f3n cient\u00edfica, porque no tiene la rigurosidad ni el veedor de una revista cient\u00edfica, y una nota completamente subjetiva, editorialista, de un periodista que cuenta la historia que tiene ganas de contar \u00e9l. Brinda herramientas concretas, una visualizaci\u00f3n o estad\u00edsticas para que el lector final sea el que construya la historia, por ejemplo con Panam\u00e1 Papers.<\/p>\n

Me parece que habr\u00eda que descartar las notas de periodismo de datos dentro de la tem\u00e1tica de divulgaci\u00f3n en ciencia de datos. Porque intentan contar una historia de un dato de actualidad en particular, con un inter\u00e9s m\u00e1s editorial que de divulgar cient\u00edficamente sobre Big Data.<\/p>\n

\n
EN FOCO: LA MAESTR\u00cdA<\/h5>\n

Quer\u00eda tener una breve reflexi\u00f3n tuya sobre la Maestr\u00eda…<\/h3>\n

\u00bfQu\u00e9 forma la Maestr\u00eda, forma empleados o forma emprendedores? Para formar empleados, se trabaja m\u00e1s sobre un manual de instrucciones. Creo que las otras maestr\u00edas, de universidades privadas, son m\u00e1s formadoras de empleados. Y en cambio, en nuestra maestr\u00eda somos m\u00e1s formadores de emprendedores.<\/p>\n

Considero que la maestr\u00eda prepara emprendedores en el sentido de que pueden motivar cambios culturales y organizacionales a partir del Data Mining, pero no s\u00e9 si forma empresarios. El hecho de contactar redes, d\u00f3nde obtener financiamiento, pensar mercados y estrategias, ese tipo de conocimientos no los brinda. En la UBA se aprecia ese tipo de visi\u00f3n tradicional. Me parece que nuestro programa forma buenos investigadores, el tema ser\u00eda ver c\u00f3mo se inserta all\u00ed la gesti\u00f3n de proyectos.<\/p>\n

En cuanto a lo que es Big Data, la materia que dicto hace una actualizaci\u00f3n de los ejes troncales: Machine Learning, Estad\u00edstica y Data Mining. Pero tambi\u00e9n hago una actualizaci\u00f3n de las problem\u00e1ticas de vanguardia de la actualidad. Generamos solucionadores de problemas, porque los cient\u00edficos que formamos pueden dise\u00f1ar y resolver un problema. La caracter\u00edstica de la UBA es preguntarse por la herramienta que se usa. Pero la cuesti\u00f3n es metodol\u00f3gica, la herramienta pod\u00e9s aprenderla pero hay que ver c\u00f3mo model\u00e1s el problema y lo entend\u00e9s.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ernesto Mislej es fundador y director de 7Puentes, donde coordina el laboratorio de investigaci\u00f3n en ciencia de datos. Actualmente es profesor de la Maestr\u00eda en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento de la Universidad de Buenos Aires, en la materia \u201cT\u00f3picos de Data Mining en Big Data\u201d. Es Licenciado en Ciencias de la Computaci\u00f3n y Especialista en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (UBA).<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":524,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[17],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/522"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=522"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/522\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":532,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/522\/revisions\/532"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/524"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=522"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=522"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=522"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}