¿Es rentable innovar? Nuevos resultados utilizando técnicas de bigdata"

Laura  Hernández  Garvayo  Programa  Superior  Innovación  Digital  y  Gobierno  TI,  IE  Business  School  

Conferencia,  6  de  mayo  2014  

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      

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…  

II.  POR  QUÉ  GASTO  EN  I+D    •  $1.4  trillones  en  el  mundo  

•  $170  billones  en  I+D  (civil)  en  EEUU        

II.  POR  QUÉ  

III.  CÓMO  MEDIR        

DATOS  DE  INPUT    DATOS  DE  RESULTADOS  

 Fuentes  de  bases  de  datos  de  resultados  

Patentes          

 Publicaciones  

3.1.  CÓMO  MEDIR.  Datos  existentes  

3.2.  CÓMO MEDIR.  NUEVAS  TECNOLOGÍAS  

RFID  y  vídeo  (datos  existentes)    Web  scraper          Microdatos  con  recursos  longitudinales  

3.2.  CÓMO MEDIR.  NUEVAS  TECNOLOGÍAS  

IV.  RESULTADOS  

Los  efectos  de  la  financiación  de  la  I+D    en  las  Universidades  

IV.  RESULTADOS  

¿Qué  ocurriría  con  el  empleo?  

V.  PERFILES  PROFESIONALES          

V.  PERFILES  PROFESIONALES.  QUÉ  HACEN          

Fuente:  GMAC,  2013  

V.  PERFILES  PROFESIONALES.  HERRAMIENTAS    

Tecnologías  de  programación  y  bases  de  datos  

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)  

VI.  CONCLUSIONES.  CLAVES  DE  BIGDATA  

•  Nuevas  métricas.  ¿Qué  es  la  rentabilidad?  

•  GesQonar  vs  analizar  

•  ComparQr  y  Colaborar  

•  Interoperabilidad    

•  Estandarización    

VI.  CONCLUSIONES.  RETOS  DE  BIGDATA  

•  ¿Qué  uso  se  hace  de  los  resultados?  

•  Confidencialidad    

•  Privacidad    

•  Seguridad  

•  Calidad  

•  Formación  InteracQvidad  

¡GRACIAS!  

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