Open Data BCN. 01-04-2016 Són els grans activistes de l’ecosistema de professionals de les dades de la ciutat de Barcelona. Provenen del món de l’acadèmia i l’emprenedoria, i de disciplines com l’enginyeria de dades, la visió per computador, l’aprenentatge automàtic, la física o les telecomunicacions. Els seus camins es van creuar en un curs de postgrau de data science i big data que impartien en Santi Seguí i l’Eloi Puertas, i del qual eren alumnes l’Adriana Freitas i en Diego Villuendas. Van sumar esforços en la seva passió compartida, les dades, i van portar a Barcelona el DataBeers amb un èxit rutilant. I d’això ja fa un any.
Com sorgeix la iniciativa?
El DataBeers és una iniciativa d’en Dani Villatoro i dos amics més a Madrid. Ell ja havia muntat aquí l’Urban Beers, va venir a fer una xerrada al postgrau i ens va animar a muntar la versió de Barcelona. I d’això ja fa un any.
El públic ha augmentat com l’escuma..
Vam començar a Itnig en un espai molt reduït de 50-60 persones i vam omplir-lo amb 100. Després vam anar al Mobile World Centre dues vegades, amb 200 persones per esdeveniment, el quart al CCCB, amb unes 270, i els següents ja a l’Antiga Fàbrica Damm, amb unes 320 per acte.
Com és que atrapa a tanta gent?
És un esdeveniment fàcil de seguir per tothom, i divertit a l’hora. Son xerrades no molt tècniques ni específiques, i s’hi genera molt networking. Mirem de fer un estil més TEDTalk, amb històries basades en dades.
Què hi podem trobar?
Englobem tots els sectors del Data Science i el Big Data: des de periodisme de dades i visualització de dades, passant per física o altres disciplines. També intentem que vinguin empreses grans i start-ups.
Quin és el secret de l’èxit?
Part de la clau està en la unió de sectors tan diferents com el de la Diana i el d’en Santi o l’Eloi, però units pel món de les dades. La Diana coneix molt el sector de l’empresa, i en Santi i l’Eloi el de l’acadèmia. Estem apropant els dos sectors amb un enfocament molt divulgatiu i de crear comunitat.
Què tenen en comú un periodista de dades, un científic del CREAL i la resta de professionals que presenten projectes al DataBeers?
Voler treure valor a les dades. Al DataBeers no volem que ens vinguin a explicar productes, sinó històries, que a més poden ajudar als altres professionals. Com un periodista presenta les seves dades, per exemple, pot ajudar a un físic. Actualment tothom utilitza dades. Tota l’acadèmia hi treballa per fer articles, ciència. Les start-ups també per treure’n valor.
I el públic?
Hi ha gent molt variada, d’empreses grans i petites, d’universitats, organitzacions... Mai hi ha unanimitat amb la presentació preferida del públic. A tothom li n’hi agrada una o altra.
Què en treu de positiu l’acadèmia?
L’acadèmia està distant de la realitat del món de l’empresa. El DataBeers ens ajuda a apropar-nos a empreses locals i multinacionals. Podem saber les mancances i què necessiten les empreses. I això ens ajuda també perquè estem formant estudiants.
I l’empresa?
Tenir la porta oberta és molt important. Hi ha start-ups que provenen de l’acadèmia.
Com us organitzeu?
Gairebé fem Data Science del DataBeers. Prenem decisions científiques sobre quan fem els enviaments. Hem aconseguit saber, de forma gairebé predictiva, qui vindrà al nostre esdeveniment per la forma com enviem les invitacions, o com apostem per una xarxa social o l’altra.
Què és Data Science i què és Big Data?
El Big Data consisteix en utilitzar grans volums de dades, mentre que Data Science consisteix en treure conclusions reals a partir de les dades, i no importa si és Big Data, o no.
Ara se’n parla molt del Big Data..
El que passa és que ara hi ha moltes dades i podem treure informació molt valuosa d’aquestes dades, tot i que és millor tenir bones dades que moltes dades.
Té futur?
El terme Big Data amb el temps canvia. Fa 20 anys era 1MB, i d’aquí 10 anys el que ara coneixem com a Big Data jo no ho serà tant. En canvi, l’essència del Data Science es mantindrà, potser canviaran algunes tècniques però el concepte seguirà sent fer ciència a partir de les dades i extreure valor amb rigor científic.
I visualitzar gràficament els resultats..
Sí, cal poder comunicar aquestes dades d’una manera molt comprensible. Això és el que volem nosaltres, que vingui gent que sigui capaç d’explicar històries amb dades d’una manera molt potent.
Destacaríeu algun cas d’èxit?
Barcelona té alguns dels millors estudis de visualització de dades: Bestiario, Domestic Data Streamers, Outliers Collective, 300.000 km/s, etc. Potser està lligat al fet que Barcelona sempre ha estat la ciutat del disseny.
Com us imagineu el DataBeers del 2021?
Al Camp Nou amb 120.000 espectadors. [Riures] Amb realitat virtual, segur. La gent d’Outliers, per exemple, ja ha fet visualitzacions per ulleres Oculus. També serà important l’Internet of Things: cada vegada més aparells enviaran dades al núvol, i allà hi haurà moltíssimes dades per analitzar i la gràcia serà el creuament de dades que t’ofereixin tots aquests dispositius. També serà important que la gent sigui conscient que hi ha aquest gran volum de dades.
En quin sentit?
Que es faci una regulació a nivell europeu o mundial de què es pot fer amb les dades i quin dret tenen les empreses a utilitzar aquestes dades. I crear consciència de que s’estan publicant moltes dades, que tenen molt valor per moltes coses positives però també per d’altres que poden no ser-ho tant.
Com es pot millorar la vida de les persones a través de les dades?
El Data Science sobre una ciutat permet, per exemple, identificar els camins més segurs per anar d’un punt a un altre, o amb una millor qualitat de l’aire, prevenir robatoris, etc. Les dades poden permetre prendre consciència de pertinença a un grup i fer accions més globals i no tant locals.
Una millor gestió de l’esfera pública..
Sí, d’una banda que les dades siguin obertes, que ajuda que la població cregui més amb els seus governs perquè la transparència crea confiança, i després que disposar de dades pot oferir coses molt positives, des de lluitar contra delictes, fins a buscar solucions a catàstrofes o aplicacions en el món de la medecina.
Quin ponent us faria més il·lusió convidar?
DJ Patil, el Chief Data Scientist de la Casa Blanca, Nate Silver, editor del FiveThirtyEight, i David McCandless, autor de Information is Beautiful.
Quin criteri seguiu a l’hora de triar convidats?
Si portem cap superestrella pervertiríem l’essència de l’esdeveniment, i portar segons quin ponent capdavanter per 6 minuts 40 segons costa. També intentem quan hi ha un esdeveniment en paral·lel, com l’Smart City Expo, atraure speakers.
Com és que vau decidir fer el DataBeers en anglès?
Som diferencials per la llengua. A Madrid ho fan en castellà. Vam discrepar al principi, però hem encertat finalment fent-ho en anglès. El nucli de gent ens ve de fora, i els locals també perquè no els suposa cap barrera. Barcelona té un ecosistema que funciona fer-ho en anglès. I si Barcelona atrau tant talent internacional nosaltres no els hem de dificultar venir al nostre esdeveniment.
Afegeix un nou comentari
Inicieu sessió o registreu-vos per a enviar comentaris