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Plan y recomendaciones 2016 – 2020
reció ya más desarrollado después en H2020 (Horizonte 2020) y, en general, ha estado vinculados a mercados públicos (contenidos, datos abiertos , etc.) o a los sistemas de computación asociados. Así mismo, una iniciativa bandera en FP7 (el programa de innovación de 2007 a 2013), como es el EIT Digital no cuenta explícitamente con líneas de trabajo en Big Data, aunque sus componentes son especialmente activos en la nueva plataforma Big Data Value Association, constituida a finales de 2014. Por otro lado, existen algunas iniciativas internacionales alrededor de la economía del dato, como podría ser Smart Data Lab , pero que es todavía muy emergente y contiene un número muy limitado de casos. En el ámbito nacional existen iniciativas similares como, por ejemplo, Data Science Spain, que fue fundada en 2014 y cuyas áreas de trabajo son: Big Data, aprendizaje automático, visualización, análisis predictivo o modela- do estadístico. Las principales actividades son encuentros presenciales que suelen realizarse en Madrid cada dos o tres meses. Cabe mencionar también otros mencionar foros y congresos a nivel nacio- nal como: Big Data Spain, Big Data Summit, Big Data Innovation Summit..., que sirven de punto de encuentro de profesionales e intercambio de cono- cimientos sobre tecnologías innovadoras. Por otro lado, en Cataluña existe un acuerdo en 2015 entre varios agentes entre los que está el Gobierno de Cataluña, el Ayuntamiento de Barcelona, BDIGITAL, ORACLE, la Universidad Politécnica de Cataluña – Barcelona Supercomputing Centre y otros socios. Este acuerdo, promovido por el Big Data Center of Excellence , se orienta a la prestación de servicios disponibles y a la formación. En el País Vasco se ha creado el consorcio BID3A, que tiene como objetivo coordinar la investigación fundamental sobre Big Data dirigida a la Espe- cialización Inteligente del Territorio. Lo forman TECNALIA (coordinadora), BCAM, UNIV. DEUSTO, tres departamentos de la UPV/EHU, IK4-IKERLAN, IK4-VICOMTECH, IK4-LORTEK y IK4-TEKNIKER. Existen, por tanto, iniciativas en fase de lanzamiento, lo que demuestra la valo- ración del potencial, pero ninguna de ella cuenta aún con un desarrollo fuerte. 4.3.3. GENERACIÓN DE TALENTO EN REDES Y COMUNIDADES DE CONOCIMIENTO Una de las palancas más importantes para generar talento tiene lugar en las actuales redes donde se comparte conocimiento y se permite el acceso de los profesionales a nuevas ideas y experiencias. En este sentido debe facilitarse el acceso a los entornos de experimentación y a los que se utilicen para compartir conocimientos. Estos espacios posi- bilitan la generación de talento y potencian la capacidad de innovación. En este sentido, se deberían impulsar iniciativas en torno a: 1) COMPARTIR CONOCIMIENTOS: La interpretación de los datos requiere conocer los elementos asociados al dato, su situación en los posibles contextos y su interrelación con otros datos. Esto significa que se necesita habilidades para entender la representa- ción del lenguaje. En definitiva, es indispensable formar en datos a personas con habilidades para el manejo del lenguaje y la filosofía. Para ello, se debe- rían establecer colaboraciones entre instituciones docentes dedicadas a la técnica y caracterización del dato.
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