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El perfil laboral ‘de moda’: el de analista de datos

Esta es la versión completa de una entrevista con Miren Gutiérrez, Directora del Programa de Comunciación de Datos, con David  García-Maroto (@David4210) en El Independiente publicada hoy.

Estoy elaborando un reportaje sobre el perfil laboral ‘de moda’, el de analista de datos.  Quería saber con detalle en qué consiste..

Es el o la especialista en los procesos de obtención, limpieza y análisis, y a veces visualización, de datos utilizando razonamiento y herramientas analíticas. Existe una variedad de métodos de análisis de datos específicos, algunos de los cuales incluyen obtención de datos, análisis estadístico, análisis de redes mediante teoría de grafos, análisis de texto y de sentimientos, inteligencia artificial y visualizaciones de datos. Cada punto en la cadena de valor del dato puede generar una especialización.

Cómo se forma un analista de datos

Depende para qué. Yo dirijo un postgrado en Deusto que se dedica a facilitar herramientas accesibles, no solo tecnológicas, sino también legales, estratégicas y sobre todo de comunicación para abordar cualquier proyecto de datos.

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Pero depende. Si estamos hablando de grandes proyectos con big data, entonces una sola persona, por muy formada que esté, no es suficiente. Generalmente se trabaja en equipo, en los que buscas una mezcla de competencias y conocimientos de la industria que se esté estudiando.

Por ejemplo, un estudio un estudio de las principales plataformas big data dedicadas a observar la pesca,  que acabo de publicar con el Overseas Development Institute, indica que, aunque ofrecen grandes oportunidades para la vigilancia de la pesca, aún hay mucho camino por delante.  Desde la liberación del mercado de los datos satelitales hace más de una década, han ido surgiendo plataformas de datos privadas dedicadas al seguimiento de los barcos pesqueros de cierto tamaño, obligados por seguridad a emitir señales regularmente mientras están operativos.  Pero el informe del ODI destaca graves fallas en estas plataformas privadas. Por ejemplo, un tercio de los 75,000 buques de pesca que figuran en la plataforma Global Fishing Watch respaldada por Google en el momento en el que investigábamos son duplicados o buques que no participan en la pesca.

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Para ese tipo de proyectos se confía en profesionales que han hecho una carrera universitaria o tienen una gran experiencia escribiendo código y trabajando con inteligencia artificial. Pero también deben integrar equipos que sepan de la industria para no caer en errores como los que indicaba antes. Si te fías solo del algoritmo, éste puede identificar como barco pesquero a otro, por ejemplo uno que carga bananas, porque tiene algún comportamiento comçun con un pesquero, que es lo que le pasó a Global Fishing Watch. Hace falta saber mucho conocimiento de las industrias para hacer informes certeros y poder interpretar bien los análisis de grandes datos.

¿Qué aplicaciones tiene?

Los sectores que hasta ahora han maximizado el análisis de datos son algunas agencias gubernamentales, sobre todo en cuestiones de vigilancia masiva, y el sector privado, a veces trabajando juntos, como se vio en las revelaciones de Snowden en 2013, quien reveló que Verizon y otras telefónicas habían estado proporcionando datos de sus clientes, sin su conocimiento, a la agencia de seguridad nacional.

Como investigadora estoy más interesada en cómo se usa la infraestructura de datos, entendida como los procesos, el hardware y el software necesarios para analizar datos y extraer valor, en la sociedad civil y el periodismo.

Pero hay aplicaciones en todos los sectores. Por ejemplo, el estudio de archivos históricos, que están gradualmente digitalizándose. Un ejemplo es la edición en coreano del siglo XIII del canon budista, que incluye 52 millones de caracteres distribuidos en 166.000 páginas. Examinado con métodos tradicionales, se tenían que recurrir al análisis selectivo de fragmentos. Hoy en día la infraestructura de datos permite el estudio integral con enorme precisión de casi cualquier corpus documental digitalizado; e impulsa un cambio en la investigación, en la que ahora cobra mucha más importancia la validación de las fuentes, y las formas de comunicar conocimiento.

De las cosas más interesantes que he visto hacer con datos es el mapa de Forensic Architecture llamado Liquid Traces en el que visualiza la deriva de un barco con 72 emigrantes durante 14 días en las costas de Libia. Solo sobrevivieron 9. El mapa, basado en las mismas tecnologías de visualización de señales del Sistema de Identifiación Automática AIS, demuestra que diversos barcos de Frontex y NATO los vieron y no hicieron nada.

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¿Qué empresas demandan estas competencias?

Todas. Aunque la pregunta sería qué empresas u organizaciones las necesitan y cuáles las demandan. Hay mucha necesidad en el tercer sector, pero no necesariamente se traduce en demanda. Por ejemplo, me cuenta la directora de DataKind UK, una organización que se dedica a colocar científicos y científicas de datos en ONG, que no le faltan voluntarios y voluntarias dispuestos a trabajar pro bono en una ONG, pero que no hay tantas ONG que tengan la capacidad de absorber esta capacidad y conocimiento.

Hace poco celebramos una conferencia en Madrid con representantes de organizaciones que financian proyectos sociales con datos, que los facilitan que generan plataformas y herramientas, y que hacen periodismo y activismo de datos, y una de las conclusiones que los datos pueden generar cambios sociales pero las organizaciones también deben transformarse.

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Los algoritmos solos no son la solución

@gutierrezmiren*

Se puede tener una gran capacidad algorítmica, pero si no se tienen los datos adecuados o el conocimiento de la industria al que aplica, esta capacidad no ofrecerá buenos resultados.

Esta es la conclusión de un estudio comparativo publicado por el Overseas Development Institute sobre las plataformas big data que usan datos satelitales y de registros públicos para tratar de visualizar y combatir la pesca ilegal. Pero esta conclusión se podría aplicar a cualquier estudio.

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La pesca es un campo que genera una gran cantidad de datos. Los buques pesqueros de un tamaño determinado están obligados a inscribirse en diversos registros y, mientras operan en el mar, deben emitir regularmente señales que transmiten sus movimientos. Estas señales son capturadas por otros barcos, estaciones terrenales y satélites.

A través de análisis de bases de datos, así como de encuestas y entrevistas con las cinco principales organizaciones dedicadas al big data sobre la pesca, el último informe del ODI de Londres, del que soy coautora, revela que el potencial que tiene la infraestructura de datos para el monitoreo y estudio de la pesca está siendo socavado por el limitado tamaño y la mala calidad de las bases de datos que se han diseñado hasta ahora para identificar comportamientos irregulares en alta mar.

Para empezar, nadie sabe cuántos barcos de pesca hay en el mundo; y menos qué es lo que están haciendo. Esto dificulta la lucha contra la pesca ilegal.

Pesca ilegal

La pesca ilegal, no declarada y no regulada (conocida por sus siglas en inglés IUU) representa hasta una quinta parte de la captura pesquera mundial, con un valor de entre $10.000 millones y $23.500 millones anuales. Además, cada vez hay más pruebas que relacionan la pesca ilegal con el tráfico de personas y drogas, la corrupción y el lavado de dinero.

También se sabe que tiene un impacto negativo en la seguridad alimentaria, la creación de empleo y el desarrollo de las comunidades costeras en general.

A pesar de las posibilidades que ofrecen los big data para el monitoreo de la actividad pesquera, el movimiento contra la pesca ilegal aún no ha adoptado la llamada revolución de datos.

Una gran cantidad de datos disponible

Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), hay aproximadamente 4.6 millones de buques pesqueros, pero la mayoría son pequeños y artesanales. Normalmente, a cada buque de cierto tamaño le pueden corresponder 120 tipos de información, y durante su vida útil puede acumular varios valores en cada campo cada vez que cambia de empresa propietaria, armadora, bandera o nombre. Además, se requiere que todos los barcos pesqueros de más de 15 metros emitan, cada pocos minutos, señales que contengan (entre otra información) la hora, su longitud y latitud.

En consecuencia, existe una gran cantidad de datos sobre embarcaciones pesqueras. Con la aparición de servicios satelitales hacia 2010, estos datos están ahora disponibles comercialmente.

Sin embargo, el informe de ODI destaca que los países desarrollados y las organizaciones multilaterales han tardado en explotar la oportunidad que esto presenta. En lugar de crear una única herramienta de información sobre la flota pesquera mundial, los datos están dispersos en una gran cantidad de registros diferentes. La falta de una única base de datos hace que la detección de la pesca ilegal sea difícil.

La necesidad del análisis de “grandes datos”

El análisis de datos puede compensar la falta de recursos disponibles para patrullar los océanos. Por ejemplo, el primer informe de transbordo de pescado basado en datos, publicado por ODI en 2016, mostró indicios claros de que algunos buques refrigerados que recogen pescado en alta mar para su transporte a los mercados importadores estaban involucrados en operaciones irregulares nunca detectadas previamente.

El ireciente nforme defiende alianzas más sólidas y colaborativas entre los responsables de los datos sobre la pesca . También existe la necesidad de una mejor gobernanza pesquera global. Esto incluye esfuerzos más importantes para combatir la corrupción y las prácticas ilegales, como el uso de pabellones de conveniencia y acuerdos secretos de pesca.

La efectividad de las iniciativas destinadas a lidiar con la pesca ilegal dependerá de la solidez de los datos, de la facilidad con la que se pueden obtener y de nuestra capacidad para interpretarlos en función del conocimiento de la industria. Sin una base de datos única y unificada de la información disponible, la lucha contra la pesca ilegal será una batalla cuesta arriba.

*gutierrezmiren es Directora del Programa de postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos” y profesora de Comunicación de Deusto. Es también investigadora del Overseas Development Institute de Londres y de Datactive de Amsterdam.

Desmitificando los “big data”: Diez cosas que hay que saber*

El término big data se escucha hasta en la sopa. Ahora resulta que todo es big data. Pero nada más lejos de la realidad; la mayor parte de las personas que manejan y analizan datos, emplean small data. Pero ¿qué los distingue? He aquí la lista de las diez que hay que saber sobre los big data.

  1. No todo son big data

La mayor parte de los/as profesionales que usan datos se basan en small data: datos que aparecen en un volumen y formato que los hacen utilizables y analizables. Los big data, en cambio, son tan enormes y complejos que no se pueden gestionar o analizar con métodos de procesamiento de datos tradicionales.  El análisis y procesamiento de los big data, sin embargo, puede producir small data. A la vez, los small data pueden hacerse más big cuando se funden, escalan e interrelacionan para crear bases de datos mayores.

  1. !Los big data son big!

Algunos definen los big data simplemente por su volumen: son tan grandes que solo se pueden extraer, gestionar, almacenar, analizar y visualizar usando infraestructuras y métodos especiales.  Vivimos en la era de los big data, que se miden, no en terabytes, sino en petabytes y exabytes (donde peta- denota un factor de 1015 y exa- de 1018).

  1. Una definición de big data habla de…

una profusión de objetos digitales y contenido online generado por usuarios/as durante sus actividades digitales, interceptación masiva de interacciones y metadatos (es decir, los datos sobre los datos), así como producto de la dataficación de la actividad humana y no humana, que es tan grande, puede ser procesada con tal velocidad, es tan variada, tiene tanto potencial económico, y muestra tal nivel de exactitud y complejidad que puede ser considerada realmente grande, y por tanto solo puede ser analizada por nuevas infraestructuras y métodos.

  1. No existe el “dato crudo” u objetivo

Como ya dijo en 2013 Lisa Gitelman en su muy citado libro “Raw Data” Is an Oxymoron: afirmar que un dato está “crudo”, es decir, desprovisto de intención, parcialidad o prejuicios, es simplemente erróneo. Los datos no surgen de la nada. La recopilación de datos y metadatos es constante, subrepticia y abarcadora: cada clic  y cada “me gusta” son almacenados y analizados en alguna parte. Estos datos son de todo menos “crudos”; no debemos pensar en ellos como un recurso natural, sino como un recurso cultural que necesita ser generado, protegido e interpretado. Los datos son “cocinados” en los procesos de recolección y uso (procesos que, a la vez, son “cocinados”); y no todo puede ser, ni es, “reducido” a los datos o “dataficado”. Por tanto, los conjuntos de datos, por muy big que sean, pueden esconder errores, vacíos y arbitrariedades.

  1. Los datos no son el “nuevo petróleo”

Ya la comparación no es muy afortunada en los tiempos del cambio climático. Pero aunque el “valor” es una de las uves asociadas a los big data (junto con volumen, velocidad, variedad, veracidad y otras palabras que empiezan con uve), los datos no son valiosos en sí mismos; hay que transformarlos en utilizables, analizables y accionables para poder extraer valor de ellos. “Limpiar datos” desestructurados y desconectados (es decir, no comparables ni relacionables) es posiblemente la tarea más ardua y desagradecida en la gestión de datos. En resumidas cuentas: los datos son la base de la información, pero no son información.

  1. No se necesitan big data para hacer buenos análisis de datos

Ahora estudiosos y estudiosas, como Jennifer  Gabrys, Helen  Pritchard y Benjamin Barratt, hablan de datos “suficientemente buenos” (good enough data). Se refieren, por ejemplo, a datos generados por personas no expertas (crowdsourced data). Estos datos pueden ser la base de potentes proyectos como algunas de las aplicaciones de la plataforma Ushahidi que han servido para organizar ayuda humanitaria y asistir a víctimas en casos de conflicto armado y desastre. En estos casos, los datos proporcionados por la gente sobre una crisis se amasan, verifican y visualizan en mapas interactivos que están revolucionando la asistencia humanitaria.

  1. Todo el mundo miente…

Los big data pueden servir para hacer estudios enormemente iluminadores. Seth Stephens-Davidowitz acaba de publicar Everybody Lies. Este libro –subtitulado algo así como: “lo que internet puede decirnos acerca de quiénes somos realmente”— es una muestra de que cómo la gente miente en las encuestas y posturea en las redes sociales, mientras que se “desnuda” cuando hace búsquedas en internet. Basado en el análisis masivo de las búsquedas en Google, otras bases de datos y sitios web, Stephens-Davidowitz descubre que la gente es mucho más racista, machista e innoble de lo que piensa o admite. Y es que los chistes racistas aumentan alrededor del 30% en el Día de Martin Luther King en los Estados Unidos, y hacer promesas “es una señal segura de que alguien no hará algo”.

  1. Y no todo el mundo tiene acceso a los big data

¿Quiénes amasan big data? Sobre todo los gobiernos (desde datos macroeconómicos o demográficos hasta datos procedentes de la interceptación de comunicaciones y la vigilancia) y las grandes corporaciones. Las revelaciones de Snowden en 2013 mostraron, por ejemplo, que los servicios de inteligencia del gobierno estadounidense, con la colaboración empresas privadas y otros gobiernos, habían establecido una tupida capa de vigilancia e interceptación datos sobre las comunicaciones de millones de personas en todo el mundo. Cathy O’Neil, en su libro Weapons of Math Destruction, muestra cómo los programas basados en big data aumentan la eficiencia de “la publicidad predatoria” y socavan la democracia. Otros estudiosos, como Sandra Braman, Zeynep Tufekciy y Seeta Peña Gangadharan, hablan de cómo los gobiernos, con la connivencia de algunas empresas, hacer perfiles, discriminan a grupos vulnerables y potencian la vigilancia indiscriminada, omnipresente y preventiva.

Por otro lado, el movimiento open data hace campaña para que los datos públicos sean abiertos, accesibles y usables. Y muchos gobiernos, grandes y pequeños como por ejemplo Irekia, se han apuntado a  abrir los cofres de sus datos, y cada vez hay más presión para que este movimiento se extienda.

  1. Los datos, big o small, no son para todo el mundo

En un alarde de entusiasmo, Simon Rogers comparó en 2012 el análisis de datos con el punk: “cualquiera puede hacerlo”. Bueno…, pues no es así exactamente. No solamente los big data no están disponibles para cualquier punk, sino que, como Daniel Innerarity señala, las herramientas para convertirlos en analizables y útiles no están al alcance de cualquiera tampoco.

  1. Sin embargo, los datos tampoco son inaccesibles

Pero las barreras para acceder tanto a datos como a las herramientas para usarlos han ido cayendo en los últimos años. Forensic Architecture, con Amnistía Internacional, ha creado un modelo interactivo de la prisión más notoria de Siria utilizando los recuerdos de los sonidos de la cárcel narrados por supervivientes que habían sido retenidos en la oscuridad. El proyecto, llamado Saydnaya: Dentro de una prisión de tortura siria, tiene como objetivo mostrar las condiciones dentro de la prisión. Cuando los datos no están disponibles, hay organizaciones que los generan. WeRobotics pone en circulación “drones comunitarios” para captar datos sobre las condiciones de los glaciares en Nepal, por ejemplo, con el objeto de analizarlos y lanzar alarmas. InfoAmazonia, entre otras cosas, ha publicado un calendario que superpone el tiempo contado por los pueblos indígenas del Río Tiquié y el tiempo medido en el calendario gregoriano, en un diálogo que nunca tuvieron antes.

Más cerca, en nuestro entorno, estudiantes del Programa universitario de postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos” de la Universidad de Deusto publicaron este año un informe sobre basuras marinas a nivel estatal, en colaboración con la Asociación Ambiente Europeo, que tuvo repercusión en medios y generó un debate sobre los plásticos en el mar. La empresa Bunt Planet utiliza infraestructuras de datos para trazar redes eficientes e inteligentes. Y el centro de investigación DeustoTech aplica robótica y big data para diseñar la movilidad del futuro.

Cuesta adquirir las habilidades, pero programas como el nuestro están al alcance de quien quiere echarle ganas, tiene curiosidad y está abierto/a aprender.

Miren Gutiérrez

Directora del Programa universitario de postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos” de la Universidad de Deusto

 

*Este post es la versión completa de un artículo publicado en Noticias de Gipuzkoa.

Aplicación de herramientas de análisis de datos a la gestión de stock farmacéutico

Ricardo León, exalumno del postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos”, acaba de publicar un interesante artículo sobre la gestión del stock en las farmacias, que se puede encontrar aquí. Una de las lecciones más importantes es que, para interpretar datos, es fundamental conocer la industria, área o sector que se analiza. A continuación, Ricardo nos comenta por qué y cómo ha hecho esta investigación.

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La inquietud de este artículo surge de querer reflejar ciertas realidades de la gestión del stock en las oficinas de farmacia a los propios farmacéuticos.

En Checkfarma nos dedicamos a la Optimización del Stock en las farmacias apurando la inversión necesaria y mejorando el nivel de servicio. Pero el/a farmacéutico/a aún está alejado de tener una necesidad acuciante de gestión y de eficiencia.

La realidad es que se puede gestionar una farmacia de muy diversas formas y con muy diversos resultados, como cualquier otro negocio. La actual evolución de contención del gasto farmacéutico empuja a que las farmacias deban controlar y mejorar sus criterios de eficiencia en la gestión del stock, porque ven reducido su margen, por lo que he querido publicar un artículo que ayude a destacar una relación muy interesante entre el “tamaño del surtido” y la “facturación de cada farmacia” en un gráfico de dispersión.

La dificultad no ha sido grande porque partía con una gran ventaja: nuestra propia base de datos. Estoy muy familiarizado con el significado de cada variable y conozco muy bien la casuística de la farmacia y su stock, ya que me dedico a ello desde hace más de siete años desde Checkfarma. Es decir, la clave ha sido el conocimiento previo del sector y contar con una muy buena base de datos (estructurada, trabajada, orientada a explotar esa información). La idea era desvelar el tipo de relación que podía existir entre el “tamaño del surtido” y la “facturación”, y averiguar qué coeficiente de correlación lineal o intensidad de relación podía haber ellas (ha sido alto, superior a 0,7).

Tras conocer estos datos quise profundizar en por qué esa relación no es aún mayor. Creo que la clave está en esa interpretación no sólo de la relación lineal, sino en fijarnos en esa dispersión de los datos para cada tramo de facturación de cada farmacia. Es decir, si una farmacia factura €0,5 millones con 2.000 referencias y otra lo hace con 6.000 referencias, evidentemente las implicaciones de gestión no son las mismas para una que para otra, con sus costes asociados, rentabilidades, formación necesaria para gestionar esa mayor amplitud de surtido.

Y ésa quizás ha sido la mayor dificultad: crear ese valor añadido generado por la información para entender estas relaciones y las posibilidades de ganar en eficiencia por parte de nuestras farmacias.

La lectura en todo este proceso es que trabajando los datos, al final, consigues un valor enorme, porque identificas posibles factores, relaciones, realidades escondidas entre tanto dato. Pero además consigues un valor que se puede traducir en acciones, en este caso, para la farmacia.

La finalidad de este artículo es que espero que muchos farmacéuticos valoren que un surtido bien gestionado y eficiente le hará tener un negocio más saludable.

Análisis de datos sobre basuras marinas: Bajan las bolsas de plástico, suben los plásticos relacionados con la agricultura

Nuevo informe del Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto sobre basuras marinas

Las basuras marinas –constituidas por plásticos sobre todo — son tal problema que este año el Programa de la ONU para el Medio Ambiente (PNUMA) ha lanzado una campaña global para eliminar en 2022 las fuentes de basura en los océanos. La mayor parte de las basuras encontradas en playas y riberas terminan en el mar. Por eso es vital conocer qué tipo de basura y en qué cantidades se encuentran en nuestras playas y ríos, y qué factores influyen su disminución o aumento.

El informe del Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto contribuye a responder a algunas de estas en un reciente informe sobre basuras marinas que concluye que:

  • La caída del consumo de bolsas de plástico experimentada en los últimos años en el estado ha tenido un impacto directo en una reducción de un 80% de este tipo de bolsas en las zonas playeras y ribereñas en las que hubo limpiezas entre 2010 y 2015, incluidos. Vimos una relación estadística entre los datos de las limpiezas y de consumo de bolsas.
  • El Parque Regional Puntas de Calnegre-Cabo Cope, en Murcia, es el punto donde más basuras se encontraron por metro lineal de playa de los lugares estudiados (21,77 residuos de todo tipo por metro lineal). En comparación en Euskadi se encontraron 0.53 unidades de residuos por metro lineal.
  • El número de residuos relacionados con la agricultura intensiva y tuberías PVC está en aumento. 2015 multiplica por más de ocho la cantidad de residuos de este tipo encontrados el año anterior.

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El informe está basado en el análisis de los datos obtenidos sobre cerca de 50.000 kilogramos de basuras recogidas entre 2010 y 2015 por miles de voluntarios/as de la Asociación Ambiente Europeo (AAE) en cerca de 250  limpiezas en todo el estado, como parte del proyecto International Coastal Cleanup de Ocean Conservancy.

En esos años se realizaron las siguientes limpiezas, en orden de más a menos: Andalucía, 58; Murcia, 54; Valen­cia, 53; Canarias, 28; Islas Baleares, 23; Castilla y La Mancha, 9; País Vasco, 7; Galicia, 4; Cataluña, 3; Ma­drid, 3; Asturias, 2.

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De los casi 50.000 kilogramos de basuras recogidas, solo 680 kilogramos corresponden a playas y riberas vascas. En total significa 0,12 kilos por metro lineal limpiado. Las más sucias entre las que se hicieron limpiezas son, por año, Pasaia, Gipuzkoa (1.099 residuos  en 2011), Punta Galea (565, en 2015) y Muskiz (424, en 2012), en BizKaia. Las basuras más comunes en las playas y riberas vascas fueron en orden de mayor a menor envoltorios de comida, bolsas de plástico, cuerdas, botellas de plástico, tapas de botellas y latas, lo que, con excepción de la presencia de cuerdas y ausencia de, replica más o menos lo que se encuentra en otras playas. Los plásticos relacionados con la agricultura son frecuentes en las playas andaluzas, murcianas y canarias.

Portada

Hoy el PNUMA calcula que son más de 8 millones de toneladas de plásticos los que ter­minan en el mar cada año; es decir, lo equivalente a tirar un camión entero de plásticos cada minuto. En la próxima década nuestros océanos tendrán alrededor de un kilo de plástico por cada tres kilogramos de pescado. Especialmente preocupantes son los llamados microplásticos, pequeñas partículas de plástico de hasta 5 mm de diámetro, que pueden ingerir peces y así entran en nuestra cadena alimenticia.

El informe está firmado por Ricardo León y Janire Zubizarreta, participantes en el Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto, y su directora, Miren Gutiérrez. Se enfrentaron al reto de estandarizar y limpiar una base de datos que no estaba estructurada adecuadamente para su análisis, así como geolocalizar los datos, buscar correlaciones entre datos externos y datos obtenidos de las limpiezas de playas y riberas, y responder a preguntas de investigación de enorme relevancia.