innovación

Data Observatory creará plataforma de datos pesqueros para la zona norte



Dirección copiada

Durante el primer semestre de 2022, el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) junto a la Universidad Adolfo Ibáñez, mediante el Data Observatory (UAI/DO), desarrollarán una plataforma de datos históricos, sobre la zona norte de Chile.

Actualizado el 24 feb 2022



20220225w12

Durante el primer semestre de 2022, el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) junto a la Universidad Adolfo Ibáñez, mediante el Data Observatory (UAI/DO), desarrollarán una plataforma de datos históricos, sobre la zona norte de Chile. El éxito de esta prueba de concepto permitirá almacenar, procesar y disponibilizar todos los datos de IFOP para fines de investigación, innovación y emprendimiento.

El desarrollo de este proyecto, integrará datos pesqueros con más de 40 años de historia, distribuidos en diversos puntos y formatos, para luego procesarlos y administrarlos en una plataforma abierta, con determinados criterios de acceso.

Luis Parot, Director Ejecutivo de IFOP, señaló que: “la ley asigna a IFOP la responsabilidad del registro y protección de los datos biológico-pesqueros. Este año, iniciamos dos proyectos en esa dirección: el escáner de muestras de agua que tenemos almacenadas, y esta iniciativa con la UAI/DO que aborda la protección y disponibilidad de los datos pesqueros”.

Jorge Miranda, jefe de la División de Administración y Finanzas de IFOP y Responsable del Área TI, explica que: “Este proyecto será una referencia que nos permitirá desarrollar nuestra hoja de ruta institucional, que si bien actualmente atiende principalmente al Estado en sus tomas de decisiones relacionadas con pesca y acuicultura, a futuro también podría ser útil para el desarrollo de proyectos de investigación, innovación, emprendimiento y preservación de los ecosistemas. Contamos con un gran volumen de series de datos de más de 50 años de historia, y los principales objetivos que hoy nos hemos propuesto son preservarlo según los estándares actuales de seguridad de datos y mejorar el acceso a este valioso patrimonio de información a todos quienes lo requieran”.

Con el propósito de preservar la información, el proyecto inicialmente incluirá datos de los principales recursos pesqueros desde el extremo norte del país hasta Coquimbo.

Graciela Manquehual, Administradora de Bases de Datos IFOP, explicó que en el 2021 se realizó un trabajo de levantamiento y validación de datos, alojados fuera de la infraestructura institucional, que ahora se analizarán, para más tarde volverlos disponibles a los diversos públicos.

Los recursos pesqueros entre Arica y Antofagasta son principalmente anchoveta, jurel, caballa y sardina española, mientras que, entre Caldera y Coquimbo, destacan la anchoveta y el jurel.

Las series históricas de datos que IFOP mantiene, incluyen variables de diversas áreas de los sistemas en estudio, como datos pesqueros, por ejemplo, volúmenes de captura de los recursos pesqueros, como también variables biológicas de las mismas como el tamaño peso y la edad entre otros.

Álvaro Paredes, Desarrollador y Data Scientist del DO, destacó que “la nueva plataforma de datos pesqueros de acceso abierto, permitirá adaptar la base de datos relacional actual y traspasarla a otra base de datos que no requiera un servidor en funcionamiento constante. Esto presenta beneficios en costos y facilita el escalamiento.También trabajaremos en el desarrollo de una infraestructura eficiente, dinámica y amigable para los usuarios, que permita centralizar la información”.

Data Observatory es una colaboración público-privada-academia, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Innovación y Conocimiento y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo.

Esta alianza fue creada junto a Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI). Su misión es la de adquirir, almacenar, procesar analizar y disponibilizar conjuntos de datos de gran volumen y calidad, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación, gracias a la ciencia de datos y la IA.

Artículos relacionados

Artículo 1 de 3