edalcin/BiodiversidadeDadosMetadados
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Eduardo Dalcin 2023-03-23 12:33:00 -03:00 committed by GitHub
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É difícil negar que "o quarto paradigma"[1] chegou nos estudos relacionados a biodiversidade e conservação[2]. O uso intensivo de dados, reflexo do crescimento exponencial dos "DAKs" (digital accessible knowledge)[3], criou um novo cenário no processo de tomada de decisão e formulação de políticas públicas relacionadas à biodiversidade e conservação: um cenário onde volumes maciços de dados heterogêneos e distribuídos necessitam ser qualificados, harmonizados e integrados para serem utilizados nos processos de síntese e análise.
Este novo cenário demanda, juntamente com novas técnicas, ferramentas e infraestrutura, novas capacidades e competências em uma equipe multidisciplinar, capacitada a manipular e integrar dados "brutos" em diferentes formatos e
![](http://dalcinweb.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/github/BiodivDadosMeta/SinteseAnaliseDadosBiodiversidade1.png)
plataformas, desenvolver ferramentas de análise e síntese, qualificar dados de diferentes domínios de conhecimento, e selecionar e aplicar técnicas adequadas para resolver diferentes problemas.
Este novo cenário demanda, juntamente com novas técnicas, ferramentas e infraestrutura, novas capacidades e competências em uma equipe multidisciplinar, capacitada a manipular e integrar dados "brutos" em diferentes formatos e plataformas, desenvolver ferramentas de análise e síntese, qualificar dados de diferentes domínios de conhecimento, e selecionar e aplicar técnicas adequadas para resolver diferentes problemas.
Como exemplo destas novas competências, podemos citar  o "cientista de dados", profissional com um repertório diferenciado de habilidades e conhecimentos, e com familiaridade em fundamentos de big data, programação, bancos de dados, padrões de dados e metadados, business intelligence, matemática, estatística, comunicação e visualização de dados.
![](http://dalcinweb.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/github/BiodivDadosMeta/SinteseAnaliseDadosBiodiversidade2.png)
Como exemplo destas novas competências, podemos citar o "cientista de dados", profissional com um repertório diferenciado de habilidades e conhecimentos, e com familiaridade em fundamentos de big data, programação, bancos de dados, padrões de dados e metadados, business intelligence, matemática, estatística, comunicação e visualização de dados.
O que vemos como tendência em alguns países é a aglutinação destas equipes em setores ou departamentos de síntese e análise, sejam próximas aos tomadores de decisão, em instituições detentoras de dados, ou em instituições com profissionais com algumas das competências demandadas pela equipe.
@ -23,9 +25,11 @@ Entretanto, é interessante perceber que, apesar de sermos um país megadiverso[
Os núcleos do CNCFlora são formados por equipes multidisciplinares que compilam, tratam e analisam uma quantidade significativa de dados primários e secundários sobre as espécies-alvo dos recortes de análise, desenvolvendo ferramentas computacionais, produzindo e publicando resultados de síntese e análise sobre estas espécies.
![](http://dalcinweb.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/github/BiodivDadosMeta/SinteseAnaliseDadosBiodiversidade3.png)
Contudo, em minha opinião, ainda carecemos de um centro nacional integrado de síntese e análise em biodiversidade, capaz de alavancar todo o potencial dos recentes esforços de digitalização de dados primários realizados pelo Sistema de Informação sobre a Biodiversidade Brasileira (SIBBr), qualificando-os e integrando-os com outros recursos de informação, gerando conhecimento e informação qualificada e contextualizada para tomada de decisão.
Referências
## Referências
[1] Hey, T., Tansley, S., & Tolle, K. M. (2009). The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery (Vol. 1). Redmond, WA: Microsoft research.