Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales
Search
Mauricio Giraldo
November 13, 2019
Technology
0
140
Aprendizajes de trabajo en bibliotecas digitales
Cinco cosas que he aprendido en ocho años de trabajo en bibliotecas digitales
Mauricio Giraldo
November 13, 2019
Tweet
Share
More Decks by Mauricio Giraldo
See All by Mauricio Giraldo
Aereo: An experimental bird’s eye view of the digital collections from the State Library of New South Wales
mgiraldo
0
330
From food to buildings and beyond: what happens when a library opens its digital collections to human-computer collaboration
mgiraldo
2
170
building inspector
mgiraldo
0
90
Talk at the NYU ITP Data Art class / Spring 2017
mgiraldo
0
150
Humanidades Digitales en los laboratorios de la Biblioteca Pública de New York
mgiraldo
0
85
FOSS4G Nara/Tokyo
mgiraldo
0
1.8k
Human-Computer Collaboration at NYPL Labs
mgiraldo
2
440
NYPL Labs @ Eyeo Festival 2015
mgiraldo
1
690
NYPL Labs Design @ MITH Digital Dialogues
mgiraldo
0
560
Other Decks in Technology
See All in Technology
RSNA2024振り返り
nanachi
0
500
Culture Deck
optfit
0
330
30分でわかる『アジャイルデータモデリング』
hanon52_
9
2.2k
5分で紹介する生成AIエージェントとAmazon Bedrock Agents / 5-minutes introduction to generative AI agents and Amazon Bedrock Agents
hideakiaoyagi
0
220
現場の種を事業の芽にする - エンジニア主導のイノベーションを事業戦略に装着する方法 -
kzkmaeda
2
1.5k
[2025-02-07]生成AIで変える問い合わせの未来 〜チームグローバル化の香りを添えて〜
tosite
1
290
AndroidデバイスにFTPサーバを建立する
e10dokup
0
240
Bounded Context: Problem or Solution?
ewolff
1
210
日経電子版 x AIエージェントの可能性とAgentic RAGによって提案書生成を行う技術
masahiro_nishimi
1
290
Platform Engineeringは自由のめまい
nwiizo
4
1.9k
Moved to https://speakerdeck.com/toshihue/presales-engineer-career-bridging-tech-biz-ja
toshihue
2
550
開発者が自律的に AWS Security Hub findings に 対応する仕組みと AWS re:Invent 2024 登壇体験談 / Developers autonomously report AWS Security Hub findings Corresponding mechanism and AWS re:Invent 2024 presentation experience
kaminashi
0
190
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.4k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
3
370
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
27
1.9k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.3k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
50
11k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
117
7.1k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
Transcript
mauricio giraldo arteaga @mgiraldo algunas cosas que he aprendido hasta
ahora red de bibliotecas de bogotá, noviembre 2019
hola
mi nombre es mauricio
None
None
None
None
foto: wallyg en flickr
None
None
llevo en esto cerca de ocho años* *el fellowship empieza
en 2020
algunas cosas que he aprendido hasta el momento …y que
creo pueden beneficiar a la red de bibliotecas de bogotá
cinco cosas
prácticas
quizás obvias
1
tener una visión clara* *y no me refiero a visiones
grandilocuentes
…con capacidad de ejecución* *con presupuesto y prestando atención a
una diversidad de experiencias
None
None
None
foto: myleen hollero
NYPL Labs
¿qué hacer cuando todo esté digitalizado?
None
None
None
None
None
None
None
las expectativas* están establecidas por terceros *y los puntos de
referencia de interacción
None
es un reto común en colecciones digitales
None
None
dependen de metadatos de texto
None
None
None
None
None
None
es imposible hacer descripciones exhaustivas pero es un trabajo valioso
además es lenguaje técnico-bibliográfico no el lenguaje al que estamos
acostumbrados
None
tecnología digital para automatizar la creación* de metadatos *y mejorar
los existentes
None
None
2
empezar con prototipos
empezar (y continuar) con prototipos
None
None
None
None
None
“¿qué tal si…?”
None
None
un fin de semana después…
None
reducir la labor a sus componentes básicos
los prototipos ayudan a establecer viabilidad
los prototipos ayudan a comunicar la idea
–@mikeindustries “un prototipo vale mil reuniones”
None
“¡excelente! es cuestión de refinarlo y ya”
3
el refinamiento toma tiempo
el refinamiento toma (un montón de) tiempo
None
tres meses después…
None
stereo.nypl.org
None
None
en todo caso, tres meses no es tanto tiempo cuando
se está acostumbrado a proyectos que tardan años
87,000 imágenes creadas
el refinamiento genera valor* *cuando se hace de manera informada
por cierto, el refinado puede esperar
None
podría beneficiarse de un rediseño
None
None
1.1 millón platos más y eso que la biblioteca ya
no digitaliza menús con la misma prioridad
@katie_rawson y @trevormunoz
@_BadTaste_ por @bibliotechy
refinar funciona
…pero toma tiempo
“bueno… lo tendré en cuenta en planeación”
4
todo toma más tiempo que el estimado
las gente es mala para hacer estimados* *S. Grimstada, M.
Jørgensena, 2007; I. Newby-Clark, M. Ross, R. Buehler, D. Koehler, D. Griffin, 2007; V. Mahnič, T. Hovelja, 2012; y más…
(sí, aún en desarrollo “ágil”)
no puede estimar lo que no ha hecho
–@jasonfried “planear es adivinar”
rediseño de colecciones digitales nypl ca. 2005
None
None
None
“tomémonos 90 días para rediseñar esto”
(una bandera roja gigante)
siempre habrá sorpresas usualmente de las que no son bienvenidas
None
None
None
None
“tenemos que incluir esta funcionalidad”
18 meses después…
None
None
None
None
None
None
None
digitalcollections.nypl.org
empezar con un alcance o una fecha
…pero no ambos
pero no se demore demasiado en mostrar algo a sus
usuarios
–Reid Hoffman “si no te avergüenza la primera versión de
tu producto, lo has lanzado demasiado tarde”
…pero tómese cuanto sea necesario* *ver punto sobre el refinamiento
…y prepárese para las sorpresas
5
los “hackatones” son puntos de partida* *no esperar proyectos terminados
listos para producción
None
None
None
None
planta material uso calles dirección pisos nombre clase geo localización
año claraboyas jardines
None
None
“¿qué tal si…?”
None
luego de preguntar a muchos expertos y no recibir ayuda
alguna
None
¿será que podemos automatizarlo?
None
None
None
None
None
None
None
None
cinco semanas después de refinamiento del proceso
None
github.com/NYPL/map-vectorizer
None
más de 80 mil edificios en un día en lugar
de años
None
“¿qué tan bueno es el algoritmo?”
…hicimos un prototipo
None
None
buildinginspector.nypl.org
dos meses después…
None
None
84%: SI 7%: ARREGLAR o 91% suficientemente bueno
None
…así que hicimos más prototipos
None
2 millones de clasificaciones en unos 24 meses
None
None
None
None
spacetime.nypl.org
foto: knight foundation
None
None
None
None
None
None
…y todo empezó con un prototipo en un hackatón
resumen
tener una visión clara y ejecutable empezar (y continuar) con
prototipos el refinamiento toma tiempo todo toma más tiempo que el estimado los “hackatones” son puntos de partida
@mgiraldo que gracias