La era del big data y open data en la administración pública

 

Dos Opciones de Resumen del documento 

Opcion A

El artículo "Big Data: una herramienta para la administración pública" explica cómo la gran cantidad de datos que se generan hoy en día (Big Data) es una herramienta clave para modernizar la gestión pública. La idea central es que, al analizar estos datos, los gobiernos pueden tomar mejores decisiones y ofrecer servicios más eficientes a los ciudadanos.

Puntos principales:

• Big Data y Open Data: El texto argumenta que el Big Data funciona mejor cuando se combina con la estrategia de datos abiertos (Open Data). Esto significa que el gobierno debe hacer que la información pública esté disponible para todos, promoviendo así la transparencia y la participación de los ciudadanos.

• Colaboración con la sociedad: La clave del éxito es la participación ciudadana. El gobierno tiene la capacidad de recolectar datos, pero la sociedad puede ayudar a analizarlos y, al mismo tiempo, beneficiarse de la información. La colaboración entre ambos permite un diseño de políticas públicas más efectivo y centrado en las necesidades reales de la gente.

• Desafíos: El artículo identifica varios obstáculos. Muchos países, como Cuba (mencionado como ejemplo), enfrentan una brecha digital y una falta de recursos tecnológicos que les impide aprovechar al máximo el Big Data. Además, un reto fundamental es la protección de la privacidad y los datos personales, ya que el análisis masivo de información podría violar derechos si no se implementan regulaciones adecuadas.

• Conclusión: En resumen, el Big Data es una herramienta poderosa que transforma la administración pública, permitiendo una toma de decisiones más informada y una mejor relación entre el gobierno y la sociedad. Sin embargo, su implementación requiere superar barreras tecnológicas y legales para garantizar la transparencia, la participación y el respeto a la privacidad de los ciudadanos.

Opcion B

El argumento central es que el Big Data es una herramienta esencial para la modernización gubernamental. Permite a las instituciones analizar grandes cantidades de información para generar predicciones fiables, lo que lleva a decisiones más informadas y a la implementación de políticas públicas más efectivas que beneficien a la sociedad.

El artículo destaca la transparencia como un pilar fundamental: al abrir los datos (Open Data), se fomenta la participación ciudadana y se transforma a la sociedad de un mero consultor a un agente activo en el diseño de políticas. La colaboración entre organismos públicos y ciudadanos, mediada por la tecnología, es vista como clave para la eficiencia y agilidad de los procesos burocráticos.

A pesar de los beneficios, el texto también señala desafíos importantes. Menciona la resistencia de algunos organismos a la tecnología, la brecha digital, y la necesidad de superar limitaciones tecnológicas. Un punto crucial es la preocupación por la privacidad y protección de datos personales, ya que el análisis masivo de información plantea retos legales y éticos, requiriendo un balance entre la utilidad de los datos y el derecho a la intimidad.

En resumen, el documento subraya que, aunque el camino es largo y lleno de obstáculos, la integración efectiva del Big Data y el Open Data es indispensable para que los gobiernos logren una gestión pública más eficiente, transparente y participativa, centrada en las necesidades y demandas de los ciudadanos.

Fuente

https://www.redalyc.org/journal/6559/655969720002/html

Resumen en audio del pdf 

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Big Data: una herramienta para la administración pública

 

Resumen del PDF "La era del big data y open data en la administración pública" de Andrés Mauricio Castillo Aucancela, estructurado por temas principales.

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1. Introducción: Tecnologías Disruptivas y Retos

La llegada del Big Data y Open Data ha significado la ruptura del modelo tradicional de la administración pública y ha propiciado una innovación radical. Estas tecnologías disruptivas exigen una adaptación de los funcionarios administrativos y de toda la sociedad, pero también presentan grandes retos, sobre todo para su regulación.

2. Big Data: Concepto, Características y Ventajas para la Administración Pública

• Definición y las "V": El Big Data se caracteriza por su volumen (gran cantidad de datos), variedad (proveniente de diversas fuentes), velocidad (generación constante) y el valor que genera. La veracidad de los datos es la quinta "V" relevante.

• Crecimiento Exponencial e Importancia Económica: Hay un crecimiento exponencial en la creación de datos a nivel mundial. La combinación de Big Data y Open Data tendrá un crecimiento económico significativo.

• Aplicación en la Administración Pública: El Big Data puede emplearse para reducir el papeleo y la burocracia, mejorar la eficiencia y el ahorro en el ámbito sanitario, aumentar la recaudación fiscal, y ser más eficaz en las respuestas a los ciudadanos, facilitando la realización de derechos individuales.

• Generación de Conocimiento y Mejora de Políticas: Permite a los gobiernos diseñar políticas públicas más apegadas a las necesidades reales de la población, ya que los datos se actualizan de forma permanente. Esto facilita la prestación de servicios públicos de manera más eficiente, reduciendo costos y optimizando la calidad, y atendiendo de forma individualizada las necesidades ciudadanas. Un mayor conocimiento sobre la demanda permite un control inteligente, mitigando la corrupción.

• Análisis Predictivo y Toma de Decisiones: La gestión y el aprovechamiento de los datos masivos, realizados mediante algoritmos e inteligencia artificial, permiten aplicar técnicas de análisis predictivo, facilitando la toma de decisiones por parte de los gobernantes.

• Riesgos del Big Data: Ricardo Rivero identifica paradojas como la de la transparencia (el individuo es transparente, la organización opaca), la identidad (las organizaciones saben más de nosotros que nosotros mismos), y el poder (los beneficios empoderan a las organizaciones, no a los individuos).

• Contexto en Ecuador: A pesar de inversiones individuales en sistemas de análisis de datos, no existe un modelo único y vinculante para todas las entidades de la Administración Pública Central, lo que genera dispersión y afecta el aprovechamiento de los datos.

3. Open Data: Acceso, Transparencia y Reutilización

• Definición y Relación con Big Data: Open Data es una herramienta tecnológica que facilita el acceso de los ciudadanos a los datos en poder de la administración pública, que pueden ser empleados con fines de conocimiento, fiscalización o explotación comercial. Se resalta la estrecha relación entre Open Data y Big Data, ya que las entidades públicas deben ofrecer soluciones tecnológicas que permitan a los ciudadanos acceder libremente a esta información.

• Ventajas de la Reutilización: La reutilización de los datos abiertos genera creación de nuevos puestos de trabajo, aumenta la eficiencia en la búsqueda de información y añade valor para empresas, académicos y personas comunes. También contribuye a una mayor credibilidad de las instituciones públicas, transparencia y rendición de cuentas. La información del sector público es una materia prima importante para productos y servicios de contenidos digitales, y se volverá cada vez más crucial con el desarrollo de tecnologías avanzadas.

• Organización y Calidad de los Datos: Las administraciones deben organizar y esquematizar la data que será abierta, lo que mejora la eficiencia de los sistemas de información y posibilita nuevos escenarios de colaboración. Es importante garantizar la calidad de la información y su accesibilidad en formatos reutilizables.

• Transparencia Activa y Legitimidad Democrática: El Open Data se convierte en una herramienta idónea para la transparencia activa, permitiendo a la administración pública poner a disposición de los ciudadanos la data en su poder sin necesidad de un requerimiento previo. El acceso a estos datos no solo provee transparencia, sino que también reviste de una nueva legitimidad a la gestión y a la democracia.

• Participación Ciudadana y Desarrollo de Aplicativos: El acceso a la información fomenta la fiscalización de la actividad administrativa y la utilización de los dineros públicos por parte de una ciudadanía tecnológicamente capacitada. La reutilización de datos por parte de la sociedad puede generar aplicativos tecnológicos que presenten soluciones a problemas sociales o aporten comodidad a los ciudadanos.

• Marco Normativo en Ecuador: Ecuador cuenta con antecedentes como el compromiso presidencial No. 305 del 2014, la Guía de política pública de datos abiertos del mismo año, el Plan Nacional de Gobierno Electrónico 2018-2021 y el Primer Plan de Acción de Gobierno Abierto Ecuador 2019-2021, que buscan regular y estandarizar la publicación de información pública. La Política de Datos Abiertos de Aplicación en la Administración Pública Central (2020) tiene como objetivo implementar los datos abiertos para fortalecer la participación ciudadana, la transparencia gubernamental, mejorar la eficiencia en la gestión pública y promover la investigación, el emprendimiento y la innovación.

• Principios de los Datos Abiertos: Los principios que deben seguir los datos publicados incluyen ser: completos, primarios, oportunos, accesibles, procesables por una máquina, inclusivos, en formato abierto y con licencia libre.

4. Conclusiones: La Era del Gobierno Abierto

La utilización de estas nuevas tecnologías disruptivas en la administración pública es inevitable. El Big Data permitirá mejorar el diseño de políticas públicas y la toma de decisiones mediante análisis predictivos. Por su parte, el Open Data posibilitará una real fiscalización de la actividad administrativa y el uso de recursos públicos, lo que otorgará una nueva legitimidad al sistema democrático y generará oportunidades para la sociedad. Retardar su implementación solo nos ubicará en la última escala de la nueva brecha digital. Un gobierno abierto va más allá de la mera apertura de datos; es un gobierno cercano, eficaz y eficiente, que escucha a sus ciudadanos, diseña políticas en función de sus intereses, y facilita la participación ciudadana activa y el control, promoviendo una democracia de mayor compromiso y trabajo.

Fuente 

https://www.redalyc.org/pdf/1814/181452084001.pdf

Podcast de NotebookLM

https://drive.google.com/file/d/1KdIuFV_HQTmHlORWw4eLpTJ-yVtLzeP7/view?usp=sharing

El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe

Resumen del documento "El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe".

El Poder Transformador de los Datos Masivos en el Diseño y Evaluación de Políticas Públicas para Latinoamérica y el Caribe

1. Introducción al Paradigma de Datos Masivos: Un Factor Esencial en la Era Digital

• En la actividad económica moderna, los datos se han consolidado como un factor esencial para la producción, comparable a los activos fijos y el capital humano.
• El desarrollo acelerado de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha transformado los datos de escasos a superabundantes, impulsando el desarrollo de nuevas tecnologías y conocimientos.
• Este documento tiene como objetivo revisitar la definición de 'Big Data' (datos masivos) y sus técnicas analíticas en el contexto de la formulación de políticas públicas en América Latina y el Caribe.
• También se analizan aspectos sensibles del uso de Big Data como la seguridad, propiedad de datos, privacidad y el marco ético.

2. Marco Conceptual de los Datos Masivos: Definición, Características y Procesamiento

• El término 'Big Data' o "datos masivos" es un concepto amplio que abarca los datos en sí, las tecnologías para su manipulación, las técnicas para su análisis y los profesionales que los manejan.
• Originalmente, el término se refiere a conjuntos de datos cuyo tamaño excede la capacidad del software y hardware estándar para capturarlos, almacenarlos y analizarlos.
• Las características fundamentales de los datos masivos son las "V":
  • Volumen: la gran cantidad de datos existentes y los recursos de almacenamiento y cómputo que requieren.
  • Velocidad: los datos son producidos, procesados, analizados y almacenados aceleradamente.
  • Variedad: refiere a las múltiples fuentes y tipos de datos, como texto, audio, video y redes sociales, clasificables en estructurados, semiestructurados e inestructurados.
• A estas se añaden dimensiones más cualitativas:
  • Variabilidad: la alta cantidad de anomalías que, en datos masivos, dejan de ser "outliers" para formar parte del fenómeno.
  • Complejidad: explicada por la proliferación de dispositivos conectados (ej., GPS, sensores del Internet de las Cosas) que generan datos inter-sujeto e intra-sujeto.
  • Veracidad: la calidad, confiabilidad y certeza de los datos, especialmente su origen y construcción.
  • Representatividad: la cuestión de si los datos masivos reflejan adecuadamente las poblaciones analizadas.
• Los datos masivos tienen poco valor por sí mismos; su valor se obtiene después de su procesamiento para construir conocimiento, mejorar procesos y apoyar la toma de decisiones.
• La Ciencia de Datos es la disciplina que ha surgido para procesar y analizar estos datos, combinando técnicas de Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Econometría e Investigación Operativa.
• Este proceso implica un ciclo de vida iterativo que incluye la gestión de datos (adquisición, almacenamiento, limpieza, preparación) y la analítica de datos (modelado y análisis para responder preguntas).

3. Aplicación de la Analítica Avanzada en Políticas Públicas: Casos y Ejemplos

• El objetivo de usar la Ciencia de Datos en políticas públicas es producir evidencia pertinente, de calidad y oportuna para fundamentar decisiones, un proceso llamado "toma de decisiones guiadas por datos".
• Esto permite diagnosticar problemas desapercibidos y generar soluciones más efectivas en áreas como salud, educación, transporte y atención a grupos desfavorecidos.
• Ejemplos de aplicación en distintas áreas incluyen:
  • Pobreza: Utilización de imágenes satelitales nocturnas para predecir la pobreza en India, Sri Lanka, Pakistán y Nigeria.
  • Crimen y seguridad: Análisis de rutas de buses y modelado de terreno riesgoso en Colombia para identificar zonas y horarios con mayor ocurrencia de delitos.
  • Transporte: Desarrollo de aplicaciones como OpenRoad y Open Traffic en Filipinas (seguimiento de proyectos viales, visualización de tráfico con datos GPS de taxis) y RoadLab en Bielorrusia (evaluación de calidad de calles con acelerómetro de celulares).
  • Salud: Identificación de áreas con mayor proporción de pacientes con SIDA en Sudáfrica para optimizar estrategias de atención.
• Casos de implementación en América Latina y el Caribe:
  • Movilidad Urbana Sostenible (Rosario, Argentina): Estudio de patrones de movilidad de ciclistas (públicos y privados mediante GPS) para entender su relación con la infraestructura vial y los accidentes de tránsito. Se identificaron focos de accidentes y la necesidad de mejoras en infraestructuras específicas como Bulevar Oroño.
  • Ciudades Inteligentes (Latinoamérica): Se analizaron iniciativas en:
    • Bahía Blanca (Argentina): Plataforma y aplicación móvil '¿Qué pasa Bahía Blanca?' (QPBB) que publica en tiempo real datos de sensores sobre contaminación ambiental y acústica industrial.
    • Córdoba (Argentina): Sistema de seguimiento de flota de transporte público con GPS y recopilación de datos de pago por tarjeta única para optimizar tiempos de viaje y rutas.
    • São Bernardo do Campo (Brasil): Aplicación móvil Você SBC para quejas y sugerencias ciudadanas sobre servicios no urgentes, permitiendo monitorear necesidades urbanas.
    • Fortaleza (Brasil): Proyectos piloto usando GPS en buses para evitar retrasos, datos de bicicletas públicas para expansión y un dashboard unificado de indicadores de transporte.
  • Productividad a Nivel de Empresa: Estudio del crecimiento y dispersión de la Productividad Total de los Factores (TFP) en 20 millones de empresas de 30 países durante ocho años, usando la base de datos Orbis. El principal desafío fue la limpieza y preparación de los datos, y se usaron múltiples metodologías para calcular las funciones de producción.

4. Desafíos y Limitaciones: Ética, Privacidad y Confiabilidad

• El uso de datos masivos presenta limitaciones metodológicas y cuestionamientos éticos, legales y de seguridad.
• Desafíos metodológicos:
  • La superabundancia de datos no es sinónimo de representatividad. Los datos pueden no representar la diversidad de la población, especialmente si provienen de canales digitales o ciertas regiones.
  • La analítica de datos masivos no es enteramente objetiva, ya que los científicos de datos toman decisiones que pueden ser subjetivas o arbitrarias durante el proceso de análisis.
  • Existe un riesgo de "correlaciones espurias" y "sobreajuste" (overfitting) de los modelos debido al gran volumen de datos, lo que puede llevar a conclusiones erróneas si no se consideran el contexto y la generalización.
  • La analítica avanzada de datos masivos debe ser un complemento y no un sustituto de métodos de investigación tradicionales, especialmente los cualitativos.
• Privacidad, aspectos éticos y legales:
  • El tratamiento de datos masivos con variables personales hace necesaria la protección de la información privada (anonimato).
  • Se cuestiona la equidad o el perjuicio por la intromisión en la vida privada de las personas.
  • Es crucial definir la propiedad de los datos masivos y los derechos/licencias para su administración y explotación.
  • Debe establecerse la responsabilidad legal cuando el análisis de datos masivos genere consecuencias negativas, incluyendo problemas de seguridad y protección del consumidor.
  • Cuando el gobierno trabaja con entidades externas, es vital resguardar la propiedad y establecer mecanismos de protección y prohibición de uso posterior de los datos.

5. Recomendaciones y Oportunidades: Hacia una Inteligencia de Valor Público

• Es posible desarrollar una "inteligencia de valor público" que funcione como un componente estratégico para la toma de decisiones y el diseño de políticas públicas.
• Para la adopción de esta inteligencia en las agencias de gobierno, se requieren capacidades institucionales en tres dimensiones:
  • Capital humano: Profesionales para estudiar, limpiar, preparar datos, y realizar análisis específicos, así como "consumidores inteligentes" que analicen críticamente la información y formulen preguntas. La escasez de científicos de datos y la necesidad de un trabajo multidisciplinario son desafíos.
  • Tecnología: Recursos para grandes conjuntos de datos, servicios de software, almacenamiento e interoperabilidad entre sistemas de distintas agencias.
  • Desarrollo de estrategias: Un plan que defina las preguntas urgentes, los datos a recopilar y las técnicas de análisis, incluyendo alianzas estratégicas.
• Es fundamental establecer una institucionalidad que lidere el uso de datos masivos, asegure su sostenibilidad, mantenga los resguardos necesarios y promueva la comunicación fluida y el intercambio de datos entre agencias.
• Se debe transparentar la analítica utilizada para generar evidencia, documentando los procesos para que sean auditables y permitan la mejora continua, diseminación de metodologías y corrección de errores a tiempo, especialmente ante filtraciones de información o recomendaciones algorítmicas erradas.
• Las oportunidades incluyen:
  • La evaluación del nivel de madurez de proyectos de datos masivos usando rúbricas como la desarrollada por Townsend & Zambrano-Barragan.
  • El compartir y diseminar datos entre agencias gubernamentales, lo que puede generar sinergias y análisis multisectoriales.
  • La aplicación de técnicas de "predicción pura", donde no se necesita establecer causalidad, como la estimación del nivel socioeconómico con imágenes satelitales, el riesgo de deserción escolar o la mejora de políticas de fiscalización usando reseñas en línea.

6. Conclusiones: El Futuro Guiado por los Datos

• La implementación y el uso de Big Data y sus técnicas analíticas son cruciales para el avance y la mejora de la administración pública en la región.
• Estos avances permiten diseñar políticas públicas más informadas, fomentar la transparencia y potenciar la eficiencia en la gestión pública, lo que puede conducir a una democracia más participativa y legítima.
• Es imperativo equilibrar el gran potencial de los datos masivos con la atención a los desafíos éticos, legales y de privacidad para garantizar un uso responsable y beneficioso para la sociedad.

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