En nuestros procesos de transformación digital, nos hemos centrado demasiado en la ventanilla y nos ha faltado algo más de preocupación por los datos, que dicha transformación produce…
Hoy en día, que muchos países están implementado políticas públicas de transformación digital en el sector público, un elemento que no ha estado del todo en el análisis es el rol que juegan de los datos en estas iniciativas.
Todo proceso de transformación digital se basa en dos elementos muy fundamentales, esto es, i) servicios ciudadano-céntricos y ii) políticas públicas basadas en evidencia:
- Servicios Ciudadano-céntricos: como ya lo he planteado en este y otros espacios, la transformación digital debe estar direccionada (driven) por servicios que sean pensados e implementados desde las necesidades de los usuarios, más que desde la oferta (quien produce el servicio).
- Políticas públicas basadas en evidencia: los procesos de transformación digital harán que los estados en general y las instituciones públicas en particular lleven toda la información que producen y gestionan, desde el soporte papel como es al día de hoy al soporte digital. Esto implica un aumento muy significativo de procesamiento de datos, en un periodo muy corto de tiempo, lo cual plantea importantes desafíos. Si dichos servicios quieren desarrollar políticas públicas basadas en evidencia, una adecuada gestión de los datos que se producen es requisito fundamental para lograrlo.
Gestión de datos
La transformación digital no sólo tiene que ver con la ventanilla y modelo de atención, sino también con el back-office y como este se transforma, por ejemplo: en los procesos de gestión documental.
El proceso de gestión de los datos debe considerar varios aspectos, partiendo por el ciclo de vida de la información y los modelos de gestión asociados.
Ciclo de vida de la Información
En este ciclo se consideran todas la etapas del proceso de producción y gestión de información, en general se habla de un proceso cíclico que incluye las siguientes actividades: Producir->Compartir->Organizar->Encontrar->Usar.
Este proceso es cíclico y requiere de una organización (institucionalidad) que lo operacionalice y gestione, en general las organizaciones públicas cuentan con procesos para la gestión de información en soporte papel (y no en todo los casos), al movernos de soporte ese framework cambia y se deben adecuar los procesos y herramientas para el nuevo proceso.
Modelos de gestión
En los últimos años hemos visto mucha discusión e información frente al tema de los servicios y como adecuarlos para dar cuenta de mejor forma de los requerimientos de los usuarios. Pero muy poco respeto de los datos, quizás si el único espacio en que se ha dado análisis es el de abrir los datos a la ciudadanía, a través de iniciativas de datos abiertos y acceso a la información pública, lo que ha llevado incluso a generar instituciones rectoras de esto en casi todos los países de lea región.
Pero algo que ha faltado, es desarrollar e implementar modelo de gestión de datos, para lo cual es fundamental contestar algunas preguntas iniciales
- ¿Qué tipos de datos se crearán y cuál son sus principales atributos (frecuencia, volumen, volatilidad, formato, estructura, …)?
- ¿Cómo se procesarán estos datos?
- ¿Cómo se almacenarán?
- ¿Cómo se garantizará su privacidad y seguridad?
- ¿Cómo se documentarán (incluyendo convenciones de nombres, estructuras de directorios, etc.)?
- ¿Cómo se archivarán y cumplirán las normas sobre datos y metadatos?
- ¿Cómo se pondrán a disposición de la comunidad en general?
- ¿Cuáles son las políticas de intercambio, reutilización, etc.?
Con estos elementos en mente se pueden definir los procesos y herramientas que serán necesarias para dicha gestión, teniendo en consideración los principios asociados a la pirámide de información y los principios de gestión FAIR, acrónimo construido a partir de los conceptos del inglés Findable (encontrable), Accesible (accesible), Interoperable (interoperable), Reusable (reutilizable) de los datos, esto es,
- Encontrables: Los metadatos y los datos deben ser fáciles de encontrar tanto para las personas como para los algoritmos.
- Accesibles: Establecer caminos y rutas claras para que los usuarios puedan acceder a los datos.
- Interoperables: La capacidad de poder interoperar e integrarse con otros datos. Permitiendo el uso por parte de sistemas y aplicaciones.
- Reutilizables: Metadatos y los datos bien descritos para que puedan ser replicados y/o combinados en diferentes entornos.
Me parece necesario poner de relieve estos elementos a la hora de diseñar nuestras políticas de transformación digital y poder sacar todo el potencial que ella tiene, esto es, usar esos datos para mejorar nuestras políticas públicas, basándolas en evidencia y no sólo quedarnos con el mejoramiento de la ventanilla y los trámites.
Foto de Luke Chesser en Unsplash
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Fuente: Alejandro Barros (Transformación Digital: la importancia de los datos).
