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Fernando Marco - BI al servicio de las Instituciones

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Ponencia: BI al servicio de las Instituciones - Jornada "Estrategia IT en las Administraciones Públicas" – SI2019

Publicado en: Tecnología
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Fernando Marco - BI al servicio de las Instituciones

  1. 1. BI AL SERVICIO DE LAS INSTITUCIONES Ayudando a tomar decisiones 9 de Abril de 2019
  2. 2. Business Intelligence
  3. 3. Business Intelligence Todos los días se toman decisiones que impactan sobre la institución BI = conjunto de técnicas y herramientas que ayudan en la toma de decisiones Esto es posible mediante una metodología que permite a la Dirección tomar decisiones conociendo, realmente, sobré qué variables debe actuar para alcanzar los objetivos planteados. 58% de las decisiones relevantes para una compañía se toman a partir de la intuición y de la experiencia 29% de las grandes decisiones de los directivos parten de análisis de datos
  4. 4. ¿Cómo se toman las decisiones? SUBJETIVIDAD 29% Herramientas para la toma de decisiones basadas en análisis de información  Plan estratégico  Asesores  Indicadores  Comité de dirección  Estudios Mercado  Etc.
  5. 5. ¿Cómo se puede ayudar …? Las Soluciones de BI permiten … IDENTIFICAR LAS VARIABLES RELEVANTES QUE NOS PERMITIRÁN ANTICIPAR LAS DECISIONES • Planificación • Económica • Financiera • Activos de las AAPP • Tecnología • … ANALIZAR DETALLADAMENTE LO QUE ESTÁ OCURRIENDO PARA TOMAR DECISIONES Y GESTIONAR EL FUTURO Partiendo de la información existente
  6. 6. Transformando datos en Conocimiento Las herramientas de BI han de permitir a las instituciones públicas segmentar ciudadanos, acciones, servicios, y analizar patrones de comportamiento combinando múltiples variables. Esto permitirá establecer estrategias concretas para cada uno de los grupos segmentados. Transformamos datos en conocimiento Definir el problema Generar opciones Valorar cada opción Decidir el plan de acción Ejecutar el plan Medir resultado Toma de Decisiones
  7. 7. Transformando Datos en Conocimiento los sistema de BI proporcionan una visión única de la organización, evitando lagunas de información e integrando varios orígenes de datos, transformando los datos en información y la información en conocimiento. El BI es una clara ayuda en: • El mejoramiento de los servicios prestados por la administración pública. • La creación de más canales de contacto. • La simplificación del intercambio de información entre el gobierno y los habitantes. También entre el gobierno y las demás instituciones. • La satisfacción del ciudadano/cliente. • La modernización del sector.
  8. 8. Toma de decisiones TOMA DE DECISIONES Permite aprovechar la enorme cantidad de información, ofreciendo a las instituciones públicas la posibilidad de anticipar acontecimientos futuros mediante el modelado de datos históricos, la simulación y la optimización. Podemos abordar cuestiones tan significativas como: • ¿Cuáles serán las consecuencias en mi institución de esta decisión? • ¿Qué beneficios reportaré al ciudadano en estas circunstancias? • ¿Cuál es el tiempo medio de respuesta de un determinado trámite? • ¿En qué momentos se necesita reforzar la atención al ciudadano? • ¿De dónde vienen las quejas y sugerencias (tipo de queja, forma de comunicar,…)? • ¿Cómo evoluciona el uso de la tramitación electrónica? • ¿Qué efecto en el servicio está teniendo la variación presupuestaria de una determinada partida? • Como se interactúa con la página web? ¿Qué le interesa al visitante? La respuesta a estas preguntas y a otras parecidas permitirán a la Dirección actuar con mayor decisión y confianza, conociendo realmente lo que debe controlar y actuar conociendo lo que sucederá.
  9. 9. BENEFICIOS DIRECTOS BENEFICIOS DIRECTOS Con la implantación de sistemas BI, los principales organismos tendrán una máxima visibilidad para guiar decisiones complejas. Podrán: • Mejorar la colaboración entre responsables de área/departamento y personal técnico. • Obtener una rápida y clara visibilidad de las operaciones, trámites, programas y procesos. • Evaluar áreas, trámites, etc con sobrecarga de trabajo. • Posibilitar la interoperabilidad de los datos y compartir información entre departamentos, programas y jurisdicciones. • Mejorar la utilización de las instalaciones, equipos, empleados de gobierno y servicios gubernamentales electrónicos. • Implantar estructuras más eficientes y productivas. • Transformar procesos inconexos y manuales en procesos colaborativos automatizados. • Ampliar y supervisar los procesos de autoservicio para la ciudadanía a través de sitios web y centros de atención telefónica del gobierno. • Ofrecer al personal acceso a la información de formas nunca antes posibles. • Lograr mayores niveles de rendimiento, transparencia y responsabilidad de los programas.
  10. 10. Cuadro de Mando Cuadro de Mando Conjunto de indicadores que permite analizar el comportamiento de las principales variables del negocio. Analizando el pasado, podemos proyectar el futuro y así poder tomar, en el presente, las decisiones de forma anticipada.
  11. 11. • AD INTRA. La Organización. • AD EXTRA. El Ciudadano. Los proyectos de BI en las Instituciones Públicas
  12. 12. • Falta de liderazgo Real durante la ejecución del proyecto desde la más alta dirección de la institución • Islas de información • Departamentos estancos • Bi como reporting de mi gestión. • Organizaciones maduras en el reporting • Información reglada por las leyes administrativas • Profesionales expertos en manejo de información y análisis. • Liderazgo en proyectos • Desconocimiento de los consultores de implantación del lenguaje y reglamentación del sector público • Contabilidad analítica vs Contabilidad presupuestaria • Convenios sectoriales vs Ley de Función Pública • Dpto de Compras vs Ley Contratos de las aapp Los proyectos de BI en las Instituciones Públicas DEBILIDADES DE LA ORGANIZACIÓN FORTALEZAS DE LA ORGANIZACIÓN DEBILIDADES DEL ENTORNO • Los proyectos de BI se han convertido en una facilitie • Muchas herramientas en el mercado para la explotación de la información FORTALEZAS DEL ENTORNO
  13. 13. Sistemas de Extracción y Transformación Añadidos DATAWAREHOUSE BUSINESS INTELLIGENCE Inhibidores de los proyectos de BI en las AAPP
  14. 14. Partimos de una primer análisis a través de la identificación de los problemas y necesidades de la organización Tras el análisis hay que implementar el Data Warehouse y las ETL necesarias para alimentarlo de datos (procesos de extracción). Pasamos a diseñar y desplegar los modelos ( Datamarts, cubos OLAP, nubes semánticas…) Evaluación de resultados. Los proyectos de BI en las Instituciones Públicas
  15. 15. Los nuevos retos del BI. Decisiones en tiempo real Incorporación a la toma de decisiones de nuevos conjuntos de datos relacionados con eventos en tiempo real Vivimos en un mundo cada vez más interconectado, con la capacidad tecnológica de comunicarse en tiempo real y sin la intervención de los humanos. Muchos dispositivos se interconectan en lo que se conoce como “Internet de las cosas” y generan una gran cantidad de datos en tiempo real que se puede y debe recabar para poder ser tratada y analizada posteriormente. Tanto para la gestión como la publicación de este tipo de datos, se abren principalmente dos posibilidades: publicar los datos en tiempo real (real-time data) mediante una plataforma de streaming o casi en tiempo real (near real-time data - NRT) con una actualización que puede ser de unos pocos minutos.
  16. 16. Los nuevos retos del BI. DATA LAKE Un Data Lake no es otra cosa que un gran almacén de datos en bruto, los cuales se mantienen tal cual han llegado, y hasta que se necesitan para su uso. La principal diferencia con el Data Warehouse, está en la jerarquía y el almacenamiento de los datos en ficheros y carpetas que utiliza este, frente a la arquitectura plana del Data Lake. Podríamos decir que el Data Lake se nutre de Big Data y datos en tiempo real, tanto estructurados como no estructurados, en una amalgama plana, sobre la cual puedes recoger aquella información que necesites.
  17. 17. DATA LAKE • Gestión de grandes volúmenes de información • Datawarehouse con arquitectura estructurada. Estática y poco flexible • Data Lakes organizan los datos en bruto • La transformación del dato se origina en tiempo de explotación
  18. 18. DATA LAKE Por ejemplo, las AAPP generan a diario datos obtenidos en tiempo real (capturados con sensores) como la hora de paso de determinados vehiculos, tráfico diario por una vía, entrada de pasajeros en una estación, por ejemplo a través de tornos, tráfico de biciletas etc. pueden ser almacenados en bruto en el Data Lake para su posterior procesamiento en caso de necesidades específicas: estudio de necesidad de creación de nuevas rutas o estudio de la cantidad de personas necesario una estación. En cuanto a cómo organizarlo la infraestructura que pueda sustentar el Data Lake, son muchas las opciones. En este caso, nuestra recomendación es por un lado hacer uso de SGBD no relacionales como MongoDB o Hadoop que nos permitirán un almacenamiento más sencillo de las diversas fuentes heterogéneas de las que se va a alimentar el Data Lake. Por otro lado, para la explotación de la información por parte de los usuarios, más allá de su publicación como dataset en CKAN previa transformación, recomendamos incorporar una capa de Data-as-a-Service como por ejemplo dremio. Esta plataforma facilita el manejo de las diferentes fuentes facilitando su mezcla y agregación en un entorno gráfico de fácil uso por parte del usuario final. bi
  19. 19. • Ajuntament de Torrent: Observatorio tecnológico. BI para análisis de toda la tramitación manual y electrónica de la institución. • Diputación de Castellón: KPI’s por departamento y seguimiento de los objetivos como mejora de la gestión interna. • Ayuntamiento de Valencia: CM de personal para seguimiento y agilización de los trámites de vacantes, concursos, etc. • Ayuntamiento de Valencia: Publicación de datos en el Portal de Transparencia a través de una herramienta de BI que permite su navegabilidad. • Bomberos de Valencia: Seguimiento de los objetivos personales y grupales • Sanidad: análisis del seguimiento asistencial, colas y tiempos de espera en urgencias, volumen de pacientes, análisis por horas, tipologías, etc • Govern obert Ajuntament de Barcelona y RENFE ALFATEC Y LA EXPLOTACIÓN DEL DATO
  20. 20. A DEBATE • La administración pública es el origen real del dato • ¿Porqué no se constituyen de forma real y fehaciente en origen de dato?. ¿Acudimos a fuentes secundarias?. • ¿Es posible la explotación económica de dicha información? • ABUCASIS-Historias clínicas sanitarias • MASTIN-Licencias de obras • ORION CLINIC-Nacimientos vs Fallacimientos • SIP-SISTEMA DE INFORMACIÓN POBLACIONAL
  21. 21. Gracias por su atención. Alfatec Sistemas Valencia www.alfatecsistemas.es

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