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Tendencias actuales en
la gestión documental:
la gestión documental
orientada a datos
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Tecnológico
Social
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Tecnológico
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Multi-identidad
El ecosistema organizacional
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Tecnológico
Social
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Agiles
El ecosistema tecnológico
Organizacional
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Social
Mobile (portabilidad)
Cloud (externalización)
Social (interacc...
“The records management
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Nick Inglis, 2017
¿Qué porcentaje queda cubierto?
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¿Qué valor se aporta al usuario?
Iron Mountain (2015)
¿Qué valor se aporta al usuario?
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¿Contra quién competimos?
¿Podemos seguir con este modelo
de gestión documental?
Nuevas visiones
¿Hacia dónde vamos?
Sustitución
por la pura
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vigentes
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Ligera (ágil)
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Automatizada
Datificada
(Des)centralizada
Consumerizada
¿Como será (és) la gestión documental?
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• Acelerar el tiempo de desarrollo e implantación de
soluciones: resultados más rápidos y mayor capacidad
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¿Como será (és) la gestión documental?
Ligera (ágil)
Efectiva
Automatizada
Datificada
(Des)centralizada
Consumerizada
Efectiva
Visión
360°
centrada en el usuario
(para el tomador de
decisiones)
Producir resultados
en los procesos clave
Efectiva
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protocolos) a las medidas que garanticen la
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Consumerizada
“Cloud and social platforms
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ineffective.”
Cheryl McKinnon, 2013/2017
Automatizada
• Captura automatizada basada en reglas o
implícita en el propio entorno de trabajo o
en las aplicaciones de ...
Automatizada
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entornos desde donde se gestionan todas las
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Datificada
• “We’ve entered a new era of RIM, with Big
Data at the forefront.”
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La mina de oro son los Dark Data
Correo y
mensajería
Ofimática
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aplicaciones
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capacidad de generar (o
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¿Como será (és) la gestión documental?
Ligera (ágil)
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Consumerizada
(Des)centralizada
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multirepository world”.
• “Focus all the attent...
(Des)centralizada
• El éxito del sistema de gestión documental radica en
aprovechar:
• La adaptación al medio del front-of...
¿Como será (és) la gestión documental?
Ligera (ágil)
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Automatizada
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(Des)centralizada
Consumerizada
Consumerizada
• La tendencia para la interacción con los
ciudadanos/clientes y, por tanto, la definición de
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LOS DATOS COMO RECORD
Un dato sólo sirve de evidencia
cuando es de calidad
Factores de calidad de los datos
• Controlados en su captura
• Protegidos ante modificaciones
• Trazables en su orígen (au...
La vida de un dato entre trámites
Dato facilitado
(evidencia):
dentro de un
documento o
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significación
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La vida de un dato entre trámites
Dato facilitado
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interoperable):
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¿Cómo implementamos una
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basada en datos?
Proceso (tramitación)
Acción Acción Acción
Serie o agregación
Evidencia
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Riesgo 1: multiplicidad de
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Riesgo 2: cultura de silos
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Gestión de ficheros
Gestión de datos estructurados
Proceso (tramitación)
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Orientación a datos
• El SGD debe aportar una visión global para asegurar:
• La normalización y calidad de los datos en or...
Gestión vs explotación
BI
(datos)
Recopilación
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Sin vínculo con
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La implantación de un gestor
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Dificultad para
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La gestión de datos forma parte
de la gestión documental
BI
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LA EXPERIENCIA DEL CONSORCIO
DE EDUCACIÓN DE BARCELONA
El Consorcio de Educación
de Barcelona (CEB)
Órgano consorciado responsable de toda la educación en
la ciudad de Barcelona...
Situación inicial
180 procesos (80% no normalizados)
0 procesos telemáticos
208 aplicaciones (52% ofimáticas)
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La clasificación como elemento dinámico:
mapeo de una realidad cambiante
Mapeo
de
procesos
Mapeo
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sistemas
Mapeo
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Identificación
Mapeo de datos
Mapeo de sistemas
Mapeo de series documentales
Mapeo de procesos
Mapeo de agentes
Planificación
Mapeo de datos
Mapeo de sistemas
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Análisis
Mapeo de datos
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Transformación
Mapeo de datos
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Mapeo de procesos
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Redefinici...
Estamos integrando cuatro tipos de proyectos
Captura y gestión (equipo 1)
Mapeo y análisis de procesos y sistemas
Procesos, servicios y
aplicaciones
Almacenamiento y a...
Sistema de gobierno integral de la información
Plataforma de análisis y mejora continuos
Identificación
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documentos
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Detección de
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MDM y Sistema de explotación (BI)
Algunos ejemplos:
Reorganización de la detección y seguimiento del abandono escolar
Creación de un banco de datos de prote...
Aprendizajes
• Nuestro objetivo no es construir sistemas, sinó mejorar el
funcionamiento de la organización.
• Toda mejora...
Muito obrigado
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Consorci d’Educació de Barcelona
serra@ub.edu
I Conferência Internacional de
Gestão da In...
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Tendencias actuales en la gestión documental: la gestión documental orientada a datos

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Jordi Serra Serra. Tendencias actuales en la gestión documental: la gestión documental orientada a datos. I Conferência Internacional de Gestão da Informação e Arquivos (CIGIA). Albergaria-a-Velha (Portugal), 3 de Noviembre de 2017.

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Tendencias actuales en la gestión documental: la gestión documental orientada a datos

  1. 1. Tendencias actuales en la gestión documental: la gestión documental orientada a datos Jordi Serra Serra Consorci d’Educació de Barcelona I Conferência Internacional de Gestão da Informação e Arquivos (CIGIA) 3 Noviembre 2017 Albergaria-a-Velha
  2. 2. TENDENCIAS ACTUALES EN LA GESTIÓN DOCUMENTAL
  3. 3. Un ecosistema en evolución Organizacional Tecnológico Social
  4. 4. El ecosistema social Organizacional Tecnológico Social Inmediatez Transparencia Reutilización Multi-identidad
  5. 5. El ecosistema organizacional Organizacional Tecnológico Social Multiformes Compuestas Ubicuas Agiles
  6. 6. El ecosistema tecnológico Organizacional Tecnológico Social Mobile (portabilidad) Cloud (externalización) Social (interacción) Big Data (datificación)
  7. 7. “The records management experiment has failed.” Nick Inglis, 2017
  8. 8. ¿Qué porcentaje queda cubierto? ?
  9. 9. ¿Qué valor se aporta al usuario? Iron Mountain (2015)
  10. 10. ¿Qué valor se aporta al usuario? Iron Mountain (2015)
  11. 11. ¿Contra quién competimos?
  12. 12. ¿Podemos seguir con este modelo de gestión documental?
  13. 13. Nuevas visiones ¿Hacia dónde vamos? Sustitución por la pura gestión de datos Evolución de los modelos vigentes Orientación al gobierno integral de la información
  14. 14. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  15. 15. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  16. 16. Ligera (ágil) • Acelerar el tiempo de desarrollo e implantación de soluciones: resultados más rápidos y mayor capacidad de adaptación a los cambios. • Dimensionar los proyectos para que sean alcanzables a corto plazo, y aceptar como válidas soluciones provisionales o de mercado. • Retos: sistema de garantías públicas en los procesos de planificación presupuestaria y contratación, y rigidez de la arquitectura normativa.
  17. 17. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  18. 18. Efectiva Visión 360° centrada en el usuario (para el tomador de decisiones) Producir resultados en los procesos clave
  19. 19. Efectiva • Avanzar de las medidas formales (políticas y protocolos) a las medidas que garanticen la efectividad (soluciones y controles). • Asegurar mínimos de cumplimiento de amplio alcance en lugar de máximos de alcance focal. • Potenciar los controles en origen y en los entornos originales antes de la captura formal como record (in place RM). • Mantener indicadores que permitan medir el ROI del sistema y el valor que aporta a los usuarios, a la organización, y sobretodo a sus clientes (medir).
  20. 20. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  21. 21. “Cloud and social platforms render file and declare ineffective.” Cheryl McKinnon, 2013/2017
  22. 22. Automatizada • Captura automatizada basada en reglas o implícita en el propio entorno de trabajo o en las aplicaciones de escritorio (in place RM). Dejar de pedir a los usuarios que capturen (manualmente) los documentos relevantes • Priorizar el uso de sistemas de autoclasificación (por reglas o algorítmicos) basados en análisis predictivo e inteligencia artificial (NLP y ML). Dejar de pedir a los usuarios que hagan acciones específicas de clasificación • Utilizar herramientas de análisis de archivos y extracción automática de metadatos habituales del ámbito del eDiscovery y digital forensics. Dejar de pedir a los usuarios que rellenen manualmente metadatos
  23. 23. Automatizada • Implantar el sistema a los diferentes entornos desde donde se gestionan todas las formas documentales y gobernarlo mediante motores de reglas (RBR y archivos ligeros). Dejar de restringir el alcance del sistema a lo que es posible controlar de forma centralizada • Incorporar la generación de cuadros de mando e indicadores orientados a la explotación como un elemento esencial del diseño del Sistema. Dejar de focalizar los esfuerzos en el almacenamiento de los documentos • Evaluar teniendo presente un abanico más amplio de posibles usos (procesabilidad y reutilización). Dejar de concentrar esfuerzos a evaluar para poder eliminar documentación original
  24. 24. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  25. 25. Datificada • “We’ve entered a new era of RIM, with Big Data at the forefront.” • “Data analysis has become a twisting Mobius strip, looping back not only how we look at data but also how we manage data itself.” Kon Leong, 2016
  26. 26. La mina de oro son los Dark Data Correo y mensajería Ofimática Legacy systems Residuos de datos en aplicaciones
  27. 27. Datificada • Aumento exponencial de la capacidad de generar (o recoger) y procesar datos. • Crisis del doc-objeto: – Principio de dato único – Reutilización del dato en diferentes contextos – Evolución de los sistemas de autentificación (Blockchain) • El análisis de datos no está dando todavía los frutos que podría dar debido ... de la mala gestión de los datos de que se alimenta (Dark Data). • Dejar de gestionar entidades discretas no interpretables informáticamente (documentos-objeto) y pasar a gestionar flujo de información. • Repensar el peso de los conceptos asociados al papel (expediente, copia ...) y potenciar los conceptos propios del mundo digital (versión, permisos, evidencia auditable ...) • Dar valor de evidencia a la información en forma de datos en los propios sistemas origen. No obligar a formalizar todas las transacciones como documentos, al menos durante la vigencia. • Considerar la gestión de los datos estructurados un elemento más del sistema de gestión documental (MDM, Dashboard, Data Analysis) y clave para dar calidad a la explotación de los datos.
  28. 28. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  29. 29. (Des)centralizada • “Today’s reality is that organizations are living in a multirepository world”. • “Focus all the attention onto a single RM platform only gives the illusion of Information Governance maturity”. • “Knowing where our information lives is the first step to proficiently governing our organisation’s information assets”. RecordLion, 2016
  30. 30. (Des)centralizada • El éxito del sistema de gestión documental radica en aprovechar: • La adaptación al medio del front-office • La visión global del back-office • Cada tipo de información tiene sentido y utilidad en un determinado sistema de información. No todas las formas son exportables sin riesgo de perder funcionalidades. • El sistema debe basarse en un control centralizado y en una implantación descentralizada basada en la interoperabilidad (diseño orientado a servicios).
  31. 31. ¿Como será (és) la gestión documental? Ligera (ágil) Efectiva Automatizada Datificada (Des)centralizada Consumerizada
  32. 32. Consumerizada • La tendencia para la interacción con los ciudadanos/clientes y, por tanto, la definición de servicios externos, la marca la propia ciudadanía/clientela. • Crece en importancia la movilidad. • La movilidad encuentra su entorno óptimo de desarrollo en los servicios en la nube, no en sistemas centralizados (pesados).
  33. 33. LOS DATOS COMO RECORD
  34. 34. Un dato sólo sirve de evidencia cuando es de calidad
  35. 35. Factores de calidad de los datos • Controlados en su captura • Protegidos ante modificaciones • Trazables en su orígen (auditables) Relativos a la fiabilidad (certeza) • No duplicados ni redundantes • Normalizados (en sus valores) • Temporalizados (actuales) Relativos a la consistencia (uso) • Disponibles (conservados) • Accesibles (compartidos) • Con acceso controlado Relativos a la funcionalidad
  36. 36. La vida de un dato entre trámites Dato facilitado (evidencia): dentro de un documento o unidad de significación Dato contextualizado: dentro de un expediente (integrado en una matriz de variables) Dato referencial (dato único): dentro de un registro centralizado (MDM) de datos potencialmente reutilizables para normalización. Dato explotable (desnormalizado): dentro de un datamart que permite explotaciones fuera de la lógica del trámite. Documento o agregado de datos Aplicación de negocio MDMS BI (Datamart) Si tengo que normalizar en este punto Si tengo que normalizar en este punto
  37. 37. La vida de un dato entre trámites Dato facilitado normalizado (evidencia verificada e interoperable): dentro de un documento o unidad de significación Dato contextualizado: dentro de un expediente (integrado en una matriz de variables) Dato referencial (dato único): dentro de un registro centralizado (MDM) de datos potencialmente reutilizables para normalización. Dato explotable (desnormalizado): dentro de un datamart que permite explotaciones fuera de la lógica del trámite. Documento o agregado de datos Aplicación de negocio MDMS BI (Datamart) Si estoy normalizando en este punto
  38. 38. ¿Cómo implementamos una gestión documental basada en datos?
  39. 39. Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Serie o agregación Evidencia (documento) Evidencia (documento) Evidencia (documento)
  40. 40. Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Evidencia (documento en papel o PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados)
  41. 41. Serie o agregaciónSerie o agregaciónSerie o agregación Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Evidencia (documento en papel o PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados)
  42. 42. Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Serie o agregación Evidencia (documento en papel o PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados)
  43. 43. Proceso (tramitación) Alumno solicita beca Evaluador valora petición Decano resuelve concesión Expediente Jordi Serra solicito 1700 EUR para cursar MGDIE con fecha 22/10/2011 En relación con la solicitud del Sr. Jordi Serra de 1700 EUR para cursar MGDIE con fecha 22/10/2011, yo, Sara Vidal, valoro positivamente la solicitud con fecha 26/10/2011 En relación con la solicitud del Sr. Jordi Serra de 1700 EUR para cursar MGDIE con fecha 22/10/2011, valorada positivamente por el Sr. Sara Vidal con fecha 26/10/2011, yo, Mònica Gómez, concedo el importe solicitado con fecha 28/10/2011
  44. 44. Jordi Serra Jordi Serra Jordi Serra Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Sara Vidal Sara Vidal Valoro positivamente Valoro positivamente Con fecha 26/10/2011 Con fecha 26/10/2011 Mònica Gómez Concedo Con fecha 28/10/2011 Proceso (tramitación) Alumno solicita beca Evaluador valora petición Decano resuelve concesión
  45. 45. Jordi Serra Jordi Serra Jordi Serra Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Sara Vidal Sara Vidal Valoro positivamente Valoro positivamente Con fecha 26/10/2011 Con fecha 26/10/2011 Mònica Gómez Concedo Con fecha 28/10/2011 Proceso (tramitación) Alumno solicita beca Evaluador valora petición Decano resuelve concesión EXPEDIENTE
  46. 46. Riesgo 1: multiplicidad de sistemas para la gestión
  47. 47. Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Serie o agregación Evidencia (documento en papel o PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados)
  48. 48. Serie o agregaciónSerie o agregaciónSerie o agregación Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Evidencia (documento en PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados) Gestor documental Traza en plataforma IOP Base de datos o ERP
  49. 49. Jordi Serra Jordi Serra Jordi Serra Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Sara Vidal Sara Vidal Valoro positivamente Valoro positivamente Con fecha 26/10/2011 Con fecha 26/10/2011 Mònica Gómez Concedo Con fecha 28/10/2011 Proceso (tramitación) Alumno solicita beca Evaluador valora petición Decano resuelve concesión Aplicación o equivalente
  50. 50. Riesgo 2: cultura de silos
  51. 51. Jordi Serra Jordi Serra Jordi Serra Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Solicito 1700 EUR Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Para cursar MGDIE Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Con fecha 22/10/2011 Sara Vidal Sara Vidal Valoro positivamente Valoro positivamente Con fecha 26/10/2011 Con fecha 26/10/2011 Mònica Gómez Concedo Con fecha 28/10/2011 Proceso (tramitación) Alumno solicita beca Evaluador valora petición Decano resuelve concesión Aplicación o equivalente
  52. 52. Serie o agregación Proceso (tramitación) Acción Acción Acción Evidencia (documento en PDF) Evidencia (SOAP con fichero XML sellado) Evidencia (conjunto de datos estructurados) Aplicación o equivalente
  53. 53. Gestión de ficheros Gestión de datos estructurados Proceso (tramitación) Acción Acción Acción
  54. 54. Orientación a datos • El SGD debe aportar una visión global para asegurar: • La normalización y calidad de los datos en origen • La reutilización e interrelación de los datos • Pero al mismo tiempo debe ser capaz de ser implementado en distintos sistemas de información, adaptados a las necesidades de cada trámite y de su resultado documental o informacional. • Esto implica crear una estructura que combine distintos tipos de sistemas y servicios de información.
  55. 55. Gestión vs explotación BI (datos) Recopilación costosa de los datos Sin vínculo con los sistemas productores
  56. 56. La implantación de un gestor documental no es suficiente BI (datos) Dificultad para procesarlo como datos estructurados Sin vínculo con los sistemas productores GD (ficheros)
  57. 57. La gestión de datos forma parte de la gestión documental BI (datos) GD (ficheros) MD (datos) Se necesita: • Entornos tecnológicos controlados • Órgano de gobierno centralizado • Inventario detallado de datos A implementar: • De forma neutra (MDMS) • En sistemas clave (registrales)
  58. 58. LA EXPERIENCIA DEL CONSORCIO DE EDUCACIÓN DE BARCELONA
  59. 59. El Consorcio de Educación de Barcelona (CEB) Órgano consorciado responsable de toda la educación en la ciudad de Barcelona (excepto la formación universitaria) 60% Generalitat de Catalunya 230 centros educativos públicos 400 centros educativos concertados 200 centros privados 40% Ajuntament de Barcelona 15 servicios educativos especializados 18.000 docentes 200 profesionales (PAS)
  60. 60. Situación inicial 180 procesos (80% no normalizados) 0 procesos telemáticos 208 aplicaciones (52% ofimáticas) Sin sistema de gestión documental
  61. 61. La clasificación como elemento dinámico: mapeo de una realidad cambiante Mapeo de procesos Mapeo de sistemas Mapeo de datos Mapeo de series Mapeo de agentes
  62. 62. Identificación Mapeo de datos Mapeo de sistemas Mapeo de series documentales Mapeo de procesos Mapeo de agentes
  63. 63. Planificación Mapeo de datos Mapeo de sistemas Mapeo de series documentales Mapeo de procesos Mapeo de agentes Visión orgánica y competencial Visión de los procesos y servicios clave Plan de sistemas e infraestructura básicos
  64. 64. Análisis Mapeo de datos Mapeo de sistemas Mapeo de series documentales Mapeo de procesos Mapeo de agentes Reestructuraciones orgánicas o análisis de dimensionamiento Análisis de optimización de flujos y mejoras en procesos Análisis de normalización de series y lecturas funcionales Análisis de deficiencias en seguridad, trazabilidad y funcionalidad Análisis de calidad de datos y detección de necesidades e indic.
  65. 65. Transformación Mapeo de datos Mapeo de sistemas Mapeo de series documentales Mapeo de procesos Mapeo de agentes Redefinición y normalización del proceso Reestructuración del circuito documenal Definición de requisitos funcionales Desarrollo e implementación de aplicación Integración de cargas y creación de datamarts y CM Implantación de reestructuración orgánica
  66. 66. Estamos integrando cuatro tipos de proyectos
  67. 67. Captura y gestión (equipo 1) Mapeo y análisis de procesos y sistemas Procesos, servicios y aplicaciones Almacenamiento y auditoría (equipo 2) Mapeo y análisis de series documentales Evidencias, reglas y sistemas de registro Uso y explotación (equipo 3) Mapeo y análisis de datos Matrices de datos, fiabilidad e indicadores Dinámica de aproximación por capas
  68. 68. Sistema de gobierno integral de la información
  69. 69. Plataforma de análisis y mejora continuos Identificación de documentos vitales Detección de necesidades de nuevos interfaces o integraciones entre sistemas Valoración de esfuerzo y resultados de tramitación
  70. 70. MDM y Sistema de explotación (BI)
  71. 71. Algunos ejemplos: Reorganización de la detección y seguimiento del abandono escolar Creación de un banco de datos de protección de los alumnos con riesgo de exclusión Transformación a telemáticos de los trámites de administración del profesorado y PAS Gestión de las cesiones de equipos para necesidades especiales Creación del expediente único de alumno con necesidades especiales
  72. 72. Aprendizajes • Nuestro objetivo no es construir sistemas, sinó mejorar el funcionamiento de la organización. • Toda mejora se debe basar en la observación, toma de datos, análisis e implantación en un entorno normalizado. • Toda solución tiene fecha de caducidad, y debe ser reevaluada periódicamente. • Un sistema de gobierno de la información es un observatorio para el monitoreo, el análisis, la planificación y el desarrollo de nuevas soluciones. • El cambio no se impone, se asimila. La gestión del cambio necesita tiempo, paciencia, constancia y quemar etapas.
  73. 73. Muito obrigado Jordi Serra Serra Consorci d’Educació de Barcelona serra@ub.edu I Conferência Internacional de Gestão da Informação e Arquivos (CIGIA) 3 Noviembre 2017 Albergaria-a-Velha

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