#TIC: Instrumentos políticos en asuntos públicos (2016)

Desde hace 50 años se dice que las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), cambiarían la sociedad. 

Al inicio fueron cambios en métodos y procesos, y luego más epistemológico, en la forma cómo nos relacionamos y cómo se han delineado las relaciones entre personas, gobiernos y tecnologías inform´ticas y digitales. 

Pero como todo avance tecnológico, pasado el período de "obnubilación" ante una nueva tecnología, viene el período de decantación, es decir, cuando la tecnología pasa a ser un commodity y la sociedad lo inserta en sus valores y principios ... los cuales muchas veces no cambian con la tecnología. 

Así que aquí van varios post que resumen cómo las TIC son ahora instrumentos políticos y re-definen las fronteras de los asuntos públicos.

• e-government. El impacto de la tecnificación, computarización e informatización de los modos y formas de operación de lo público ha dado lugar a varios debates dentro de la esfera pública. Pero lo que inicialmente fue una mejora técnificada de los procesos y servicios públicos, con las redes sociales se rompió. Han surgido conceptos como gobierno abierto, datos abiertos, democracia participativa, e-vote y muchos otros términos, con el fin de poder sistematizar la ola de cambios que se estaban dando. En este post, resumo varios post que tratan el gobierno electrónico en la actualidad, revisando su ámbito y alcance contemporáneo, así como los beneficios (que van más allá de lo meramente técnico o de eficiencia), y algunos casos. La conclusión es que ahora no hablamos de modernizar o digitalizar un gobierno y conectar al ciudadano con computadores, redes, formularios  digitales o portales de servicios, sino de proponer servicios desde los ciudadanos y las personas que interactúan con un gobierno y un estado. 
• "eGov: alcance, ámbitos, casos y beneficios" -Enero 24, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/01/egov-alcance-ambitos-casos-y-beneficios.html).

• OpenData & OpenGov. Si algo ha definido mejor el rol de un estado ha sido la posibilidad de que los datos de un gobierno (o estado) sean de acceso y consulta pública. No es un tema menor, de hecho es un fenómeno más jurídico que técnico. Dejando de lado este debate, el dominio de discusión y de posibilidades que se abre ante la nueva relación digital entre gobierno y ciudadano, abre espacio a todo un análisis más complejo en lo conceptual que en lo técnico. Técnicamente todo se limita gestionar datos en formatos estandarizados, lo cual puede ser más sencillo de abordar que lo conceptual. Abrir (o aperturar) datos conceptualmente es abrir caminos donde la gestión pública puede ser llevada desde el ciudadano como gestor y como controlador, generando así el espacio de lo que se llama un gobierno abierto, término que va más allá de un gobierno que está dispuesto a ser observado, sino que implica una responsabilidad cívica en estar monitoreando un gobierno y no esperar una elección para preocuparse de qué pasa con un gobierno. En este post reviso aspectos teóricos e históricos de estos conceptos, así como el impacto su impacto en varios ámbitos, y algunas experiencias. La conclusión es que se ha ganado mucho en mejorar la relación con los gobiernos, pero se han creado nuevas formas de impedir la apertura .. que lamentablemente se está observando son tanto técnicas como no-técnicas.
• "OpenData y Open Gov: ¿existe apertura?" -Enero 24, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/01/opendata-opengov-existe-apertura.html).   
• "Carta Abierta: Uso de Datos Abiertos en Solidaridad con Ecuador (TerremotoEcuador / OpenData)" - Abril 22, 2016- https://www.linkedin.com/pulse/carta-abierta-uso-de-datos-abiertos-en-solidaridad-estay-niculcar/

• Liderazgo. Se ha llegado a un momento de socialización digital donde todo ocurre digitalmente. Los mensajes viajan por medios digitales y las personas ya no caminan erguidos, sino cabizbajos mirando un teléfono inteligente. Las empresas están regulando el uso de teléfonos en reuniones para no distraerse. Las empresas deben adaptarse a los millenials y centennials, para reconocer su aporte y equilibrar culturas distintas para una co-existencia laboral sana. Por eso, el liderazgo en el mundo digital, es ahora un tema clave de supervivencia qué, curiosamente, no es algo a ser abordado 100% digitalmente. En este post reviso varios post que muestran que el liderazgo en la era digital, no es encontrar soluciones digitales, sino que debe ponderarse un equilibrio que deje en el espacio no-digital las relaciones de liderazgo clave. La conclusión es que el liderazgo ahora es un nuevo espacio de gestión que, puede decirse, y siguiendo la Ley de Pareto, un 80% digitalmente para temas cotidianos o de baja conflictividad y un 20% en el cara-a-cara para temas claves y que requieren una gestión más cercana de lo humano.
• "Liderazgo: la mejor política de liderazgo digital es que no sea digital" -Enero 23, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/01/liderazgo-la-mejor-politica-en-la-era-digital-es-lo-no-digital.html).

• Transparencia. La transparencia es un término muy repetido últimamente. Socialmente la palabra tiene una connotación negativa, aunque en realidad es todo lo opuesto. Pero así como las tecnologías computacionales, electrónicas e informáticas han permitido permear y bajar la difícil barrera entre clientes y empresas y entre ciudadanos y gobiernos, es cierto que "la malicia" humana genera impedimentos para la transparencia. Y por eso en este post abordo esta cuestión hablando de tramparencia y transapariencia. La conclusión es que la búsqueda de la transparencia no es tecnológica, sino que debe partir de los propios valores de las personas.
• "Transparencia frente a Trampariencia y TransApariencia" -Marzo 15, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/03/transparencia-trampariencia-y-transapariencia.html).

• BigData y Transparencia. Gracias a los avances en el almacenamiento de datos, se han podido almacenar cada vez más datos. Ahora mismo, los datos digitalizados han hecho emerger los viejos retos de buscar información de forma rápida, eficiencia, certera y segura. BigData ha surgido como la tecnología que posibilita la búsqueda de millones de millones de datos distribuidos en muchos sitios de almacenamiento. Pero no veamos lo técnico, veamos las implicancias no-técnicas. La posibilidad de encontrar patrones, vincular datos entre varios sitios, y extrapolar tendencias ha permitido abrir todo un espacio de posiblidades al análisis de datos para la transparencia. En este post comento esta nueva relación desde la democracia, los mercados y los proyectos sociales. La conclusión es que con BigData se aumenta la posibilidad de que la transparencia de datos sea un derecho natural y no un derecho a medias.
• "BigData y Transparencia: mejor democracias, mercados y proyectos sociales" -Octubre 8, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/10/big-data-y-transparencia.html). 

• Mentira Política. Quizás este post se aleje de lo anterior, pero en realidad es muy relevante para el presente post. Comprender cómo opera la mentira política y cómo se transforma es clave, pues permite conocer mejor cómo opera la gestión política y cómo la gestión política se relaciona con los sucesos que se le acercan, como las TIC. En este post, desde una perspectiva amplia de Derrida y Swift se revisa el concepto y sus particularidades. La conclusión es que las TIC simplemente han mostrado que la mentira política (positiva y negativa) siga evolucionando como siempre sin perder su esencia: transmutar siempre la realidad en beneficio de un actor político.
• "La mentira política" -Noviembre 6, 2016- (http://www.christianestay.com/2016/11/la-mentira-politica.html).

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• Este post ha sido publicado (con modificaciones) en el Portal SocietyGov.Org: Gobernanza y Bien Común, con el título : "Las TICs y los asuntos públicos: ¿instrumentos técnicos y políticos?" el 29 de Marzo del 2017. Ver en http://www.societygov.org/2017/03/29/tics-y-asuntos-publicos-instrumentos-tecnicos-y-politicos/ .

#BigData y #Transparencia: mejor democracia, mercados y proyectos sociales

Big Data y Data Analysis han permitido - o puede permitir- que la transparencia sea cotidiana para personas, proyectos y organizaciones.

Esto ha permitido que pasemos de hablar de transparencia como un hecho políticamente correcto a un espacio más sólido de tecnopolítica. Ahora podríamos (pues aún hay mucho por hacer) acceder a "datos transparentes de forma transparente".

De eso trata este post, de ver cómo BigData permite evolucionar a la Transparencia hacia una figura más sólida y real. 

Con BigData se aumenta la posibilidad de que la transparencia de datos sea un derecho natural y no un derecho a medias:

• unir BigData y Transparencia facilita que se satisfaga el derecho de cualquier persona a estar informada; y, 

• unir BigData y Transparencia facilita el deber de las organizaciones hacia sus clientes, ciudadanos o personas de informarles. 

Y todo gracias a las facilidades de las redes. 

BigData ha permitido que nosotros como ciudadanos o clientes tengamos soluciones antes que surjan los problemas. Que se pronostiquen y anticipen necesidades en diferentes facetas de la vida. BigData puede ser el nexo entre tecnología y confianza hacia gobiernos y organizaciones.

¿Cuáles serían los aportes? 

Susan Etlinger: ¿Qué hacemos con todos estos datos masivos? (12:27', traducción al castellano)

Transparencia en la democracia.

En un artículo anterior ("La Transparencia es una falacia y una paradoja de la democracia en la era de Internet", http://www.christianestay.com/2013/04/la-transparencia-es-una-falacia-y-una.html, Abril 1, 2013) argumentaba la relación dependiente entre transparencia y crisis económica. 

Se resaltaba que, independientemente del nivel de desarrollo de cada país, si el IPC es bajo (alta corrupción) existen problemas de transparencia, y existe fuerte relación con la situación y el manejo de la economía. 

Por eso, la transparencia en la política tiene un fin fiscalizador, vital para combatir la corrupción y fortalecer la democracia. 

En este sentido, la transparencia de datos por internet de personajes políticos y gobernantes ha surgido como mecanismo de control de los ciudadanos y votantes sobre sus líderes. 

La transparencia es un mecanismo que les permite a los líderes políticos mostrarse ante el electorado y ciudadanos como una persona confiable por sus actos mercantiles y congruencias políticas. 

Además, la publicación de datos transparentes, también permiten crear tendencias en las decisiones de voto impulsando oportunidades prospectivas de Gobierno Inteligente y/o SmartCity. 

BigData permite procesar una gran cantidad de datos lo que permite que la fiscalización se vea facilitada. 

Transparencia en los mercados para consumidores.

Otro sistema en el que cada vez tiene más relevancia la transparencia es en los mercados. 

Contar con BigData para procesar la información completa de los productos que elegimos, permite que los consumidores tengan a su disposición datos relevantes.

BigData permite a una persona manejar información que influye en su decisión de compra en temas como: naturaleza transgénica, impacto ambiental, reciclaje, certificaciones de calidad o ecológicas, entre muchos otros datos.

La transparencia precisa un mercado transparente. 

Para esto se necesita de un mercado transparente que no solo incluye a los fabricantes, sino también a las empresas certificadoras, organizaciones gubernamentales, organizaciones ambientales y sociales, incluso a los individuos. 

La parte difícil de esta tarea es recoger todos estos datos de las distintas fuentes, organizarlos y distribuirlos para un acceso útil, pero sin embargo ya se comienzan a ver empresas dedicadas a estos servicios y tecnologías que facilitan estos procesos. 

Transparencia para proyectos sociales.

Seguro existen millones de ejemplos en los que la transparencia de datos ya ha comenzado a dar sus frutos en áreas sociales. 

Sin embargo, hay casos documentados y me remitiré a uno en Corea. 

En Corea existe un sistema de gestión de salud desde 1989, donde el rol de BigData no queda limitado a computar datos, sino ha sido utilizado para establecer políticas de Estado en el área de salud, basadas en la evidencia estadísticas de reclamación, gestión de recursos, equipos y suministros, inventario de utilización de medicamentos, evaluación de la calidad de los hospitales, incentivos profesionales, regulación y promoción de desarrollo farmacéutico, patrones demográficos o de enfermedades en grupos humanos. 

Pero hay más ejemplos. 

Por ejemplo, las políticas de promoción de nuevos negocios, gracias a la detección del incremento de peticiones de licencia de apertura de empresas en un territorio determinado. 

Otros rubros en los que ha tenido importante incidencia han sido, tanto en el mantenimiento o crecimiento de redes eléctricas o de energía como en el aporte de soluciones on-line de evacuación ante desastres, analizando información de movimientos de personas, análisis de geografía y comportamiento del clima. 

A manera de conclusión.

No se puede negar que cada vez más BigData aporta transparencia en diferentes sistemas de nuestra sociedad. Un destino del que no podremos escapar en la nueva cultura digital.

Sin embargo, queda un largo camino que transitar en dos retos puntuales (y no únicos) que quisiera dejar abiertos.

El primer reto tiene que ver con la ética en el manejo de la data y del BigData, ya que es fundamental que prevalezca en la era digital. Al hacer análisis debemos partir de la pregunta: ¿los portales de transparencia son transparentes?.  

El segundo reto, tiene que ver con el manejo de la información. Cada vez más la información se amplía por la gran cantidad de datos y manejar la transparencia ya no es sencillo ni suficiente. Hay que ocuparse eficazmente de los sistemas informáticos y los algoritmos de uso intensivo de datos, para que los sistemas diseñados para la rendición de cuenta podrían ayudar bastante. 

#Innovación en río revuelto: las 11+2 caras del innovador

En el año 2006, Kelley y Litman identificaron las caras de la innovación. Una década después, al parecer siguen vigentes aunque, a mi parecer esta lista ha crecido. 

En este post les recuerdo y amplio, ni estando a favor ni en contra de ellas, sino porque los hechos exponen la necesidad de reconocerlas nuevamente, aunque ésto no esté exento de crítica o de que puedan plantearse nuevas caras, que creo aparecen.

Si me permito añadir otras caras que por desgracia podemos denominar de los no-innovadores, pero que son claves en muchos casos para que los innovadores existan. 

Y por esta razón, este post viene a dar una pizca más de ayuda para ordenar la actual moda de la innovación, pues "a río revuelto ..."

Tom Kelley: Creative Confidence (49:18')

¿Porqué una personalidad innovadora? 

Recuerdo el tema de las 10 caras porque vivimos en una sociedad-red donde: 

• innovar desde la soledad es imposible; y  
• gerenciar equipos innovadores es la constante. 

Y hago remembranza de ellas, porque nos hemos olvidado de porqué debemos tenerlas presentes y muy bien definidas. 

Las empresas deben ser parte y liderar mercados basados en la actualización e inmediatez de la toma de decisiones de las personas y al mismo tiempo usar modelos robustos y flexibles de negocio. 

De igual manera, las empresas deben reconvertirse intelectualmente en lo que entienden por activo. Por este motivo, ante los rápidos cambios presentes de la sociedad, el conocimiento, la creatividad, la innovación, la cercanía, y la colaboración son los bienes y los activos que exigen las personas (sean trabajadores, proveedores o clientes) a las empresas y los gobiernos. 

Y en este escenario se deben contar con buenos productos cuya existencia depende de la ventaja competitiva de mantener la constante de innovación establecida por una cultura innovadora, aquella que requiere de imaginación, voluntad y perseverancia de la personas. 

De allí que reconocer la personalidad innovadora de cada miembro de los equipos de trabajo para desarrollarla exitosamente será la ventaja competitiva de cualquier organización. 

Las 10 caras de la innovación: según Kelley y Litman.

Aquí van esas 10 caras de la innovación. Un mismo innovador puede presentar varias de ellas, pero lo importante es que varias personas se complementen con sus rasgos innovadores para alcanzar el éxito organizacional. Hay un 11, que ha salido de la lectura reflexiva de los 10 primeros.

Aquí van sus principales características.

1. El Antropólogo o el innovador intelectual / The Anthropologist.

• Es una persona concentrada en qué resolver. 
• Se enfoca en la gente y su comportamiento para innovar. 
• Combina conocimiento formal con intuición. 
• Desarrolla los dos hemisferios del cerebro, adquiriendo habilidades analíticas y creando hipótesis del fundamento emocional del comportamiento humano que observa en los análisis. 
• Busca inspiración en lugares inesperados. 

2. El Experimentador o el innovador experimental. / The Experimenter.

• Son poco reflexivos y más prácticos. • Es iniciador de proyectos. • Se satisface con desarrollar prototipos. • Aprende de errores que mejora rápidamente. • Se apasiona por el proceso. 

3. El Polinizador o el innovador estudioso. / The Cross-Pollinator.

• Son personas muy estudiosas de temas diversos.
• Consideran que innovar es un proceso de yuxtaposición de ideas de diferentes áreas, temas, no importa que aparentemente nada tenga que ver una con otras.
• Le gusta viajar, leer cualquier tema, escribir de todo un poco. 
• Para ellos la innovación es unir todo lo aprendido en la vida sin importar tanto la especialización en un área. 

4. El Superador o el innovador positivo. / The Hurdler.

• Tiene iniciativa. 
• Es vencedor de obstáculos. 
• Abre el camino de las personas negativas. 
• Sabe seleccionar caminos expeditos por su gran concentración en alcanzar objetivos. 

5. El Colaborador o el innovador comunicativo. / The Collaborator. 

• Maneja excelentemente las relaciones inter-personales. 
• Es líder innato. 
• Mantiene los equipos unidos. 
• Valora más el trabajo en equipo que los logros individuales. 

6. El Gerente o el innovador gerencial. / The Director.

• Inspira y dirige a otras personas. 
• Busca generar nuevos proyectos. 
• Sacrifica dinero y horas extras de trabajo para terminar sus proyectos. 
• Gerencia los imprevistos e improvisa cuando es necesario. 
• Se responsabiliza, en particular, por el futuro de sus organizaciones y, en general, por el futuro de su mundo. 

7. El Técnico o el innovador enfocado. / The Experience Architect.

• Sabe concentrar su energía en soluciones concretas. 
• Aprovecha su potencial para crear experiencias únicas enfocadas en los clientes, los empleados y socios. 
• Se enfoca en el cambio de cosas pequeñas que transformen la experiencia de los otros. 

8. El Diseñador o el innovador de espacios. / The Set Designer.

• Crea espacios que permita fluir la innovación. 
• Se preocupa tanto por el ambiente físico como por el clima de trabajo. 

9. El Narrador o el innovador relacionista. / The StoryTeller. 

• Se preocupa por sus clientes más allá del mero servicio o producto que se venda. 
• Se preocupa por que los clientes hagan una buena elección de productos.
• Brinda información privilegiada a sus clientes. 
• Se preocupa por intereses personales de sus clientes. 
• Les brinda un estatus especial a sus clientes. 

10. El Cuidador o el innovador empático. / The CareGiver.

• Comprende lo que emotiva a los demás de manera innata. 
• Utiliza la narración (escrita o hablada) como una estrategia para acercar y fidelizar a sus clientes. 
• Utiliza la confianza que se le confiere para incentivar a la transformación y el cambio.

11. El Abogado del Diablo o el innovador negativo. / The Devils' Advocate

• Asume la posición más negativa posible.
• Aplasta cualquier concepto incipiente o nuevo, lo pone a prueba, prueba su resiliencia.
• Disminuye posibilidades de innovación, incluso es tóxico, pero es se puede convertir en un guardian de la innovación de excelencia.
• Ni idea

Las caras de quienes innovan sin innovar.

Me permito añadir algunas caras "nuevas" porque es necesario reconocer nuevas facetas de quienes asumen la innovación como un componente organizacional y commodity clave de las empresas.

12. El innovador estructural y racional. / The Manager.

• Comprende que la innovación es un proceso sistematico y formal. 
• Promueve la innovación desde sus fundamentos teóricos y cuantitativos, no acepta la “novelería”. 
• Promueve la innovación profesional de base en innovadores y no-innovadores.
• Para él o ella no existen las innovaciones como sueños, sino que son procesos y productos concretos y con beneficios económicos. 
• Concentra sus energía en el plan estratégico de las innovaciones. 
• Crea espacios estructuro-organizacionales de innovación. 
• No asume los riesgos de innovar, planifica el riesgo del proceso de innovación. 
• Construye cultura organizacional de innovación y motiva la co-existencia pacífica y co-constructiva entre innovadores y no-innovadores. 

13. El innovador que no será. / The "blue-collar" innovator.

• Comprende que su rol es no ser innovador, ya que debe ejecutar lo que los innovadores emanen. 
• No es antisistema, sino que complementa y completa la organización y el equipo con su visión pragmática del cambio y su coste. 
• Sabe que el éxito de las personas depende de su apoyo a los innovadores y de que recibirá beneficios de los éxitos y compartirá los fracasos. 
• Recibe el respeto y reconocimientos de los innovadores. 

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Referencia

• Kelley, T.; y, Littman, J. (2006). Las 10 caras de la innovación. PLANETA. (book)

#BigData y #DataAnalysis en la era de #acuario: registro y #cómputo #masivo

¿Sabemos que nos aporta el BigData y el Data Analysis? ¿Estamos controlando que la inversión a realizar en estas tecnologías tendrá un retorno de inversión adecuado? Pero, ¿porqué son tan importantes? Bueno aquí abordo estas preguntas revisando cómo aparecen el BigData y el Data Analysis, e ilustrando sus ventajas y desventajas. 

Discurso de Barak Obama sobre la importancia del BigData (en inglés)

El registro y el análisis de datos: el origen del BigData y el Data Analysis.

Si miramos hacia atrás nos parece una locura la forma en la que antes se guardaba información, cuando Internet no existía y solo se utilizaba papel y tinta. Puede que hasta incluso lo veamos ridículo, agotar tanta energía en anotar todo tipo de registros, con lo fácil que es hoy en día darle a unas teclas, imprimir y poder archivar. 

La cuestión es preguntarse porqué se precisa registrar todo. Bueno, muchas personas lo hacen por recordar, tomar nota de cosas que se pueden necesitar mañana, registrar la historia, y así varias cosas muy cotidianas. 

Esencialmente se registra porque siempre se requiere recordar, rememorar, cosas del pasado y reflexionar el porqué hicimos o no se hizo tal o cual cosa. Esto suele hacerse por paranoia de control y memoria, por necesidad de aprender del pasado y de proyectar al futuro, o simplemente porque necesitamos cumplir procesos de análisis u obligaciones legales u organizacionales que no podemos realizar todos los días sino en momentos determinados. 

Siguiendo en el tema de los procesos de análisis, hablamos de los antiguamente conocidos procesos de análisis de datos. Esto es muy normal en la estadística tradicional, la econometría, en el estudio de proyecciones o de detección de patrones, la identificación de tendencias, etc. Bancos, entidades financieras, empresas de marketing, organizaciones de encuestas, policías, gobiernos, entre otras, tienen experiencia en estas tareas desde hace muchos años, solamente que el volumen de datos es muy grande y las necesidades igualmente son mayores a lo habitual. 

Porqué es importante BigData

Este tipo de procesos se apoyaban y apoyan en modelos matemáticos y estadísticos, a su vez ayudados en modelos optimizantes que permiten reducir tiempos de respuesta. Y oh, allí aparecen los computadores u ordenadores, que ayudan más a reducir el tiempo de respuesta y aportan un nivel mayor de precisión en los mismos. 

Pues bien, hoy en día podemos ir más allá y dejar almacenada la información en lo que se conoce como nube digital o cloud, un "místico" sitio donde podemos dejar todo lo que queramos sin preocuparnos de la finitud de cualquier dispositivo de almacenamiento como si fuera infinito. Señalo ésto pues la verdad todo ésto de la nube es místico, mágico, pero como todo medio de almacenamiento es finito y su crecimiento tiene un coste.

Sin cloud ya almacenamos mucho más información. En la última década hemos producido y almacenado más información digital que en toda la historia previa de la humanidad. La nube permitirá superar este crecimiento, y está permitiendo que esto sea además mucho más transparente y sencillo. 

En suma, acumulamos datos como personas y como organizaciones. Así la noción de BigData es asumir la realidad de que manejamos muchos millones de datos. 

Antes eran algunos miles de datos, pero ahora ya se habla de exabytes (o 10 elevado a 18) de datos. Impresionante. Y por lo mismo, al estar esos datos digitalizados, aparecen problemas a resolver dado el estado actual de los algoritmos y hardware que se usa para procesar datos. 

BigData es el paso natural al crecimiento "gigante" en las bases de datos. Al inicio se trataba de un problema de algunos Megas o Teras de datos. Luego las bases de datos comenzaron a hablar entre ellas y se federaron, interoperaron, con lo cual, datos de fuentes aparentemente desconexas se vincularon y los datos sumaron ... y los modelos de datos se integraron. 

Ante esta situación surgieron las VLDB (Very Large Data Bases) para responder al crecimiento exponencial de las bases de datos tradicionales. Con los años, muchas consultas a las grandes bases de datos requerían técnicas de procesamiento elevadas, cosa que las bases de datos tradicionales no podían cumplir. Surge así el concepto de DataWarehouse que permite tener consultas preprocesadas pero actualizadas de forma transparente a los usuarios. Esto estuvo ligado a las técnicas de DataMining o de minería de datos, que permiten detectar patrones en los datos.   

Y el Data Analysis es el conjunto de algoritmos y tecnologías de análisis para procesar datos y obtener resultados que permitan proyectar y prospectar tendencias, comportamientos, etc.

Ahora mismo, las bases de datos son más complejas, con tipos de datos estructurados y no estructurados, formales e informales, con frecuencias variables, y esperando todo sea online.  

Gracias a los datos contenidos en una BigData (sabiendo que es más un concepto que un gran repositorio) y al potencial del análisis sobre ellos, surgen varios casos de éxito, destacando ahora algunos solamente:

• proyectar necesidades hospitalarias o de medicamentos identificando patrones demográficos o de enfermedades en grupos humanos o incluso planificar planes de pensiones;
• reconocer tendencias de votación o de elección de productos identificando tendencias en las decisiones de voto o de compra de las personas;
• prever alternativas viales analizando datos climatológicos, de tráfico y de horas-pico en las ciudades para evitar atascos de tráfico; 
• mejorar la lealtad y retención de empleados según sus resultados, percepciones, movilidad, comunicaciones, sus espacios ambientales, etc.; 
• detectar puntos de oportunidad turístico, comercial o incluso arquitectónico en un determinado territorio; 
• previsiones de servicios, mantenimiento o crecimiento en redes eléctricas o de energía; 
• crear oportunidades prospectivas de gobierno inteligente y/o smart city;
• establecer políticas de promoción de nuevos negocios si se detecta en un territorio un incremento de peticiones de licencia de apertura de empresas;
• determinar intereses y emociones según el comportamiento en redes sociales; o,
• aportar online soluciones de evacuación ante desastres analizando información de movimientos de personas, análisis de geografía y comportamiento del clima.

BigData: ventajas y desventajas.

Pero claro, como todo en esta vida, las ventajas que ofrecen BigData y Data Analysis  no están libres de esfuerzos y retos a superar. 

BigData: retos.

1. Entre los retos que podemos encontrarnos a la hora de utilizar este sistema de gran almacenamiento, o el primer reto de BigData es medir el rendimiento y tener métricas, pues si una empresa no genera los suficientes datos y no sabe medir, no se puede realizar un acto en consecuencia efectivo. De qué sirve tener miles de datos si al tratarlos o simplemente manipularlos como activos, el coste -por ejemplo- es más alto que los beneficios.

2. Una vez se tiene rendimiento, debe confirmarse si éste es óptimo, he aquí la segunda traba. Pues puede que genere información y ésta sea tratada, pero el segundo reto de BigData es que si no se aprovecha al máximo, algo se está haciendo incorrectamente. Es obvio, y de forma similar a una bodega, si ésta es grande y mal utilizada es como tener un activo inmovilizado. 

3. El tercer reto de BigData es la calidad y el funcionamiento del hardware para asegurar que todo está en buen estado. Los datos se almacenan en repositorios, dispositivos de hardware, que deben operar de forma eficiente y segura. Por ejemplo, un disco con velocidad de acceso lento o que no resista la alta tasa de accesos o interoperación, no será seguro o degradará la calidad.

4. El cuarto reto de BigData es monitorizar la infraestructura del Big Data y el de TI. Como todo centro de alta criticidad, una BigData es un depósito que debe vigilarse continuamente, y es menester que exista un monitoreo constante, fiable y seguro. 

5. El quinto reto de BigData es preservar la integración de datos clave y su modelamiento. Como una gran base de datos, del tipo que sea, la integridad, completidud, fiabilidad, etc. de los datos es clave, y por lo mismo todas estos criterios deben estar garantizados y más aún, con un respaldo que los documente y refleje las relaciones que puedan existir entre ellos ya sea en su origen o resultados de los análisis a los cuales son sometidos.

6. Por último, y no es menor, el sexto reto de BigData es invertir en personas y nuevos perfiles profesionales.

Data Analysis: retos.

1. Entre los retos que podemos encontrarnos a la hora de utilizar el BigData, es decir procesar y analizar sus datos, tenemos que el primer reto de Data Analysis es algo obvio: generar información. Si la empresa no genera datos útiles, pertinentes, imprescindibles, o simplemente todos los que sean posibles, poco se va a poder analizar. 

2. Una vez se consiguen los datos, el segundo reto de Data Analysis es respetar las leyes sobre protección de datos. Por ejemplo, si decidimos hacer una valoración respecto al uso de las bicicletas en nuestra ciudad, no podemos permitir que la identidad de nadie que se haya empleado en el estudio pueda ser descubierta. 

3. Nadie analiza sin saber qué se quiere conseguir. El tercer reto de Data Analysis es contar con métricas que permitan medir los resultados y beneficios. Esto requiere al menos un ROI.  

4. Superadas las trabas legales pasamos a temas de personal. El cuarto reto de Data Analysis es la dificultad de encontrar personal realmente cualificado en el mundo de la estadística (y la tecnología y el modelamiento de datos), y eso es lo que precisa el análisis de BigData. Los mayores éxitos del análisis de datos no vienen de una gran infraestructura tecnología, sino de la inteligencia y reflexión sobre los datos que aportan los analistas de datos. Casos como el Ayuntamiento de New York con su ejército de analistas es un claro ejemplo de visión inteligente sobre BigData. 

5. Aunque raro, un análisis del tipo planteado, requiere directivos cualificados. El quinto reto de Data Analysis es contar con tomadores de decisiones adecuados. Data Analysis requiere velocidad, madurez tecnológica, visión prospectiva, etc. y eso demanda seleccionar y filtrar directivos. 

6. Finalmente, el sexto reto de Data Analysis es superar el temor a perder la privacidad. No se trata de garantizar la protección sobre los datos, sino de el deseo de no querer que "mis actos" sean registrados y procesados. 

BigData y Data Analysis: ventajas / oportunidades.

1. En primer lugar, es práctico colocar sensores en dispositivos y personas (‘’wearables´). Es decir, existe la posibilidad de capturar datos de miles de nuevas fuentes, tanto alrededor de las personas, como desde ellas mismas. La primera ventaja de BigData y Data Analysis es poder capturar muchos datos fácilmente que gracias a nuevos dispositivos de captura y más aún su conexión a internet, permite tenerlos actualizados casi inmediatamente y por ende entregar resultados pronto. 

2. Si sólo se recopilase información de unos pocos usuarios, los resultados no serían efectivos. De hecho puede recopilarse aleatoriamente y como no, de forma anónima, todo lo que se desee. La segunda ventaja de BigData y Data Analysis es poder tratar con datos de muchas personas o fuentes, lo cual permite análisis cruzado de datos.

3. Muchos negocios pueden mejorar su servicio gracias al análisis de dichos datos, pues gracias al Big Data, pueden orientar de una forma mucho más precisa los productos y/o servicios al sector de la población que realmente les interesa e incrementar así sus beneficios. La tercera ventaja de BigData y Data Analysis es la precisión y oportunidad del análisis, la alta granularidad o detalle de los análisis, la especificad de proveer oportunidades a nivel de personas, de mercados, o sectores, por ejemplo. 

4.- Aunque puede pensarse como un reto, la cuarta ventaja de BigData y Data Analysis es ofrecer oportunidades a inversionistas y clientes. 

5. Finalmente, este método de estadística no supone un gran coste económico, por lo que muchas empresas se lo pueden permitir, además, en cuestión de tiempo comprobarían sus beneficios y solo obtendrían valores positivos en sus cuentas. La quinta ventaja de BigData  y Data Analysis es que bien utilizados reportan utilidades mayores a su inversión.

Finalmente.

Como se puede ver, BigData y Data Analysis plantean ciertos retos, pero también proporcionan una serie de ventajas que no se pueden dejar pasar. Tampoco hablamos de temas complejos, sino que cómo se podrá intuir del post, permiten abordar preocupaciones conocidas pero abordadas ahora con más potencia, y al mismo tiempo aportando nuevas oportunidades.

Y así se comprende el decir que son más los beneficios de las ventajas a obtener que las complicaciones derivadas de los retos, inversiones y "dolores de cabeza" que suponen inicialmente y en el día-a-día. 

Y lo anterior cobra fuerza al momento de reconocer que la tecnología del futuro se basa en este tipo de análisis, ya que es la única forma de conocer lo que la sociedad y personas realmente podrían necesitar o preferir.

Si soñamos, BigData y Data Analysis permitirían que a nosotros como ciudadanos o clientes, se nos den soluciones antes que surjan los problemas, se pronostiquen y anticipen necesidades, o pensemos en nuevas oportunidades. 

BigData y Data Analysis:

• Plantean un nuevo tipo de organización, y no plataformas o algoritmos informáticos. 
• Proveen importantes beneficios estratégicos por sobre -por ejemplo- accionarios. 
• Mejoran la cultura y las operaciones corporativas.
• Permiten escuchar a clientes, ciudadanos, mercados, ciudades, como mínimo.
• En su quid no son nuevas cuestiones, sino evoluciones técnicas y organizacionales. 

Este post ha sido amplio y aún hay mucho que decir y esperar de BigData y Data Analysis  ... y planteo preguntas ... ¿crees que lo dicho aquí es incompleto? ¿Qué crees que falta?

Internet en las Cosas, Big, Ubicuo y Open: Megatendencias de Gobierno Electrónico y Gobernanza Digital

Hace tiempo que escucho de muchas nuevas tecnologías que están delineando el futuro del gobierno electrónico. Hay mucha gente escribiendo, soñando y evangelizando. Así que no podía ser menor y planteo ahora cuatro (4) megatendencias y estoy seguro me salgo de lo tradicional. Propongo como megatendencias: 

• La internet en las cosas y las personas: (Lo material) Internet of Things, wearables, exoesqueletos, y dispositivos injertados.
• Almacenamiento y procesamiento masivo: (Lo big) Big Data, Predictive Analysis y Cloud. 
• Movilidad en la mano: (Lo ubicuo) Massive Móvil dispositive o Dispositivo Móvil Masivo. 
• Apertura y acceso: (Lo open) Open Data & Open Process.

Pase lo que pase en materia de gobierno electrónico (e-government) y gobernanza digital estás cuatro (4) megatendencias seguirán cambiando la forma en la que nos manejamos todos en ese gran espacio que es y que nos construye y nos construimos con internet.

No son las megatendencias clásicas de índole tecnológico, sino que son megatendencias que nos obligan a comprender mejor nuevos espacios de gestión donde las TIC son ubicuas y transparentes. Como megatendencias son tanto tecnológicas (pues incluyen TIC) como sociales (pues implican pensar un nuevo futuro innovando desde el hoy).

La importancia de identificar estas megatendencias es porque son materias intensivas en despliegue de hardware y software. 

Las megatendencias de gobierno electrónico y gobernanza digital van acompañadas de una importante dimensión de diseño estratégico y de planificación estratégica que muchas veces no se aprecia ni se le está dando la importancia que se requiere. A ver, que no es nada que no haya ocurrido antes con otras tecnologías, pero ahora se han juntado y todo va muy de prisa. 

En este sentido me remito a la idea de sociedad informatizada, o sea una sociedad donde las tecnologías informáticas ocupan un lugar central dejando su rol de medios a ser fin social y colectivo y por lo mismo requieren innovaciones en su diseño y en su planificación.

Podemos decir que hemos llegado a la era en que los temas de gobierno electrónico son claros commodities tecnológicos (no tanto así a nivel de saber ponerlo en marcha) y que los temas de gobernanza digital están recuperando un espacio perdido que ahora al parecer es más amplio. 

Más allá de que tenemos claro que tanto las administraciones públicas como las empresas están ahora haciendo uso de las nuevas tecnologías, estamos ante el hecho económico de que con las cuatro (4) megatendencias nos están haciendo pasar de una forma tradicional de gestión tecnológica a otro de tecnologizar la gestión. 

Esto lo podemos ver reflejado en:

• Quienes están al frente de todas las industrias de la tecnología, las comunicaciones, la web, la informática y bases de datos, están reforzando las infraestructuras que les permita dominar el mercado en la red.

• Todos los "titanes" de la tecnología buscan la diversidad de métodos para dominar este mercado, por esa razón adquieren compañías innovadoras, bases de datos o de información o de contenidos, modernizan las redes que ya están presentes, etc. 

• Pese a que cada día salen nuevas tendencias hay algunas que son muy fuertes y no están solo de paso sino que llegaron para quedarse y son de gran uso y utilidad para todos los sectores de la población, los sectores sociales, empresariales, de negocios y gubernamentales. 

Por ello, debemos implicarlos en nuestros día a día, porque es fundamental estar actualizado en este campo para hacer frente a la competitividad en todo sentido. 

• Internet en las cosas. Lo material. Aquí hablamos de poner internet en miles de dispositivos ... y en millones de personas. Por un lado está la Internet de las Cosas (IoT, Internet ofThings) y por otro lado están los wearables, los exoesqueletos, y aparatos conectados o injertados al cuerpo que se comunicarán -por ejemplo- con sistemas de salud, control laboral y policial, edificios, automóviles, entre otros. En todos estos casos tenemos internet en cualquier sitio, en nosotros mismos, y entre nosotros y el entorno y los aparatos y cosas que nos rodean y con las cuales nos vinculamos y vincularemos de forma simbiótica-digital. 

Los wearables devices y el futuro de la tecnología móvil (Universidad de Granada)

• Almacenamiento y procesamiento masivo. Lo Big. Aquí hablamos del estado final del viejo problema de las grandes bases y bancos de datos, estructurados y no, sobre los cuales se extrae información y conocimiento, y que debe estar almacenado por "alguna parte". El resultado, Big Data, Data Analysis y Cloud, respectivamente. 

• Movilidad en la mano. Lo ubicuo. Aquí hablamos de una expresión que alude a que tendremos información y acceso a ella y a otras personas en diversos dispositivos móviles, hoy en día en la forma de modernos e inteligentes teléfonos móviles, pero que incluyen ahora gran gama de computadores portátiles que ya son móviles, tablets, y relojes inteligentes. 

• Apertura y acceso. Lo Open. Aquí hablamos de tener acceso a una gran cantidad de información y conocimiento sobre hechos y procesos, la cual surge de procesos de liberación y apertura de datos y de procesos, los cuales podremos consultar y auscultar en modo online y offline. Esto incluye hoy en día Open Data y Open Process. 

No quise entrar en detalles de cada tecnología, porque primero hay mucha información por google, y segundo porque las megatendencias en gobierno electrónico y gobernanza digital NO son pura TIC, son tecnología social de cambio y cambio social ante la tecnología. 

Las megatendencias son sectores nuevos de negocio que requieren, tanto gestionar nuevos procesos de innovación, como innovar las formas de gestión.  

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