Realización de beneficios en Informática

Venimos predicando por aquí que, aunque entendemos la fascinación por la elegancia de un algoritmo o por la robustez de un artefacto, las TIC tienen sentido si resuelven problemas de la gente y de la empresa y… si la gente y la empresa son capaces de extraer los beneficios de la aplicación de la tecnología para resolver sus problemas. En eso consiste la adopción y uso efectivo de las TIC o, si nos ponemos metafísicos, la diferencia entre el mundo de los objetos y el mundo de los significados, el mundo de lo social. En el fondo, como decía Keen, éste es el sentido del estudio de los sistemas de información. Reedición de clásico de John Ward sobre Gestión de Benficios En el nivel macroeconómico, la realización de beneficios de la informática es una combinación de las inversiones en IT y en “capital organizativo”: el esfuerzo dedicado a cambiar la forma de tomar las decisiones y los procesos de trabajo, utilizar la información, desarrollar el talento o relacionarse con el entorno. Esto se llama la teoría de la complementariedad, desarrollada por Brynjolfsson y otros, y cuenta con evidencias cuantitativas que, por ejemplo, han llevado al Instituto de Estadística norteamericano a cambiar su manera de medir la productividad o contabilizar los activos intangibles de las empresas. En el nivel local, en cada organización, la efectividad de la informática parece depender también más de factores organizativos, sociales y culturales. “Típicamente, los beneficios se consiguen a través de cambios intensivos en las prácticas de negocio y la toma de decisiones”, decía Markus, uno de los pioneros del estudio de la gestión de...

Smart Cities y datos abiertos: El portal Open Data BCN

Las ciudades inteligentes, Smart Cities en inglés, persiguen garantizar el desarrollo sostenible, haciendo un uso eficiente de los recursos disponibles, para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Para ello, resulta esencial que ciudad y ciudadanos puedan interactuar y beneficiarse mutuamente de la actividad y conocimiento que se genera en el contexto de la ciudad. Entre las diferentes opciones e infraestructuras tecnológicas que facilitan el acercamiento entre ciudadanía, gobierno, y la propia ciudad, una de las principales herramientas son los datos abiertos, u open data de su denominación en inglés. Cualquier entidad u organización puede abrir sus datos al público, mediante la publicación de estos en un portal. En la actualidad muchas de las principales administraciones y gobiernos, así como administraciones regionales y locales, disponen de un portal de datos en abierto. En el caso de la ciudad de Barcelona, la iniciativa surgió el año 2010 para implantarse al año siguiente. El portal Open Data BCN ha ido evolucionando con el paso de los años, tanto en utilización como en las normativas relacionadas con la publicación y acceso a los datos. Su principal objetivo es aprovechar los recursos disponibles, publicando la información generada o custodiada por la administración pública, permitiendo su acceso y reutilización para el beneficio de cualquier persona o entidad interesada. El portal se enmarca dentro de la estrategia ”Pla Barcelona Ciudad Digital”, liderada por la Comisionada de Tecnología e Innovación Digital, Francesca Bria. Se trata de la hoja de ruta municipal para impulsar la soberanía tecnológica y el empoderamiento de la ciudadanía. Entre otras iniciativas, se pretende crear un ecosistema de datos abiertos de ciudad,...

El perfil de un data scientist

Se dice que actualmente hay siete zettabytes de información disponible, que este volumen se duplica cada dos años y que, en un solo día, se produce el doble de información de la que contenía Internet hace veinte años. Pero sólo se analiza un 0,5% de este volumen. Los datos que se recogen actualmente dentro y fuera de las organizaciones poseen unas características que no poseían anteriormente: ocupan un volumen muy grande, se producen en un flujo continuo, proceden de múltiples fuentes (redes sociales, sensores, teléfonos móviles, clics en la web, etc.), se presentan en múltiples formatos (imagen, documentos, etc.) y, sobre todo, ya no se pueden almacenar solo en filas y columnas (tienen una estructura diferente y más compleja). Este gran volumen de datos presenta una gran oportunidad para extraer conocimiento útil para la toma de decisiones en las organizaciones, pero a la vez, las características intrínsecas de estos datos dificultan los procesos de manipulación y análisis asociados. Las empresas e instituciones se enfrentan al reto de encontrar los profesionales capacitados para aumentar la competitividad de su organización a través de la información obtenida de estos datos. Para ello, buscan profesionales dinámicos y especializados que provienen de diversos orígenes, tales como negocios, ingeniería, tecnología, economía, matemáticas y ciencias, y que sean capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos para impulsar el valor y la innovación aplicada en diversas industrias, como por ejemplo las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología. Por estos motivos, y por un cierto repunte (hype) de expectativas en el mercado, los científicos de datos son actualmente los profesionales más...

Uso inteligente de datos en Sanidad

La Sanidad se identificó ya desde el estudio pionero del Instituto McKinsey como uno de los sectores con mayor potencial para el uso inteligente de datos, incluidos los big data. En el nivel de las operaciones, permite a los clínicos compartir la información de salud del paciente a lo largo de la cadena de cuidados (la asistencia primaria, el hospital, el socio-sanitario o la atención en casa). En el nivel de la gestión, facilita la transparencia y la comparación para reducir la variabilidad de la práctica asistencial, aumentando la calidad y seguridad de la atención; y permite a los reguladores, las compañías de seguros y los compradores de servicios establecer contratos y precios. En el nivel analítico, es una oportunidad para la investigación de nuevos tratamientos, servicios y productos que completen la promesa de una medicina personalizada y predictiva. En todos los casos, facilitan al paciente el acceso a sus datos y a información que desafía el poder de agencia de la industria y los profesionales… La sanidad es un negocio de información y conocimiento. Principal destino de las inversiones en sistemas de información en sanidad. Fuente: Gartner, Encuesta de CIOs, 2017. Sin embargo, el mismo estudio y otras fuentes han señalado que la falta de inversión en informática y en talento analítico, por una parte, y, por otra, las estructuras y culturas organizativas que impiden la compartición de datos, están actuando como barrera para realizar los beneficios potenciales del uso masivo de los datos en el sector. Algunos países (Dinamarca, Nueva Zelanda, Irlanda, Singapur…) han establecido en los últimos años estrategias de salud electrónica o e-Health, con energía política...

KPI y Smart City: el caso de la eficiencia energética

La Smart City, o ciudad inteligente, se puede describir como el paradigma por el cual la ciudad, ciudadanos y diferentes agentes que en ella conviven trabajan con el objetivo de garantizar un desarrollo sostenible, haciendo el mejor uso posible de los recursos disponibles para incrementar la calidad de vida de la ciudadanía. Teniendo en cuenta lo anterior, serán muchos los proyectos llevados a cabo en la Smart City con el fin descrito, de forma que se hace necesario poder evaluar las actividades desarrolladas. Cualquier actividad que no se puede medir no se puede evaluar ni, por tanto, mejorar ni valorar su evolución. Esta máxima será clave para aquellos proyectos o iniciativas desarrolladas en el contexto de las Smart Cities. De este modo, antes incluso de empezar un proyecto para Smart Cities, deberemos definir las métricas que lo evaluarán. Estas nos servirán para poder comparar con otros competidores y productos alternativos, comparar la evolución temporal de nuestro producto (mejoras, uso por parte de ciudadanos/usuarios finales) o el impacto que tiene sobre su ámbito dentro de la Smart City (por ejemplo, ahorro energético, reducción de la contaminación, etc.). Por tanto, será necesario tener claros qué indicadores o métricas hay que recolectar, también decidir cómo presentar estos indicadores y, por último, saber interpretar correctamente estos datos. La gestión eficiente de los recursos de una ciudad es uno de los principales objetivos que persigue el paradigma de la Smart City. Para poder maximizar la eficiencia, primero deben conocerse qué parámetros han de mejorarse y estudiar su posible optimización. Para ello, disponemos de indicadores de tipo Key Performance Indicator (KPI) señalando qué elementos se pueden...

La visualización interactiva de datos como herramienta de análisis

En la sociedad actual, cada día se generan datos por un volumen de 2,5 x 1018 bytes, aproximadamente. Estos datos son de naturaleza compleja y pueden combinar diferentes aspectos al mismo tiempo, entre otros: ser multidimensionales, ir ligados a restricciones espacio-temporales, longitudinales (que evolucionan en el tiempo), multimodales (combinando diferentes fuentes y orígenes), así como provenir de la ejecución de múltiples procesos paralelos y/o modelos. Visualizar datos incluye gestionar toda esta complejidad para convertirlos en información, es decir, obtener respuestas a las preguntas u objetivos de la visualización. El análisis visual no substituye a la estadística clásica o la construcción de modelos de minería de datos, sino que aporta una perspectiva diferente basada en las capacidades del sistema visual humano. La visualización de datos como herramienta de análisis pretende luchar contra el “síndrome de las cajas negras”, ya presentado en este blog con anterioridad. Así, el objetivo de una visualización de datos es mostrar la naturaleza de los mismos, facilitando su comprensión y posterior exploración. Se trata, entonces, de realizar un análisis visual preliminar para detectar los aspectos clave presentes en los datos: distribuciones de cada variable, valores extremos, relaciones entre variables, tendencias, patrones, outliers, etc. Para ello es necesario poder disponer de un entorno gráfico que permita visualizar datos usando diferentes proyecciones, combinando herramientas estadísticas con modelos generados a partir de los datos, desde descriptores estadísticos hasta el resultado de un algoritmo de clasificación no supervisado, por ejemplo, variando los parámetros del mismo. En este sentido, la evolución de la visualización de datos no se ha centrado solamente en la capacidad de generar gráficos complejos con mayor resolución...