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Datos para la construcción de Políticas Públicas y la Toma de
DecisionesHenry Forero
No es un tema nuevo
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Todos los agentes de una sociedad usan algún tipo de información para tomar decisiones:
Conectan
Hoy los agentes y las cosas están
conectadas (Internet)
¡Incluso las cosas están conectadas entre sí!
Personas
Gobiernos
Empresas
¡Hoy hay más datos que nunca!
La OECD calcula 8 trillones de datos en 2015, y 40 veces más
para 2020.
Sus interacciones (transacciones, solicitudes, registros, etc) también
generan información/datos.
Se recogen a mayor velocidad
Más agentes productores de datos y mejor diseminación
Nuevas y mejores tecnologías
El reto hoy es cómo aprovechar esos nuevos datos y volverlos conocimiento
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Datos
Información
Conocimiento
Derivados de la interacción de agentes y cosas. Pueden ser de diversas naturalezas (Estructurados,
no estructurados).
Uso de los datos para generar asociaciones, visualizaciones, patrones que permitan entender,
decidir y perfeccionar procesos.
Información es aprendida, comprendida y usada sistemáticamente para la innovación.
El valor de los datos en la era digital“Poder convertir datos en aprendizajes útiles es un factor importante para crear valor económico en tanto pueden ser usados por los hacedores de políticas para
optimizar la asignación de recursos y desarrollar nuevas capacidades” The Economic Value of Data (2018) UK HM Treasury
Datos
Generan valor social y económico: producen información y conocimiento para crear y perfeccionar procesos, productos y servicios públicos y privados.
Tienen el potencial de informar, moldear y solucionar problemas relacionados con la política pública: los datos son los que determinan cómo se prestan los servicios públicos.
Facilitan la innovación: permiten identificar patrones, asociaciones y relaciones causales que, con el capital humano adecuado, llevan a nuevos y mejores procesos.
Empresas que usan datos son 5-6% más productivas
Brynjolfsson et al (2011)
“Datos son para entender, luego decidir, luego
perfeccionar."
Un cambio de paradigma. En el mundo analógico, las políticas determinan
la prestación de servicios públicos.
En el mundo digital, la prestación de
servicios públicos determina las políticas.
5Fuente: http://mikebracken.com/blog/the-strategy-is-delivery-again/
Mike Bracken
Cuatro ejemplos
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Caso 1: Muchos datos Integridad y anticorrupción en las compras públicas dentro del Banco Mundial
(Habershon, 2018)
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COMPROMISOS BANCO MUNDIAL FY2017
Empresas•Nombre, jurisdicción,
sanciones previas. , beneficiarios
Contratos•Valores, entidades
contratantes y sectores
Proyectos del BM•Costos, gastos y plazos
Bases de datos de compras/licitaciones
nacionales y financiadas por donantes.
¡Estamos produciendo un sin fin de datos!
Objetivo: Elaborar un modelo de riesgos usando los datos de compras públicas y otras fuentes de datos complementarias, para construir herramientas de prevención de comportamientos no competitvos.
Dato
s Com
plem
enta
rios
Datos No-Abiertos Datos sobre compras nacionales.
Datos AbiertosLicitaciones financiadas por
donantes, e-compras, inhabilitados.
Otros: servicios comerciales (World-Check)
Registros de empresas, open corporates, Panama
and Paradise Papers.
Accesibilidad de los datos.
Interoperabilidad de los datos
Caso 1: Muchos datos Integridad y anticorrupción en las compras públicas dentro del Banco Mundial
(Habershon, 2018) (2)
INT data modeling using WBG and national data
¿Qué
se p
uede
inve
stig
ar?
Caso 1: Muchos datos Integridad y anticorrupción en las compras públicas dentro del Banco Mundial
(Habershon, 2018) (3)
Usar datos abiertos de contratos públicos para estimar los costos asociados a no pagar las facturas a tiempo en Paraguay.
No pago a tiempo de las facturas
Problemas de liquidez en las
firmas en el corto plazo
Costos de acudir al mercado
financiero o de des-ahorrar
Precios finales de los contratos
internalizan estos costos
Estado termina comprando
bienes y servicios a un precio mayor
Caso 2: Muchos datos, abiertos ¿Cómo pueden los datos abiertos incentivar a los gobiernos a ser más eficientes?
El Caso de Paraguay (Pane et al, 2017)
Datos abiertos de entidades
internacionales: tasas de interés y tipos de cambio.
Datos Abiertos del Ministerio de Hacienda de Paraguay: contratación y facturación.
Datos abiertos del Gobierno de
Paraguay: nómina y porcentaje de
ejecución presupuestal.
El Gobierno de Paraguay abrió los datos cumpliendo con los los estándares internacionales de datos abiertos.
Un Centro de Investigación, por iniciativa propia, analizó los datos y llegó a conclusiones clave para re-direccionar la política pública de pagos.
Caso 2: Muchos datos, abiertos ¿Cómo pueden los datos abiertos incentivar a los gobiernos a ser más eficientes?
El Caso de Paraguay (Pane et al, 2017) (2)
Caso 2: Muchos datos, abiertos ¿Cómo pueden los datos abiertos incentivar a los gobiernos a ser más eficientes?
El Caso de Paraguay (Pane et al, 2017) (3)
Caso 3: Pocos datos / incompletos. ¿Cómo construir datos para identificar oportunidades de mejora en la prestación
de servicios públicos? El Caso del PAE en Bolívar (WBG, 2017)
No hay una metodología única, oficial de medición de desempeño del
PAE a nivel local.
Los datos escasos que existen son obtenidos por
supervisiones locales con poca capacidad
de recolección, consolidación y
análisis de datos.
Los datos existentes son inexactos y no son comparables entre entidades
territoriales.
Subsisten brechas significativas en la
cantidad/cantidad de datos recopilados.
Decisiones de política y de planeación del
PAE se basan en gran medida en
aproximaciones e intuiciones, no en
evidencia.
Fuente: Diagnóstico Nacionald del PAE, Banco Mundial, 2016.
Se construyó una metodología para estandarizar, sistematizar y recoger en línea datos de desempeño del PAE en el Departamento del Bolívar.
Caso 3: Pocos datos / incompletos. ¿Cómo construir datos para identificar oportunidades de mejora en la prestación
de servicios públicos? El Caso del PAE en Bolívar (WBG, 2017) (2)
63%12%
3%8%
9%5%
Distribución del Costo de la Ración (PS)
Alimentos
Transporte
Manipuladoras
Impuestos
Administración
Utilidades
Transparencia: ¿En qué se gastan las firmas el dinero que reciben por
ración?
Nuevos datos: ¿Qué tan nutritiva es la comida que reciben los niños?
Mejor planeación: ¿qué infraestructura necesito para hacer una mejor gestión del PAE?
Caso 3: Pocos datos / incompletos. ¿Cómo construir datos para identificar oportunidades de mejora en la prestación
de servicios públicos? El Caso del PAE en Bolívar (WBG, 2017) (3)1. Mejoró la disponibilidad, oportunidad y calidad de los datos.
2. Facilitó el análisis de los datos para generar información últil para la gestión local del PAE.
3. Permitió identificar espacios de intervención para fortalecer la gestión del PAE a nivel local, y fortaleció con evidencia la toma de decisiones.
Caso 4: No hay datos
¿Cómo involucrar a la ciudadanía para recolectar datos sobre la prestación de
servicios públicos? El caso de MOPA en Mozambique (WBG, 2017)
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Permite generar información efectiva para la planeación de la adminsitración de los servicios públicos:
Caso 4: No hay datos¿Cómo involucrar a la ciudadanía para recolectar datos sobre la prestación de
servicios públicos? El caso de MOPA en Mozambique (WBG, 2017) (2)
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Caso 4: No hay datos¿Cómo involucrar a la ciudadanía para recolectar datos sobre la prestación de
servicios públicos? El caso de MOPA en Mozambique (WBG, 2017) (3)
Otras fuentes de datosData Collaboratives Working
Group -WBG
Identifica y desarrolla oportunidades de colaboración entre el staff del Banco y empresas de tecnología para abordar y resolver diversos retos asociados al desarrollo.
Acceso a la plataforma para visualizar y descargar datos relacionados con los desastres naturales.
Acceso anonimizado a los datos de incidentes de tránsito en tiempo real y reportes de baja velocidad en las vías.
Acceso a datos satelitales de alta resolución para Mali.
¿Cómo prepararnos para el uso de datos en la toma de decisiones
gubernamentales?
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Entendiendo la cadena de valor de los datosEn Colombia hay avances significativos, y hay camino por recorrer en tres aspectos:
Fuente: Open Data Watch.
Arquitectura e interoperabilidad de los
datos.Maximizar el impacto social y
económico de los datos.
Gobernanza, confianza y desarrollo de capacidades.
En Colombia el MinTIC ha avanzado mucho en Arquitectura Empresarial/Sectorial y Territorial:
I. Arquitectura de datos e interoperabilidad.
Fuente: MinTIC, 2018
Arquitectura Integrada de Gobierno (Uruguay, 2018)
CONPES 3920: Política Nacional de Explotación de Datos. - Abril, 2018
II. Gobernanza, Confianza y Desarrollo de Capacidades
Gobernanza: Reglas y Responsabilidades ClarasExisten reglas que gobiernan el ciclo de vida y flujo
de los datos, así como su calidad, uso, titularidad,
compartición, seguridad y supresión. (World Economic Forum)
Confianza: “Evitar Facebook- Cambridge Analytics”Según el UK HM Treasury (2018), los retos de
seguridad incluyen:
• Reglas claras de propiedad y control de los datos. • Protección de datos personales.
• Apertura en los datos del sector público.• Compartición de datos segura y legal.
Capacidades: Ciudadanía preparada para la era de los datos
Nuevas profesiones y especialidades que permitan el
aprovechamiento de los datos: Científicos de datos, entre otros.
III. Maximizar el impacto social y económico de los datos (Rol del Gobierno: propender por una cultura de datos)
1. Políticas de re-utilización de la información del sectorpúblico.
2. Políticas de uso de datos para fomentar innovación ycompetitividad en el sector privado: Compartición dedatos entre negocios (B2B) o entre empresas y elgobierno.
3. Ecosistemas de datos que promuevan elemprendimiento local y el consumo de datos por partede la ciudadanía.
Para Terminar
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¡No hay excusa!
Para comenzar no se requieren grandes inversiones
La adopción de estándares es importante
¡Gracias!
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Referencias1. HM Treasury. (2018). The Economic Value of Data: discussion paper. 23pp. 2. Consejo Nacional De Política Económica y Social. (2018). CONPES 3920: Política Nacional de Explotación de Datos (Big Data).
116 pp. 3. Habershon, Alexandra. (2018). Análisis de Datos e Integridad: lecciones aprendidas en la creación de nuevas metodologías y
herramientas. Integrity Vice Presidency, The World Bank. 30 Slides.4. Pane, Juan et al. (2017). Estudio de costos de la Ineficiencia en Procesos de Pago. Centro de Desarrollo Sostenible de Paraguay.
Financiado por Hivos Lationamérica. 5. De la cadena, Santiago & Rodríguez, Edna Tatiana. (2017). Apostándole a la Transparencia: ¿Cómo establecer un sistema
efectivo de evaluación y monitoreo del Programa de Alimentación Escolar (PAE) a nivel sub-nacional? – la experiencia del Departamento de Bolívar (Colombia). Governance Global Practice, The Wolrd Bank Group. 55 pp.
6. The World Bank. (2018). Improving service delivery in Maputo’s poor neighborhoods. Trade and Competitiveness GlobalPractice. 24 Slides.
7. Clemente, Eva & Barroca, Jean. (2018). Sharing is Caring: a new philosophy for data. Finance, Competitiveness and Innovation,The World Bank. 29 Slides.
8. Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento. (2018). Arquitectura Integrada de Gobierno.República Oriental del Uruguay. Wiki En Línea.
9. World Economic Forum. (2016). Data-Driven Development Pathways for Progress. En línea.10. Gobierno Federal de los Estados Unidos Mexicanos. (2018). Datalab: análisis de datos para políticas públicas basadas en
evidencia. En Línea.
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