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

1. BI AL SERVICIO DE LAS INSTITUCIONES
Ayudando a tomar decisiones
9 de Abril de 2019

2. Business Intelligence

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. ¿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. ¿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. 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. 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. 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. 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. 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. • AD INTRA. La Organización.
• AD EXTRA. El Ciudadano.
Los proyectos de BI en las Instituciones Públicas

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. Sistemas de Extracción y Transformación Añadidos
DATAWAREHOUSE
BUSINESS
INTELLIGENCE
Inhibidores de los proyectos de BI en las AAPP

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. 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. 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. 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. 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. • 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. 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. Gracias por su atención.
Alfatec Sistemas
Valencia
www.alfatecsistemas.es