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.
Modelo de Presentacion Feria Robotica Educativa 2024 - Versión3.pptx
Tendencias actuales en la gestión documental: la gestión documental orientada a datos
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
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
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.
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).
21. “Cloud and social platforms
render file and declare
ineffective.”
Cheryl McKinnon, 2013/2017
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. 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
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. La mina de oro son los Dark Data
Correo y
mensajería
Ofimática
Legacy
systems
Residuos de
datos en
aplicaciones
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.
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. (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).
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).
35. Un dato sólo sirve de evidencia
cuando es de calidad
36. 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
37. 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
38. 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
41. Proceso (tramitación)
Acción Acción Acción
Evidencia
(documento en
papel o PDF) Evidencia (SOAP con
fichero XML sellado)
Evidencia (conjunto
de datos
estructurados)
42. 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)
43. 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)
44. 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
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
46. 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
48. 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)
49. 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
50. 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. 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
53. 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
56. 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.
58. 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)
59. 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)
61. 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)
62. Situación inicial
180 procesos (80% no normalizados)
0 procesos telemáticos
208 aplicaciones (52% ofimáticas)
Sin sistema de gestión documental
63. 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
65. 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
66. 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.
67. 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
69. 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
71. 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
73. 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
74. 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.
75. 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
Hinweis der Redaktion
Voy a hacer una lectura muy operativa, y poco normativa.
ISO 30300 y la nueva ISO 15489 ya van avanzando, pero yo hablo desde la práctica y el trabajo continuo con otros profesionales.
IGRM: Information Governance Reference Model
La informació que es té ha d’estar tota al servei de produir resultats en els processos clau. La GD no es pot quedar sempre en un procés de suport, ha de convertir-se en un procés estratègic i, sobretot, clau.
Exemple: la transparència. Em fa molta ràbia quan l’usuari demana “Vull tot el que teniu de mi”, però és que en el fons té raó!
La primera onada de gestors documentals (ECM) va entrar al mercat fa més de 20 anys.
“Cloud and social platforms render file and declare ineffective”
Les noves generacions de ECM (content services) s’orienten a capturar noves formes documentals
Si priorizamos la idea de expediente, con una matriz de variables propia, tanto da que los documentos esten en un formato u otro.
La misma evidencia la podemos generar en formas distintas, como documento-objeto o como datos relacionados dentro de una base de datos.
La normalización docucéntrica, la más habitual en muchas implementaciones, crea almacenes muertos.
La normalización datacéntrica, se alinea con el ciclo completo del dato: creación, registro permanente, reutilización y análisis.
La gestión basada en documentos y la gestión basada en datos tienen características muy diferentes, y a menudo se deben combinar en un mismo procedimiento, con lo que el expediente queda físicamente desagregado y genera un montón de Dark Data
Esto implica gestionar la misma evidencia, con las mismas políticas y las mismas obligaciones, en entornos totalmente distintos.
A pesar de los esfuerzos en este sentido (Hadoop, eDiscovery), los resultados se orientan al análisis, pero no a la gestión.
La lectura estrictamente basada en series y expedientes, sin atender a las relaciones entre series, ni a su forma de implementación, conlleva tender a crear un sistema para cada serie.