La matriz de madurez en datos es una herramienta para identificar y potenciar áreas clave en la gestión de datos tanto para organismos gubernamentales como para instituciones privadas. Aplicar un modelo de madurez permite identificar con precisión qué procesos necesitan ajustes, en qué medida y cuándo. Además, ofrece una guía sobre cómo comenzar a implementar estos cambios.
Esta aplicación parte de un test con una serie de preguntas relativas a la gestión de datos en el ámbito público y privado. A partir del test, la aplicación de la matriz brinda un diagnóstico inicial, el cual constituye un punto de partida crucial para mejorar las operaciones diarias de las áreas relacionadas con datos. Para lograr mejoras sostenibles, es importante que estas propuestas cuenten con el apoyo técnico y la aprobación de los responsables de políticas públicas. Este respaldo es esencial para consolidar y fortalecer las áreas de datos, asegurando la implementación efectiva de las mejoras propuestas.
La app está dirigida a organismos e instituciones que quieran diagnosticar y optimizar su gestión de datos, sobre la base de una herramienta autónoma, que fue elaborada luego de un exhaustivo relevamiento de experiencias previas y de diálogo con diversos actores de la comunidad científica de datos. El objetivo es poner a disposición de los usuarios de forma simple y amigable la matriz de madurez en datos.
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Recopilación de datos: es el proceso de reunir y registrar información de una variedad de fuentes. Esta información puede incluir datos demográficos, transacciones comerciales, respuestas a encuestas, registros médicos, entre otros.
Base de datos: sistema organizado para almacenar y recuperar información. Puede ser utilizado para guardar una variedad de datos, como números, texto, imágenes y más. Las bases de datos son comúnmente utilizadas en aplicaciones gubernamentales, sitios web y aplicaciones móviles para almacenar y recuperar información de manera eficiente.
Integración de datos: es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear una única vista de los datos. Esto puede incluir la combinación de datos de diferentes bases de datos, sistemas y formatos, y puede requerir la limpieza y transformación de los datos antes de su combinación.
Ciencia de datos: es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y entendimiento útil de datos, tanto estructurados como no estructurados.
Los reportes de datos son presentaciones estructuradas y resumidas de información relevante que se han recopilado y analizado. Pueden presentarse de diversas formas, incluyendo tablas, gráficos, informes escritos y presentaciones visuales, y su publicación puede ser tanto en formato digital (PDF, Google Docs, etc.) o a través de una web.
Los formatos más comunes y estándar para la lectura de datos abiertos son JSON, CSV, XML y RDF. Sin embargo, depende de cada caso de uso para decidir qué formato es el mejor para su necesidad.
API (Interfaz de Programación de Aplicaciones): Es un conjunto de reglas y especificaciones que permite a dos sistemas interactuar entre sí. Una API permite que una aplicación acceda a los datos o funcionalidades de otro sistema, sin tener que conocer todos los detalles de su implementación. Las APIs se utilizan comúnmente para permitir que diferentes sistemas se integren entre sí, o para permitir que terceros desarrollen aplicaciones que interactúen con un sistema existente.
Por normativa de protección de datos personales nos referimos principalmente a la Ley Nacional Nº 25.326 (Ley de Protección de Datos Personales) y, en caso de que aplique, a leyes, resoluciones y/o disposiciones jurisdiccionales relacionadas con esta temática.
La clasificación de los datos se refiere a la división de los datos en dos categorías en función de su nivel de confidencialidad y privacidad. Los datos sensibles son aquellos que, sí son revelados o utilizados de manera indebida, podrían causar daño a un individuo o a una organización. Por ejemplo, información del estado de salud de las personas son considerados datos sensibles. Por otro lado, los datos no sensibles son aquellos que no tienen un alto nivel de confidencialidad y privacidad y su revelación o uso indebido no tendría consecuencias graves
Destrucción de datos: proceso mediante el cual se eliminan de forma permanente los datos almacenados en un sistema de información, con el objetivo de garantizar la privacidad y seguridad de la información. Esto puede incluir la eliminación física de dispositivos de almacenamiento, la sobreescritura de los datos en el mismo dispositivo o la eliminación lógica de los datos a través de software especializado.
Los lineamientos se refieren a las políticas, normas o directrices establecidas para regular el manejo de los datos personales y garantizar su protección. Específicamente en el contexto de protección de datos, los lineamientos incluyen las medidas y procedimientos que una organización implementa para cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad de datos y para proteger la información confidencial de las personas.
Los roles relacionados con los datos garantizan su adecuado manejo, calidad y seguridad dentro de una organización. Entre estos roles se encuentran el Director de Datos (CDO), encargado de definir políticas y promover el valor estratégico de los datos; el Dueño de los Datos (Data Owner), responsable de establecer reglas de uso y garantizar la calidad y seguridad de la información; el Custodio de Datos (Data Steward), que asegura la consistencia y accesibilidad de los datos. Además, otros roles como el Arquitecto de Datos (DA), el Ingeniero de Datos (DE), el Analista de Datos (Data Analyst), el Científico de Datos (Data Scientist), el Administrador de Bases de Datos (DBA) y el Desarrollador de Bases de Datos, cumplen funciones específicas en este proceso.
Calidad de los datos: refieren a la medida en que los datos cumplen con los estándares de precisión, completitud, consistencia, integridad y validez. La calidad de los datos es esencial para garantizar que las decisiones basadas en esos datos sean precisas y confiables.
Modelo de datos: es una representación abstracta de la estructura lógica y semántica de un conjunto de datos, que permite describir cómo se relacionan entre sí los datos y cómo se utilizan en un sistema o aplicación específica.
En la sección de resultados encontrarás el puntaje que obtuviste en las dimensiones analizadas y las recomendaciones específicas según el nivel de madurez alcanzado en cada una.
Esta aplicación es una adaptación como web interactiva de la matriz de madurez en datos, una herramienta diseñada para evaluar las capacidades de manejo de datos en las áreas gubernamentales, presentada en este documento del equipo de Datos de Fundar. La aplicación replica el flujo de preguntas y el procesamiento de respuestas diseñado para el documento y devuelve al usuario los puntajes, comentarios y el gráfico de forma estandarizada con base en sus respuestas.
El equipo de Datos de Fundar trabaja para mejorar la gestión de datos del Estado. Para ello, diseña políticas de gobierno para centralizar, clasificar y compartir la información disponible, sin perder de vista la seguridad ni la privacidad de las personas. También hace análisis y ciencia de datos y acompaña el desarrollo de capacidades estatales en estos temas.
Fundar es un centro de estudios y diseño de políticas públicas que promueve una agenda de desarrollo sustentable e inclusivo para la Argentina. Para enriquecer el debate público es necesario tener un debate interno: por ello lo promovemos en el proceso de elaboración de cualquiera de nuestros productos. Confiamos en que cada trabajo que publicamos expresa algo de lo que deseamos proyectar y construir para nuestro país. Fundar no es un logo: es una firma.