¿Cómo afrontar un proyecto de análisis de datos en la Administración?
- TECNOLOGÍAS
El análisis de datos permite descubrir patrones significativos y obtener un mayor conocimiento que lleve a la Administración Pública a la toma de decisiones informada. Pero, para que éste sea efectivo, necesita de una seria metodología, así como de la andadura ordenada de varios pasos clave.
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Para realizar un análisis de los datos preciso debemos tener claro el objetivo final. Éste ha de ser concreto, meridiano y directo, para que nos ayude a resolver el problema. Una forma de plantearse el objetivo es dar forma a una pregunta a responder, como cuántos accidentes de tráfico hay en nuestra comunidad o cómo evolucionará la calidad del aire de nuestra región.
También es importante conocer el estado previo de la citada pregunta, ya que es probable que otras personas y organizaciones se hayan planteado las mismas dudas previamente. Por ello es necesario investigar los posibles proyectos existentes sobre la temática elegida.
Para poder abarcar tantos frentes, es recomendable igualmente contar con un equipo multidisciplinar con distintos puntos de vista, que integre científicos de datos, ingenieros, analistas de negocio, comunicadores, etc. Las habilidades llamadas “blandas”, como el pensamiento crítico, la comunicación efectiva o el conocimiento del sector, son tan importantes como las técnicas si se quiere alcanzar el éxito.
¿Dónde localizar los datos?
Con el objetivo final claro, será más fácil determinar qué datos necesitamos para dar respuesta a la pregunta inicial. Lo más habitual es combinar distintas fuentes de información, pública y/o privada, para enriquecer el análisis y así alcanzar un nivel de profundidad adecuado.
En este sentido, además de la multitud de catálogos de datos nacionales existente, también se puede buscar en repositorios especializados en ámbitos concretos como el medio ambiente, la salud y el bienestar o la economía.
El proceso de análisis
Una vez disponemos de los datos, puede comenzar el análisis, para lo que se recomienda seguir un flujo de trabajo dividido en 3 fases:
• Fase 1: Importación y limpieza. Antes del análisis, hay que depurar los datos para conseguir una estructura homogénea, libre de errores y en el formato adecuado. Para ello se recomienda realizar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA en sus siglas en inglés). Así obtendremos unos datos limpios, libres de errores y homogéneos.
• Fase 2: Exportación y modelo. Según la pregunta a responder, determinaremos el tipo de análisis a llevar a cabo: análisis descriptivo (¿qué ha pasado?), diagnóstico (¿por qué ha pasado?), predictivo (¿qué va a pasar) o prescriptivo (¿qué hago para que vuelva -o no- a pasar?).
• Fase 3: Comunicar. Una vez analizados los datos habremos obtenido un nuevo conocimiento que debemos comunicar a nuestro público objetivo de forma fácil de comprender. Para ello se pueden usar técnicas de data storytelling, visualizaciones, aplicaciones web o móvil, servicios o productos comerciales, según los objetivos iniciales.
