Los datos en la actualidad son considerados como uno de los activos más importantes de cualquier organización. En los ambientes empresariales y en las instituciones públicas cada vez se desarrollan modelos basados en datos con características avanzadas para tomar decisiones más acertadas.
Esto se debe principalmente a que los datos no solamente sirven como elementos importantes para entender situaciones pasadas o actuales, sino que también permiten a los analistas hacer aproximaciones y/o proyecciones sobre lo que ocurrirá.
Para poder sacar más provecho de los datos los especialistas desarrollan modelos de gobernanza, preservan su calidad y en especial la transparencia de los mismos. Esto tiene una relación muy importante junto a la democratización de datos que permite influir en los procesos de toma de decisiones.
A continuación descubrirás un poco más sobre la democratización de datos y su relación con la transparencia:
Retos de la democratización de datos y el rol de la transparencia.
Los procesos de democratización de datos dentro de las organizaciones producen un gran conjunto de ventajas directas. Diversificar el enfoque analítico sobre los datos puede aportar mucho valor, sin embargo, los modelos de democratización para ser efectivos deben superar algunos retos clave asociados a la calidad de datos y el contexto de los datos al ser analizados y en especial a la transparencia.
En términos de calidad de datos los usuarios deben entender que no afecta solamente a la captura y accesibilidad, sino también a la revisión y tratamiento para garantizar que su utilidad no se vea afectada. Es necesario que los datos que conforman las bases de datos donde se generará información para tomar decisiones sean de alta calidad, ya que solo así podemos garantizar la eficiencia de los resultados.
El contexto de los datos dentro de un proceso de democratización es muy importante, ya que permite alcanzar un equilibrio entre el nivel de comprensión de los datos y la utilidad de los mismos para todos los usuarios involucrados.
En cuanto a la transparencia es el último reto y quizás uno de los más importantes. Los datos transparentes que ayudan a tener modelos eficientes de democratización y a impulsar buenos procesos de toma de decisión que deben cumplir con lo que se conoce como los principios del concepto FAIR (Find, Access, Interoperate and Reuse). Esto permite que los datos de características abiertas sean aprovechados de forma directa por diferentes tipos de usuarios.
Al contar con datos transparentes se pueden detectar dentro de sistemas, estructuras de datos e inclusive dentro de algoritmos de inteligencia artificial errores, que al ser corregidos se transforman en oportunidades positivas para todos los usuarios de los datos. De este postulado que mencionamos, nace la iniciativa OPAL, de la que te contaremos más a continuación.
Algoritmos abiertos para mejores decisiones
OPAL es una iniciativa que busca liberar el potencial de los datos privados para mejorar las decisiones que se toman en instancias que benefician al entorno público. Esta iniciativa tiene como objetivo principal servir como un proveedor de confianza a través de la apertura de datos, de algoritmos abiertos y sistemas que cuenten con una gobernanza robusta y segura que permita optimizar los procesos de toma de decisiones sobre iniciativas clave relacionadas a la sostenibilidad. En otras palabras, este proyecto busca generar entornos en los que la transparencia de los datos no sea un reto, sino una condición para todos los datos y algoritmos..
El poder de los datos reside en la capacidad que se tenga de extraer valor de ellos, bajo la orientación del proyecto OPAL se pueden aprovechar los algoritmos de machine learning e inteligencia artificial para evitar desviaciones, abuso de poder y asimetría en la gestión de datos de interés público que pueden limitar las opciones al momento de decidir en aspectos claves.
Cómo puedes ver la importancia de la transparencia en la democratización de datos traspasa las barreras de generar datos abiertos, sino que genera las instancias necesarias para que cada vez más usuarios especializados o no tengan la posibilidad de procesar y comprender los datos, ayudando así a tomar decisiones más certeras.
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