Caracasdigital

Silverio Bustos, Consultor Informático, Representante ante la OEA en Asuntos de Procesos Electorales

Falta de Compromiso de la Alta Dirección, "Cuello de Botella" del Big Data

Dr. Silverio Bustos Díaz

El contenido que Caracas Digital viene desarrollando sobre Big Data para difundir mayor información sobre este tema, ha despertado interés en otras latitudes, tal es así que desde Lima – Perú el Dr. Silverio Bustos Díaz, consultor informático, Catedrático Universitario, GMD en procesos electorales ante la OEA/OAS, con formación en la Universite des Sciences et Techniques du Languedoc - Montpellier (France), nos da su visión frente a este discutido argumento.

Para el experimentado consultor Big Data o como lo define también Very Large Data Bases (VLDB) no tiene tamaño mínimo absoluto, porque finalmente es una base de datos, “Lo que sí debemos tener presente es que hay desafíos específicos en su gestión, desde su captura hasta su consulta pasando por su procesamiento que asegure la calidad de datos Data Quality Assurance (DQA), para mejorar la toma de decisiones�, dejo entrever entre líneas en este contenido editorial que Caracas Digital viene impulsando.

Según Bustos, los citados desafíos “están relacionados con el tamaño y el costo-efectividad de sus operaciones (actividades) con los sistemas y aplicaciones alineados a cada realidad. Los obstáculos para desarrollar proyectos de Big Data se encuentran en el orden de la Gestión, la Organización y los Servicios�.

Inversiones en Big Data

Para el consultor las inversiones en Big Data pueden aplicarse a cualquier tamaño de institución que requiera brindar un servicio de información. Hoy se dispone de diversas soluciones tecnológicas que se pueden adaptar a diferentes montos de inversión.

El pendiente más importante entre las áreas de los Gobiernos es la integración de sus procesos y sus datos (bases de datos) que deben estandarizarse para optimizar su procesamiento y facilitar su uso, dando lugar a una depuración de información y facilitar la interoperatividad entre las áreas del Gobierno. Por ejemplo, no todas usan el “número único de identidad� en sus aplicaciones para identificar a los ciudadanos y/o trabajadores que no es más que el número del DNI (Documento Nacional de Identidad) o Cedula de Identidad, algunas aún siguen usando un código institucional, esta propuesta exige un esfuerzo interinstitucional que podría facilitar trámites, reducir tiempos y validar datos más rápidamente. Actualmente la mayoría de las instituciones procesan lentamente en forma individual y afectan la calidad de sus servicios a los ciudadanos.

Los Beneficios que brinda big data

Si bien cualquier innovación hace necesario un presupuesto para su ejecución, la limitación presupuestaria es una oportunidad para establecer una estrategia en el Plan Estratégico de Tecnologías de Información (PETI), alineado con las estrategias del negocio de la institución, para viabilizar el uso de Big Data.

Como se ha mencionado anteriormente, todas las instituciones pueden usar las soluciones disponibles en el mercado para Big Data, sus beneficios dependerá de la identificación de servicios de información al ciudadano y la mejora de sus procesos activando planes de acción luego de un buen análisis de calidad de sus datos.

BD para el Servicio al Ciudadano

Definitivamente, las entidades gubernamentales son conscientes, al igual que las empresas, y vienen usando grandes bases de datos para dar servicio a los ciudadanos.
Las entidades gubernamentales, a través de sus grandes bases de datos, ya vienen brindado diversos servicios de información. Por ejemplo, podemos mencionar: Operaciones en línea (Superintendencia Nacional de Administración Tributaria), Multired Virtual (Banco de la Nación), Reniec Móvil, ONP Virtual, EsSalud en línea, Alerta Registral (Superintendencia Nacional de los Registros Públicos), etc.

Evidentemente, aún hay importantes instituciones que deben mejorar y priorizar sus servicios de información a los ciudadanos.

Patrocinando a Big Data

Un proyecto de Big Data, como cualquier proyecto, requiere de auspiciadores (sponsors) del más alto nivel, quienes deben “guiar� el objeto (fin) para la creación, uso (necesidad) y sostenibilidad de la gran Big Data. La sostenibilidad responderá a la dinámica de las necesidades de información que se generen en el tiempo.

“Cuello de Botella� del Big Data

Hay diversos obstáculos que podemos identificar en los proyectos de Big Data. Por ejemplo:

Gestión: Falta de compromiso de la alta dirección, designación de un responsable sin la autoridad debida, resistencia al cambio para pasar del As is (¿cómo es?) al To be (¿cómo será?), falta de asignación de un presupuesto o de recursos para el proyecto, mala estimación del proyecto y cambios inusitados en el core del negocio.

Organización: Alta rotación de personal, falta de disponibilidad o cantidad del personal experimentado para el proyecto, y falta de coherencia entre lo formal, lo informal y lo real (por ejemplo, actividades que no se complementan).

Servicios: Inadecuado soporte o consultoría para definir, modelar y crear la Big Data, y problemas tecnológicos en las herramientas (hardware y software) del proyecto.

Alojando al Big Data

La propuesta en nube (Cloud Computing) tiene cinco características esenciales (servicio a demanda, acceso a red abierta, recursos computacionales compartidos, capacidades escalables, y servicio monitoreado); comprende tres modelos de servicio (SaaS, IaaS, y PaaS); y, puede usar cuatro modelos de despliegue (nube privada, nube pública, nube comunitaria, y nube híbrida).

Estos modelos de servicio y modelos de despliegue son flexibles y económicos, permitiendo que cada empresa o institución pueda adecuar esta solución tecnológica a sus necesidades y políticas internas en almacenamiento y procesamiento.

En este lado de Sudamérica (Perú), hay una tendencia creciente, con más presencia en las empresas que en las instituciones públicas, conforme se va rompiendo el mito del almacenamiento y procesamiento propio (físico) versus la confianza (inseguridad) para usar la nube (a distancia).

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