Existen en las organizaciones datos almacenados de distinto nivel y complejidad, los cuales se acumulan a lo largo de su existencia. Tanto para las organizaciones públicas como privadas, es fundamental usar la ciencia de datos para darle utilidad a estos y transformarlos en información valiosa para la toma de decisiones.
RedInnoLabs y GobLab realizan taller sobre formulación de proyectos de ciencia de datos para resolver problemas públicos
16 de septiembre 2020
Existen en las organizaciones datos almacenados de distinto nivel y complejidad, los cuales se acumulan a lo largo de su existencia. Tanto para las organizaciones públicas como privadas, es fundamental usar la ciencia de datos para darle utilidad a estos y transformarlos en información valiosa para la toma de decisiones.
Bajo esta premisa surge la pregunta, ¿cómo formulamos proyectos de ciencia de datos que resuelvan problemas públicos? El GobLab UAI y la RedInnoLabs del Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED) realizaron un taller dictado por la directora del GobLab María Paz Hermosilla y el científico de datos Claudio Aracena.
Relevancia
La metodología que presentaron los docentes tiene como puntapié inicial la evaluación de prefactibilidad. En esta etapa, explicó María Paz Hermosilla, se debe identificar si la institución presenta un problema real y significativo, si tiene capacidad y facultades para hacerse cargo del problema, su nivel de prioridad, si se cuenta con los datos y evaluar los riesgos. Por su parte -considerando que no siempre la solución a un problema puede ser un proyecto de ciencia de datos-, Claudio Aracena añadió que “dependiendo del proyecto, puede valer la pena invertir en datos. El monto de la inversión debe ser contrarrestado con el beneficio que vaya a generar el proyecto, y eso va a depender de la naturaleza del problema a resolver”. Durante el taller, los asistentes realizaron un análisis de prefactibilidad a un proyecto presentado por el Laboratorio Nacional de Políticas Públicas del CIDE de México, retroalimentando al equipo a cargo de la iniciativa.
Metodología internacional
Tras definir el problema en la etapa de prefactibilidad, la metodología presentada por los ponentes contempla un proceso iterativo donde se definen los objetivos del proyecto, las acciones que realiza la institución, los datos disponibles, los análisis necesarios para informar la acción y un diagnóstico ético del proyecto. Todo el material de la metodología, creada por la fundación Data Science for Social Good, y adaptada y probada en Chile gracias a un proyecto de innovación curricular del GobLab, está disponible en español e inglés en el siguiente link.
Si quieres aprender más acerca de esta metodología te invitamos a conocer el curso de “Formulación de Proyectos de Ciencia de Datos”.
