Este artículo está escrito por Lucas Ribeiro Prado, es un servidor público, escritor, científico de datos, especialista en Evaluación y Monitoreo de la OIT, Embajador de Innovación Cívica de OKBR y cofundador de Meryt .

Desde que Harvard Business Review elogió el trabajo de científico de datos como "la profesión más sexy del siglo XXI", ha sido bien y verdaderamente promocionado.

Pero 8 años y muchas portadas después, el mundo real, impregnado de desigualdades sociales y culturales, muestra que debemos dar dos pasos atrás. Esto significa hablar sobre la alfabetización en datos y los desafíos que plantea al sector público.

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La definición de alfabetización de datos del MIT es la "capacidad de leer, trabajar, analizar y discutir" con información. No estamos hablando aquí de regresión lineal, árboles de decisión, inferencia bayesiana, redes neuronales convolucionales o redes generativas adversarias.

Más bien, estamos hablando de nociones básicas de matemáticas y estadística, como valores atípicos, desviación estándar, mediana y causalidad, combinados con conocimientos informáticos.

En resumen, la alfabetización en datos comienza por ser capaz de percibir el valor que los datos pueden tener en un contexto dado y saber cómo utilizarlos para resolver problemas reales. Pero para hacer esto, es necesario conocer las preguntas correctas que se deben hacer y cómo formularlas para obtener respuestas asertivas y confiables.

Aunque la palabra "estadísticas" ha surgido del propio Estado con fines demográficos, hoy en día hay muy pocos científicos de datos que trabajen en el sector público.

El uso de datos para proporcionar información no es nada nuevo. En 1854, ante el brote de cólera en la City de Londres, el médico John Snow logró salvar miles de vidas con solo mapear la ocurrencia de casos y cruzar los datos para descubrir el origen de la contaminación.

No había IA, ni computación en la nube, ni supercomputadoras ni gráficos hermosos en los videowalls. Hoy en día, vemos que los líderes mundiales se esfuerzan por encontrar la mayor cantidad de datos posible sobre Covid-19 para ayudarlos a tomar decisiones.

Pero los datos no hablan por sí mismos. Para generar valor, es necesario interpretarlo , comprenderlo, traducirlo, argumentarlo, comunicarlo, compartirlo y utilizarlo. El volumen excesivo de datos puede acabar siendo un problema, sobre todo si no hay profesionales capaces de interactuar con big data.

Desafortunadamente, en el sector público, los científicos de datos representan solo el 4.2% del número total de profesionales con un perfil en Kaggle , la comunidad más grande de científicos de datos en la web. Es curioso observar que, aunque la palabra “estadísticas” ha surgido del propio estado con fines demográficos, hoy en día hay muy pocos científicos de datos que trabajen en el sector público.

No por casualidad, el informe The Human Impact of Data Literacy mostró que casi una cuarta parte (23%) de los servidores públicos de los países investigados se sienten tan abrumados ante los datos que terminan evitando completar sus tareas.

Mientras tanto, el 45% confiesa sentirse oprimido e infeliz en el trabajo al menos una vez a la semana al leer, trabajar y analizar datos, aunque se consideran aptos para esta función.

A diferencia de las grandes empresas de tecnología con los recursos para invertir cada vez más en equipos de científicos de datos, el sector público se ha quedado atrás, con restricciones presupuestarias que le impiden contratar profesionales capacitados para la administración pública. Según la encuesta realizada por ODI , las habilidades más solicitadas por los empleados públicos en el área de ciencia de datos son: visualización de datos (68%), innovar con datos (68%), medir el éxito (67%), análisis de datos (64%). ), lo que hace que los datos sean más utilizables (64%). En base a esto, desarrollaron un interesante marco de habilidades de datos .

Solo en los repositorios del gobierno de EE. UU., Se almacenan alrededor de 300 terabytes por día de datos de fuentes de energía, 800 petabytes por día de datos climáticos y más de 225 exabytes por mes de tráfico de Internet. El software de hoja de cálculo, que todavía utiliza el 31% de las organizaciones del sector público del Reino Unido (según el Informe de datos del sector público de 2019 ), no es suficiente para manejar este enorme volumen de datos gubernamentales.

Un error de cálculo del Departamento de Transporte del Reino Unido (DfT) en una oferta de 2012 le costó al público más de £ 40 millones en compensación en el notorio escándalo de la línea principal de la costa oeste y, en última instancia, resultó en la destitución de los funcionarios gubernamentales responsables del trivial error de la hoja de cálculo.

La mayoría de las entidades del sector público aún se encuentran en las primeras etapas de su exploración del análisis de datos, en busca de soluciones basadas en datos y políticas públicas.

Ahora pensemos en aquellos servidores públicos, especialmente en los países más pobres, que no saben utilizar ni siquiera un simple editor de hojas de cálculo para elaborar gráficos, extraer insights para su trabajo diario, o incluso percibir un indicio de fraude, falla o manipulación en los datos. Procesando. ¿Cuántos millones de dólares podrían recuperar las arcas públicas evitando pequeños errores de datos?

Cuando los equipos de expertos en datos están en sintonía con todos los demás empleados públicos que actúan en contacto directo con los ciudadanos, es posible hacer cosas increíbles. Un ejemplo es el análisis del Ayuntamiento de Newcastle de los individuos ninis que ayuda a la autoridad local a identificar a los niños con mayor riesgo de no tener un empleo o una educación.

Otro es el caso del departamento de bomberos de Ámsterdam , que recopiló datos de diferentes fuentes (información sobre carreteras, ferrocarriles, edificios, barrios, etc.) y los comparó con registros históricos para predecir dónde, cuándo y con qué frecuencia ocurren los incendios.

Debido a que este es un concepto nuevo, la mayoría de las entidades del sector público aún se encuentran en las primeras etapas de su exploración del análisis de datos, en busca de soluciones basadas en datos y políticas públicas. El gobierno australiano desarrolló una estrategia de alfabetización de datos en 2016. En el Reino Unido, el Servicio Digital del Gobierno ha estructurado un programa de alfabetización de datos para funcionarios públicos. Países como Estonia , Brasil y Canadá también han intentado avanzar en esta dirección.

El simple hecho de aumentar el número de especialistas en datos en el gobierno no garantiza que los gerentes puedan aprovechar las oportunidades de la revolución de los datos. Tampoco podemos esperar que todos los funcionarios públicos se conviertan en unicornios capaces de desarrollar sofisticados algoritmos de minería de datos en los gigantescos lagos de datos del gobierno. No se trata solo de tecnología , se trata de crear una cultura de datos en las organizaciones gubernamentales que sea capaz de generar valor público e impacto social.

La buena noticia es que el lenguaje de los datos tiene una curva de aprendizaje baja, lo que significa que se puede aprender y practicar fácilmente con muchas herramientas de código abierto. Además, existe una gran comunidad de amantes de los datos dispuestos a compartir conocimientos de forma voluntaria en Internet. Todavía tenemos un largo camino por recorrer para hacer que los datos sean más accesibles y legibles para todos los servidores públicos, pero debemos comenzar con el ABC.

Puede probar su nivel de fluidez de datos a través de este enlace.

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(Crédito de la foto: UnSplash)