Gestión del Conocimiento

Analítica institucional

Busca identificar la manera en que las entidades analizan sus datos, entendido como la transformación de los datos en información estratégica, a través de métodos y herramientas estadísticas o matemáticas, con el fin de generar valor agregado a la toma de decisiones. Así mismo, se desea conocer las distintas estrategias y herramientas de visualización de los datos.

La analítica institucional es el eje de la gestión del conocimiento y la innovación que permite convertir los datos producidos por la entidad en conocimiento útil para la toma de decisiones a través de su análisis.

Con la identificación de las relaciones, entre datos producidos por la entidad y otros datos externos, se pueden generar distintos modelos para identificar relaciones entre variables representadas en lo datos, tendencias y entender el comportamiento de los procesos y como estos pueden ser mejorados. Este eje nos permite tener evidencia que ayude a responder preguntas que posteriormente guíen la toma de decisiones con la mayor cantidad de información posible.

Relación con el MIPG:

1. Dimensión de direccionamiento estratégico y planeación.

2. Dimensión de gestión con valores para resultados.

¿Por qué y para qué? Cultura de análisis internos y externos

La analítica institucional es el eje de la gestión del conocimiento que permite convertir los datos producidos por la entidad en conocimiento útil para la toma de decisiones por medio de su análisis.

La analítica institucional cuenta con tres tipos de fuentes de datos:

1. Datos operativos

Son los datos referentes al funcionamiento de la entidad. Tener un registro organizado de dicha información le permitirá llevar a cabo el control y seguimiento de su gestión, así mismo, le servirá para diseñar indicadores de tipo financiero, organizacional, entre otros, con el objetivo de saber cuánto se ha gastado durante un periodo de tiempo determinado, verificar el estado de la ejecución de las metas planteadas a comienzo del año, entre otras.

2. Datos misionales

Se refieren a los datos registrados por la entidad sobre los procesos y políticas correspondientes al cumplimiento de su misión.

Por ejemplo, algunos de los datos misionales de Función Pública son:

Datos de los trámites de las entidades (SUIT)
Datos del empleo público en el país (SIGEP)
Datos de la gestión pública (FURAG)

Conozca algunos de los datos más importantes de la entidad en la sección de Función Pública en cifras.

3. Datos externos

Son los datos públicos disponibles, como información macroeconómica, geográfica, demográfica que puedan ser utilizados para alimentar modelos de analítica institucional.

Algunos ejemplos de este tipo de datos son:

Datos macroeconómicos: Banco de la República.
Sociodemográficos: Dane.
Datos abiertos del gobierno: Datos abiertos.

La analítica institucional por medio del relacionamiento de los distintos datos y el análisis cruzado de información permite tener la materia prima de modelos matemáticos que nos permitan entender comportamientos de los procesos y con ello responder preguntas que posteriormente guíen de manera documentada la toma de decisiones con la mayor cantidad de evidencia posible.

Para profundizar en los contenidos de analítica institucional en el marco de la política de gestión del conocimiento y la innovación, se puede consultar la Guía de analítica institucional: el poder de los datos en el sector público.

En síntesis, algunos de los modelos que se pueden desarrollar en el marco de la analítica institucional, corresponden a:

Econométricos (estadísticos, multivariados)

Modelos econométricos: son los modelos usados en economía, para medir a través de la estadística, relaciones entre distintas variables. Estos modelos pretenden de manera simplificada representar la realidad. Son los modelos más formalmente aceptados en la academia.

Se pueden usar herramientas como el paquete estadístico del Excel para hacer unas versiones sencillas de estos modelos.

De dinámica de sistemas (niveles y flujos)

Estos modelos son otro tipo de aproximaciones matemáticas donde se trata de determinar dinámicas entre conjuntos de variables, a través de relaciones que pueden cambiar en el tiempo. Esto permite modelar sistemas más complejos y entender cómo se comportan las variables relacionadas y sus relaciones en el tiempo, de manera continua.

Un ejemplo de la utilización de este tipo de sistemas es el modelamiento del sistema penal acusatorio, hecho por un proyecto académico de la Universidad de los Andes.

Simulación de eventos discretos

Este tipo de modelos son usados por la ingeniería industrial para modelar sistemas de producción, por ejemplo, los que se implementan en un banco o un sistema de producción. Estos modelos parten del supuesto de que dos eventos no pueden pasar al mismo tiempo. Esta herramienta puede funcionar para simular los distintos inconvenientes o aciertos en la prestación de un servicio, por ejemplo, una fila de usuarios en un hospital.

Simulación de agentes

Este tipo de modelos están basados en la relación que puede existir entre distintos participantes autónomos, denominados “agentes”, bajo ciertas condiciones generales, llamadas “sistema”. Estos tipos de modelos son útiles para simular fenómenos sociales, incendios forestales, entre otros.

Algunos de los programas que permiten este tipo de simulaciones son: