¿Por qué nuestras ciudades necesitan una oficina de Data Analytics?

En el 2009 el alcalde Bloomberg creó en Nueva York la primera oficina de Data Analytics – MODA – Major Office of Data Analytics. Ello convirtió a Michael Flowers en el primer Chief Analytics Officer de la historia.

Paralelamente en Chicago, se creaba el Predictive Analytics Group dentro del Departamento de Policía gracias al patrocinio del Instituto Nacional de Justicia de los Estados Unidos para difundir el  uso de  las prácticas analíticas y en general de Data Science en la policía.

A cargo del proyecto estuvo Goldstein, hoy en día CDO de la ciudad de Chicago, con un notable éxito. Chicago fue capaz de utilizar los datos para redistribuir la policía de Chicago, incrementando su eficacia y permitiendo hacer más con los mismos recursos.

Después vinieron Nueva Oleans con Oliver Wise, Los Angeles, ciudades del Reino Unido como Manchester y con todo ello proyectos que pretenden difundir a ambos lados del Atlántico la necesidad de creas oficinas de Data Analytics y proyectos de Big Data en nuestras ciudades.

Big Data y Data Analytics es uno de los temas mas candentes en el sector privado. El articulo de Thomas H. Davenport en HBR (Harvard Business Review) declarando Data Science como el trabajo más sexy del siglo XXI fue el punto de partida de la masiva incorporación del Análisis de Datos a la gestión, una tendencia que hoy por hoy parece imparable.

El sector público, quizás paradójicamente porque es uno de los sectores con mayor abundancia de datos, se ha quedado algo atrás en esta carrera. Particularmente en Europa y también en España.

Hoy las ciudades disponen de más datos que nunca. Se trata sin embargo de información que no está ni organizada ni es accesible. Parte de ella está en la web. Y la otra parte se encuentra dividida entre los múltiples departamentos que componen un ayuntamiento. Muchas ciudades viven la paradoja de estar desconectadas en un mundo conectado.

Cabría preguntarse qué han conseguido y cuáles han sido en estos años las principales lineas de actuación de estas oficinas de Data Analytics. Veamos algunas de ellas:

1.- El análisis predictivo. Prevenir es mejor que curar dicen, y la máxima es aún más verdad cuando se dispone de los datos para ello. Este es probablemente el area donde todas estas oficinas han tenido un mayor éxito.

2.- La mejora de la eficiencia. Una gran parte de los objetivos de la administración de la ciudad se dirige a la provisión de servicios. Mejores datos = mejores y más eficientes servicios. Lo que no se mide, lo que no se analiza, sigue igual. En esta area se han cosechado también un bueno número de éxitos.

3.- Transparencia. Los portales de Open Data y la dinamización de los ecosistemas de desarrolladores alrededor de esos portales se encuentra normalmente en el ámbito de estas oficinas. Ellas tienen una ventaja de entrada en la promoción de los Datos Abiertos entre desarrolladores, periodistas y activistas: hablan su mismo lenguaje.

4.- Digitalizar la gestión. Seguro que todos nos hemos preguntado alguna vez como es posible que comprar algo en Amazon sea tan sencillo y hacer una gestión en nuestro ayuntamiento se revele muchas veces una misión imposible. Convertir la gestión municipal en algo tan sencillo y accesible como lo son Facebook, Google o Amazon es una de las misiones de estas oficinas.

5.- Objetivar. Se trata de poner datos tanto a las ideas como a las situaciones o a su percepción de manera que tanto gobernantes como gobernados conozcan la verdadera dimensión de los problemas. Se va más allá de los datos sobre los hechos, vivimos en parte en lo virtual y la percepción de los ciudadanos está allí. Esta se recoge usando técnicas como sentiment analysis.

6.- Validar políticas. Las políticas de los gobiernos no funcionan porque su razonamiento nos parezca correcto, funcionan porque se demuestra que funcionan y sino hay que cambiar-las. Validar las políticas y comprobar hasta que punto han funcionando es un aspecto fundamental, especialmente cuando se trata de intervenciones complejas o muy específicas.

7.- Experimentos y Modelos. Los objetivos de los gobiernos se han sofisticado enormemente, no se trata ya de crecer sino de hacerlo en una determinada manera y con una determinada dirección. No es fácil dar con el conjunto de intervenciones que harán eso posible o simplemente ayudaran en vez de entorpecer a ese crecimiento. Al igual que en la empresa privada, experimentar  y evitar el dogmatismo y las ideas preconcebidas son el único camino viable. Google, Facebook, Amazon, … tienen en marcha miles que pequeños experimentos. ¿Cuantos tiene tu ciudad ?

Vivimos en una era donde la escasez de datos ha sido substituida por su abundancia, las empresas están tomando buena nota de ello y nadie quiere quedarse atrás. El sector público, particularmente nuestras ciudades, deben tomar nota e introducirlo en su modelo de gestión.

El cómo hacerlo empieza como siempre, dotarse de un equipo, de recursos y objetivos. ¡ Nuestras ciudades necesitan una oficina de Data Analytics como la que creó Bloomberg en Nueva York en el 2009 !