JORNADAS REGIONALES DE CIENCIA DE DATOS

29 y 30 de agosto de 2019

La Facultad Regional Paraná de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) invita a las Jornadas Regionales de Ciencia de Datos los días 29 y 30 de agosto de 2019. Contarán con la presencia de expertos académicos y referentes de empresas del sector, quienes abordarán una agenda estratégica de temas actuales en explotación de grandes volúmenes de datos y sus múltiples aplicaciones en el terreno de los negocios, la industria, el gobierno y la investigación

Este evento ya cuenta con los siguientes auspicios: Declarada de Interés Municipal, mediante Decreto del Sr. Presidente de la Municipalidad de Paraná N° 1279 del 01 de Julio de 2019.
Declarada de Interés Provincial, mediante Resolución N° 069 del 13 de Junio de 2019 de la Honorable Cámara de Senadores de la Provincia de Entre Ríos.
Auspicio de la Universidad Nacional de Entre Ríos , mediante Resolución Rectoral Nº 284-19 del 23 de Julio de 2019.

Objetivo: generar un ámbito regional de formación y discusión sobre los principales problemas, técnicas y aplicaciones de la ciencia de datos. Destinatarios: alumnos de los cursos de Minería de Datos, estudiantes de grado y graduados de diversas carreras relacionadas con la ciencia de datos, tales como ingeniería, bioingeniería, informática y estadística; profesionales de otras disciplinas. Investigadores y docentes de disciplinas afines. Profesionales del sector público y privado, emprendedores en tecnología y empresarios de la industria.


EXPOSITORES

WALTER SOSA ESCUDERO Director del departamento de economía de la Universidad de San Andrés e investigador principal del CONICET.

Bio: Walter Sosa Escudero (PhD, University of Illinois) es director del departamento de economía de la Universidad de San Andrés, investigador principal del CONICET y miembro de número de la Academia Nacional de Ciencias Económicas. Se especializa en econometría teórica y aplicada a cuestiones sociales. Sus trabajos de investigación se encuentran en prestigiosas revistas. Mantiene una activa agenda de divulgación científica sobre el rol de la estadística y los datos en la sociedad.

CARLOS SARRAUTE Director de Investigación en Grandata Labs & Wibson Labs.

Bio: Carlos Sarraute estudió Matemáticas en la Universidad de Buenos Aires, y luego hizo un doctorado en Ingeniería Informática en el ITBA. Es director de investigación en Grandata Labs, donde trabaja en analizar grandes volúmenes de datos en busca de patrones y modelos predictivos de dinámicas humanas. También trabaja en Wibson Labs, desarrollando herramientas para el intercambio seguro de información en redes descentralizadas. Tiene más de 60 publicaciones internacionales, incluyendo a Nature.

ERNESTO MISLEJ Socio fundador y Data Scientist de 7Puentes. Profesor de la Maestría en Explotación de Datos de la Universidad de Buenos Aires.

Bio: Ernesto Mislej es Chief Scientist & Co-founder de 7Puentes, empresa de investigación y desarrollo de soluciones de Data Science y Big Data. Desde su rol, lidera y diseña los proyectos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la compañía. Es Graduado en Ciencias de la Computación de Exactas-UBA y profesor de la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (UBA). Dicta, además, charlas y conferencias sobre Inteligencia Artificial, Innovación en Ciencia de Datos y Transformación Digital.

LAURA ALONSO ALEMANY Investigadora y Docente de la Facultad de Matemática, Astronomía y Física (Famaf) de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Docente invitada de UTN-Paraná.

Bio: Laura Alonso Alemany es doctora en lingüística computacional, miembro del grupo de investigación de Procesamiento del Lenguaje Natural en FaMAF, Universidad Nacional de Córdoba, y docente de la facultad. Docente invitada de Minería de Datos, UTN, Facultad Regional Paraná. También pertenece al grupo de investigación Grial de Catalunya. Actualmente trabaja en el proyecto SENSEM, que tiene como objetivo describir y representar el comportamiento léxico, sintáctico y semántico de los verbos del español. Fue curadora del encuentro Mujeres en Ciencia de Datos (Wids 2019).

VICTORIA DUMAS Consultora del Programa de Ciencia de Datos, Fundación Sadosky.

Bio: Victoria Dumas es Licenciada en Bioinformática de la Universidad Nacional de Entre Ríos (2010) y Doctora de la Universidad de Buenos Aires (2016). Trabajó como científica de datos en Aristas y en los equipos de genética estadística y data science de uBiome en Santiago de Chile. Actualmente es consultora del Programa de Ciencia de Datos de la Fundación Sadosky y docente de Minería de Datos del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.

ANDREI RUKAVINA Director & Data Scientist de AlixPartners. Graduado de la Maestría en Explotación de Datos de la UBA.

Bio: Andrei Rukavina es Director, Data Scientist & Innovation Architect de AlixPartners Argentina. Graduado de la Maestría en Explotación de Datos de la UBA. Posee una década de experiencia en innovación empresarial y se especializa en modelización predictiva y descubrimiento del conocimiento. Ha participado en grupos de investigación de aprendizaje automático para diversas universidades de todo el mundo. Está finalizando una tesis doctoral en informática basada en la detección temprana de ataques epilépticos mediante la personalización de algoritmos de aprendizaje automático.

VIRGINIA BEZZOLO Integrante del Equipo Coordinador de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina IDERA.

Bio: Arquitecta egresada de la Facultad de Arquitectura Diseño y Urbanismo de la Universidad Nacional del Litoral. Magister en Tecnologías de la Información Geográfica, Universidad de Alcalá de Henares, Madrid España. Desde el año 2016, es integrante del Equipo Coordinador de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina IDERA.

MARÍA DE LOS MILAGROS GUTIÉRREZ Miembro del comité ejecutivo del Centro de Investigación CIDISI de la UTN– FRSF.

Bio: Ing. en Sistemas de Información y Dra. en Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN–FRSF. Actualmente es directora del departamento de Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN–FRSF y profesora en grado y postgrado de esa facultad. Dirige proyectos de investigación en el área de Inteligencia artificial. Es autora de numerosos artículos publicados en revistas y proceedings de congresos.

LUCIANA BALLEJOS Miembro del Comité Asesor de la SCyT de la FRSF.

Bio: Ing. en Sistemas de Información y Dra. en Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN–FRSF. Es docente dedicación exclusiva en cátedras de grado y posgrado en la FRSF. Dirige proyectos de investigación en el área de Ingeniería de Software y su aplicación con nuevas tecnologías. Es autora de numerosos artículos publicados en revistas y proceedings de congresos.

ERNESTO CULLEN Ingeniero de datos en Eyeview

Bio: Es egresado de la UTN regional Paraná con el título de Ing. en Electrónica.
Autor de cursos sobre Matemática, programación entre otros. Desde el año 2006 se desempeña como docente de programación en UTN Reg. Pna. Desde el año 2016 trabaja en Argeniss como Ingeniero de Datos para Eyeview Inc. donde mantiene una cadena de proceso de datos y programas de subasta en tiempo real (real-time bidding) para servir videos en distintas plataformas.

ADRIÁN FROSCHAUER Ingeniero de datos en Eyeview

Bio: Trabaja en Argeniss Software desde el año 2010, y en los últimos tres años ocupa el puesto de ingeniero de datos en el equipo de Datos en Eyeview Inc., antes trabajó para empresas de Seguridad Informática en Base de Datos

PROGRAMA

JUEVES 29/8. MESAS DE TRABAJO Y TALLER

14:00 – 14:45 Recepción. Acreditaciones.
14:45 – 15:00 Apertura de las Jornadas
Autoridades:
Mg. Ing. Alejandro Carrere (Decano de la Facultad Regional Paraná, UTN).
Dra. Ana Haedo (Directora de los cursos de posgrado dirigidos a la Minería de Datos).
Ing. Matías Ruiz (Presidente del Polo Tecnológico Paraná)
15:00 – 17:00 Mesas temáticas de trabajo. Sesiones simultáneas con aplicación en verticales: Agroindustria, Salud, Finanzas y Gobierno.Coordina: Polo Tecnológico del Paraná.
17:00 – 17:30 Coffee Break & Networking.
17:30 – 21:30 TALLER: “Recolección, procesamiento y visualización de datos georreferenciados utilizando herramientas libres y de código abierto”
Talleristas:
Arq. Virginia Bezzolo, Integrante del Equipo Coordinador de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina.
Enrique Fernández, Analista en Informática Aplicada de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la Universidad Nacional del Litoral.
21:30 Cierre del taller

VIERNES 30/8. CHARLAS Y PANELES

08:15 – 09:00 Recepción. Acreditaciones.
09:00 – 09:40 Charla inaugural: “Big Data: un manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas”. Walter Sosa Escudero (Director del departamento de economía de la Universidad de San Andrés e investigador principal del CONICET).
09:40 – 10:50 Panel: “Desafíos y oportunidades de los programas nacionales en ciencia de datos

  • “Programa de Ciencia de Datos”. Victoria Dumas (Consultora del Programa de Ciencia de Datos, Fundación Sadosky).
  • “Información Geoespacial de la República Argentina”. Virginia Bezzolo (Integrante del Equipo Coordinador de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina, IDERA) y Enrique Fernández (Analista en Informática Aplicada de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la Universidad Nacional del Litoral).

Moderadora: Ana Haedo.

10:50 – 11:10 Coffee Break & Networking
11:10 – 11:40 Charla de AlixPartners: “Historias de Trinchera contadas por los Datos”. Andrei Rukavina (Director & Data Scientist de AlixPartners. Graduado de la Maestría en Explotación de Datos de la UBA).
11:40 – 12:10 Charla de 7Puentes: “Discriminación 2.0. Big Data y el sesgo en Ciencia de Datos”. Ernesto Mislej (Socio fundador y Data Scientist de 7Puentes. Profesor de la Maestría en Explotación de Datos de la UBA).
12:10 – 12:40 Charla de Mercado Libre: “Estimando precios con redes neuronales en Mercado Libre”. Leonardo Ungaro (Data Scientist de MercadoLibre).
12:40 – 13:00 Discusión y Conclusiones.
13:00 – 14:20 Almuerzo
14:20 – 14:50 Charla de Argeniss Software: “Recolección, Organización y Proceso de datos a gran escala” Ernesto Cullen (Ingeniero de datos en Eyeview) y Adrian Froschauer (Ingeniero de datos en Eyeview).
14:50 – 16:00 Panel: “Aportes del aprendizaje automático para el análisis de dinámicas sociales y culturales”.

  • “Big Data: un nuevo observatorio para entender Dinámicas Humanas”. Carlos Sarraute (Director de Investigación en Grandata Labs & Wibson Labs).
  • “Qué trajo el aprendizaje profundo al Procesamiento del Lenguaje Natural”. Laura Alonso Alemany (Investigadora y Docente de FAMAF, Universidad Nacional de Córdoba. Docente invitada de UTN-Paraná).

Moderador: Ernesto Mislej.

16:00 – 17:00 Presentaciones de alumnos de los cursos de posgrado dirigidos a la Minería de Datos-UTN Paraná:

  • “Minería de datos aplicada a customer attrition”. Sebastián Trossero y Germán Rosenbrock.
  • “Predictor de Potencia eléctrica en la Industria con herramientas de aprendizaje automático”. Francisco Angerosa y Mariano Melgarejo.
  • “Estudio de los factores de incidencia en accidentes de tránsito registrados en el 2018 por la división criminalística de la policia de Entre Ríos”. Alejandro Rouiller, Zacarías Ojeda y Melisa Fernández.
17:00 – 17:20 Coffee Break & Networking
17:20 – 18:00 Panel: “Perspectivas del desarrollo tecnológico en la agricultura de precisión”

  • “Agricultura de Precisión, ¿cómo son sus datos?” Ricardo Melchiori (Jefe del Grupo de Recursos Naturales y Factores Abióticos de la Estación Experimental Agropecuaria, INTA Paraná).
  • “Modelos de negocios orientados a la Creación de Valor basados en DDDM”. Guillermo Enriques (Director del Consorcio ArgosTau).

Moderador: Matías Ruiz.

18:00 – 18:30 Charla de cierre: “Inteligencia Artificial: nuevos desafíos”. María de los Milagros Gutiérrez (Directora del Departamento de Ingeniería en Sistemas de la Información, profesora e investigadora de CIDISI, UTN, Facultad Regional Santa Fe) y Luciana Ballejos (Profesora e investigadora en ingeniería de software de CIDISI, UTN, Facultad Regional Santa Fe).
18:30 Discusión y Conclusiones. Cierre del evento

PRESENTACIONES

CONCLUSIONES DE MESAS DE TRABAJO

Mesas de Trabajo en Verticales

Compiladores:

  • Coordinador de las Mesas de Trabajo: Ing. Matías Ruiz, Presidente del Polo Tecnológico del Paraná / Titular GestINNOVA – Gestión de la Innovación.
  • Coordinador de las Jornadas Regionales de Ciencias De Datos: Lic. Ignacio Uman, Director Uman Comunicaciones.

Introducción

Vertical SALUD

Vertical AGROINDUSTRIA

Vertical GOBIERNO

Vertical FINANZAS

Conclusiones Generales

 

Introducción

Desde la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Paraná, como integrante activo del Polo Tecnológico del Paraná, se ha invitado al resto de los integrantes a llevar adelante una actividad que integre a los socios y entornos que lo componen. Es así que se pensó en unas Mesas de Trabajo con el objetivo de generar un espacio de interacción de distintas visiones donde podamos identificar aplicaciones, usos y/u oportunidades de negocios de las Ciencias de Datos en las distintas verticales de interés regional.

Se llevaron a cabo el día jueves 29 de agosto de 2019 en el horario de 15 a 17 hs., justo al término del acto de apertura. Se buscó así un objetivo adicional que fue que los participantes de las Jornadas puedan intercambiar y generar un vínculo que se fortalezca durante el resto de las Jornadas.

Se pretendió abordar este objetivo agrupado en 4 verticales, seleccionadas de acuerdo al interés de la región: Agroindustria, Salud, Finanzas, Gobierno. Para facilitar el cumplimiento del objetivo se fue elaborado un instrumento operativo a modo de Guía. El mismo pretendió ser un facilitador para comprender y trabajar:

  1. Interpretar los procesos y actores principalmente identificados en la vertical (se integró un gráfico de los procesos más importantes en cada una de las verticales).
  2. Identificar problemas, limitantes y necesidades en cada uno de los procesos.
  3. Para estos determinar soluciones que se puedan abordar desde la Ciencia de Datos, determinando oportunidades.

Cada una de estas comisiones tuvo un coordinador, el cual ha sido seleccionado localmente y pertenece a alguno de los entornos involucrados. Asimismo, para cada una, colaboró un secretario, que tuvo la responsabilidad de tomar notas, realizar el resumen y modificar según intercambio. Estos coordinadores fueron los siguientes:

  • Agroindustria Lic. Nicolás Rigoli, Vinculación Tecnológica CRER INTA
  • Salud. Bioingeniería Bioing. Alejandra Morales, Vinculación Tecnológica Fac. Ingeniería UNER
    • Secretario: Gastón Monzón, Integral Software SRL.
    • Equipo: Dr. Fernando Sassetti, Bioing. Alejandro Hadad y Bioing. Josué Albornoz.
  • FinTech. Lic. Santiago Henderson, Consejo Empresario de Entre Ríos
    • Salvador Celia, Yacaré.
  • Gobierno, Dr. Juan Pablo Magnin, Sec. CyT UTN Fac. Reg. Pna.
  • Coordinador general: Ing. Matías Ruiz, Presidente del Polo Tecnológico del Paraná.

Estas comisiones de trabajo realizaron su tarea en forma simultánea en aulas independientes dispuestas a tal fin por la organización. Cada una de las Mesas de Trabajo tuvo la siguiente secuencia orientativa:

  1. Presentación del coordinador y secretario, presentación del tema y metodología. 5-10 min, a cargo del coordinador.
  2. El coordinador podrá hacer una introducción conceptual que ayude como disparador de la temática. Máximo 10 min.
  3. Presentación rápida de los presentes:
    • a) Nombre y Apellido;
    • b)institución y entorno (Académico, Productivo, Gubernamental, otro) al que pertenece,
    • c) vinculación con la temática
  4. Cada asistente trabajará individualmente sobre el instrumento guía de trabajo elaborado (planilla). 15 min
  5. Intercambio y trabajo, 01.00 hs.
  6. Lectura y acuerdo de conclusiones, 15 min

Integración de resultados. Posteriormente, acompañados por el coordinador de la actividad y el coordinador de las Jornadas, tuvieron la responsabilidad de integrar las conclusiones el presente documento único. Quedan entonces a disponibilidad del público en general, estas ideas de usos y aplicaciones que se espera sean en un futuro cercano tomadas por alguna empresa, entidad académica o gubernamental y podamos hacer que la Ciencia de Datos logre impacto positivo en la sociedad.

Vertical SALUD

Coordinadora: Esp. Bioing. Alejandra Morales, Vinculación Tecnológica de la Facultad de Ingeniería UNER.

Secretario: Gastón Monzón, Integral Software SRL.
Equipo: Dr. Fernando Sassetti, Bioing. Alejandro Hadad y Bioing. Josué Albornoz.

Problemáticas planteadas

  • Falta de disponibilidad de datos migratorios por viaje o cambio de residencia de los pacientes.
  • Poder obtener o cruzar datos de otras áreas que puedan influir en salud.
  • Falta de información en escena de las urgencias médicas de una clínica u hospital.
  • No se provee información al área de emergencia del hospital antes del arribo del paciente.
  • Falta de poder adquirir habilidades tecnológicas antes del cuidado del paciente
  • Se pierde demasiado tiempo en la registración de los datos digitalmente en la atención médica.
  • Falta de disponibilidad de tecnología con Inteligencia Artificial.
  • Falta de detección y evaluación temprana de factores de riesgo.
  • Falta de acceso al registro de datos, falta de acceso de construcción de Bases de Datos.
  • Falencias en la educación a la comunidad médica e instituciones Intermedias para el registro de los datos clínicos.
  • Poder desarrollar ambientes de trabajo interdisciplinario.
  • Falta de datos e información de los pacientes.
  • Falta una solución (App) que provea información inmediata del paciente al momento de la Atención Medica.
  • Hay demasiadas Bases de Datos antiguas o que no poseen libre acceso a la comunidad (limitaciones).
  • Falta de acceso de historia clínica digital, hay sesgo de Información en el llenado (HCE Incompletas).
  • En Neurociencia, son pocos los programas informáticos abiertos, hay demasiado para programar.
  • Hay demanda de profesionales para el análisis de datos | Falta de profesionales en esta materia.
  • Falta de técnicos informáticos que entiendan de estándares en Salud.
  • Necesidad de acceso de Base de Datos para patologías de sueños.
  • Bases de Datos propias con acceso compartido, no hay o son muy pocas.

Posibles soluciones y oportunidades de mejora

  • Interoperabilidad entre empresas de Telecomunicaciones y Telemedicina.
  • Que el ID del sujeto esté como primera variable de datos disponibles al acceso
  • Registro integrado del paciente.
  • Informe de aplicación para emergencias.
  • Capacitación sobre nuevas tecnologías médicas y uso de herramientas digitales.
  • Grabado de voz para que una aplicación pueda realizar una detección de síntomas en la atención médica online (Diagnóstico Presuntivo más IA).
  • Tener una aplicación que de alertas antes de un episodio de asma por ejemplo.
  • Incorporación de métodos de aprendizaje derivado de la ciencia de datos (Machine Learning). Permite mejorar la capacidad de detección de patologías.
  • Uso de modelos de predicción y/o alertas ante posibles episodios de emergencia – Medicina predictiva.
  • Generar una App o formulario de probabilidades para conocer los datos de salud locales masivos o usos masivos de datos.
  • Tener registro de tumores y datos sobre cáncer que poseen acceso limitado hoy día.
  • Trabajar con referentes gubernamentales para el acceso a los datos – El Estado debe proveer más accesibilidad.
  • Se debe tener más documentación de los sistemas de software.
  • Poseer un conjunto mínimo de datos registrables por ejemplo por edades. Desde del nacimiento se debe llevar registro utilizando un estándar o protocolo de registro.
  • Poder acceder a los datos en tiempo real al momento de la atención en Emergencia para que el médico pueda tener los datos reales del paciente al momento exacto de la atención.
  • Tener capacitaciones en herramientas de interoperabilidad de los sistemas de salud, herramientas tecnológicas, IoT, Big Data.

Conclusiones generales

  1. Gran necesidad de acceso masivo a la información clínica sobre datos de los pacientes y/o población. Hay herramientas destinadas al análisis masivo de los datos pero se posee demasiadas limitantes a los datos.
  2. Necesidad de espacios de encuentro y/o de capacitaciones abiertas las cuales puedan ser viables para el sector de Sistemas en análisis de información de salud.

Vertical AGROINDUSTRIA

Coordinador: Lic. Nicolás Rigoli, Vinculación Tecnológica CRER INTA.

Luego de las presentaciones pasamos al abordaje del tema bajo la metodología propuesta. Dado que no había representantes de la cadena de valor de la Agroindustria específicamente fuimos abordando las dificultades o problemas transversales a la cadena Agroindustrial para que se puedan producir soluciones que mejoren la eficacia y la eficiencia en todos sus eslabones, desde las ciencias de los datos.

La metodología mudó de centrarnos en los eslabones de la cadena agroindustrial a centrarnos en la discusión de cuáles serían los principales problemas y desafíos para que las ciencias de datos puedan tener un impacto positivo en el desarrollo agroindustrial.

Los principales problemas y desafíos identificados son:

  • Baja disponibilidad de herramientas de financiamiento adaptadas al desarrollo de soluciones tecnológicas.
  • Dificultades en el sector a la hora de percibir el impacto directo e indirecto de las soluciones tecnológicas posibles, tanto en la reducción de costos, como en el aumento de ingresos actuales, y en la capacidad de generación de nuevas unidades de negocios que van más allá del negocio agroindustrial propiamente dicho.
  • Baja disponibilidad de conectividad de calidad en sistemas extensivos de producción.
  • Inestabilidad de abastecimiento de energía eléctrica.
  • Inviabilidad económica para la implementación de soluciones que sí son viables en otros países (macroeconomía, sistemas de producción, otros motivos).
  • Generar un pensamiento orientado a la idea de negocio detrás de una propuesta de solución, desde el primer momento de su diseño.
  • Mejorar la comunicación y marketing de las soluciones tecnológicas al sector para potenciar la captación de mercado.
  • Mayor acceso a datos de calidad y en cantidad suficiente.
  • Dificultades de concretar alianzas estratégicas efectivas gana-gana, superadoras, entre las instituciones científicas y las empresas de base tecnológica.

Conclusiones generales

  1. Gran necesidad de un nexo que actúe como gestor tecnológico y de negocios entre las distintas dimensiones que requiere que una solución tecnológica sea viable y sustentable como negocio con impacto positivo en la cadena agroindustrial.
  2. Necesidad de espacios de encuentro para la discusión de soluciones viables para el sector agroindustrial en sus múltiples dimensiones y desafíos.

Creemos que desde espacios como el Polo Tecnológico del Paraná y el Distrito de Innovación Tecnológica de Oro Verde, podemos orientarnos a trabajar sistemáticamente (con un agenda de temas, fechas y actores relevantes más allá de la necesidad del sector y la oferta de tecnológica) en las conclusiones de esta mesa. Particularmente desde el área de INTA trataremos de generar dicho espacio.

Vertical GOBIERNO

Coordinador: Dr. Juan Pablo Magnin, Secretario de Ciencia y Tecnología, UTN Facultad Regional Paraná.

Los aspectos o dimensiones que involucran la Ciencia de Datos ocupan cada vez más una mayor significancia para comprender los procesos de innovación y transformación de procesos y tecnologías en las diferentes áreas de las organizaciones sociales, políticas y económicas. Por tanto, resulta indispensable reconocer las prácticas predominantes al interior de dichas organizaciones en cuanto a la creación y procesamiento de datos e información que impactan directamente en los bienes y servicios que se prestan.

La calidad y cantidad de producción de datos y generación de información son esenciales para el desenvolvimiento de las actividades estatales. Dada su dimensión y función social, los Estados generan y perciben grandes volúmenes de datos de diversa índole. En virtud de generar utilidades a estos datos e información se ejecutan ciertos mecanismos al interior del Estado para ordenarlos y posteriormente incorporarlos a los circuitos sistémicos como información vital.

Aunque el sentido común resalte la capacidad de los Estados de la producción y distribución de datos e información, ésta no debe considerarse como innata. Existen procesos y legados históricos al interior de los aparatos estatales que actúan promoviendo o limitando dichas funciones. En ese sentido, los análisis en esta materia deben destacar las particularidades que cada Estado posee junto a las sub-unidades o áreas que lo componen. En el horizonte de vínculos intra-estatales, las diversas áreas de convierten en clientes-internos respecto de otras, lo cual implica interrelaciones de capacidades de producción de datos de información entre éstas áreas, impactando en las áreas de mayor demanda el nivel o grado de desarrollo de capacidades de las áreas vitales de producción.

La conjunción de capacidades de producción de datos e información en los procesos internos del Estado permite identificar aquellos espacios de déficit de capacidades desde la disponibilidad de datos a la utilización de información para la toma de decisiones. Entonces, cabría preguntarse: ¿Qué tipo de datos son necesarios producir a los efectos de brindar productos y servicios públicos con mayor eficiencia (costos de transacción)? ¿Qué ingenierías se deben generar al interior de los procesos decisorios del Estado para favorecer mayores grados de utilidad de datos e información?

Considerando el valor transversal e inter-dependiente de los datos e información en el Estado, los problemas, limitaciones y necesidades de los mismos pueden revisarse a partir de dos dimensiones:

1) El ciclo de política pública: Agenda, Diseño, Ejecución y Evaluación.

2) El contexto o los ámbitos de desarrollo de las políticas públicas: Participación Ciudadana, Colaboración Social, Transparencia y Control y Representación Política.

Ambas dimensiones se conjugan en un proyecto de gobierno, esto implica construir y legitimar un tipo de participación ciudadana y colaboración social en la gestión pública, mejorando los mecanismos de transparencia y control, en los procesos que constituyen el ciclo de las políticas.

 Conclusiones generales
Las transformaciones en pos de dotar al Estado de herramientas modernas de gestión de datos suponen: comprender grandes cantidades de datos para la detección de problemáticas de potencial agenda, diseñar instrumentos de política pública y ejecutarlos con el mayor grado de información en el espacio socio-cultural donde opera la implementación, contar con datos e información idónea para la evaluación (control interno y externo), mejorando las capacidades para la revisión de políticas en curso nutridas de esquemas de valoración de datos e información bottom-up; fortaleciendo así las funciones de gobierno abierto y accountability.

Vertical FINANZAS

Coordinador: Lic. Santiago Henderson, Consejo Empresario de Entre Ríos.

Secretario: –
La mesa Fintech fue integrada principalmente por analistas y licenciados en sistemas, que a su vez se encuentra trabajando en empresas como empleados o asesores. Esto permitió abordar las problemáticas internas a una empresa y sobre la cultura del empresario tradicional.

Una vez realizada la presentación se pudo analizar el sistema Fintech en Argentina, las tendencias globales, y se hizo un repaso de las principales empresas y casos de éxito conocidos. Sobre estos casos (sobre todo Startups nacionales), se identificaron características en común, como el de trabajo colaborativo, flexible, desestructurado, desde redes neuronales y que colocan a las personas y la generación de dato como epicentro del modelo de negocios.

Luego en forma grupal se pudo identificar distintas problemáticas que se ven en el empresariado local y “tradicional” o que poseen las empresas que no son nativa digital.

Una de las mayores restricciones que se identificaron es la falta de cultura y el desconocimiento de los empresarios sobre la transformación digital y ciencia de datos aplicada al negocio financiero. Sumado a la baja calificación de sus empleados en la materia, lo cual no permite aprovechar la explotación de los datos que se tienen actualmente u optimizar los que se generan con la incorporación de nuevas tecnologías. A modo de resumen, dejamos apuntado las problemáticas y posibles soluciones de algunas.

Problema / limitante / necesidad Posible solución / oportunidad
Barrera inicial o de entrada: Altos costos de la infraestructura tecnológica ●        Realizar un análisis exhaustivo del proyecto que implemente estas tecnologías, para poder determinar con claridad el ROI.
Falta de confianza clientes en nuevas tecnologías ●        Necesidad de conectar con el cliente para mostrar posibilidades de mejoras en el corto plazo por el uso de datos de las empresas y entregando información en breves períodos de tiempo.
Resistencia al cambio de empresarios y dueños de empresas tradicionales ●        Generar involucramiento de los miembros de las empresas con información, indicadores y administración de datos.
Precariedad de la sistematización de los datos en las empresas ●        Generar datos de calidad para procesar

Conclusiones generales

Se arribó como conclusión que la falta de información de los actores económicos, fruto de una cultura escasa en el tratamiento y medición de los datos, conduce a obtener resultados poco satisfactorios, limitantes para poder escalar y ser competitivos.

El tratamiento incorrecto de los datos, por ausencia de conocimiento en estas nuevas formas de trabajar y explotar los datos, sumado a una baja educación financiera; converge en una problemática de peso en el ecosistema nacional. Es por esto que el sector fintech ha resultado uno de los más dinámicos en los últimos años, ya que intenta estar a la vanguardia tecnológica para solucionar la problemática que se presenta en el momento de la toma de decisiones de las empresas y agentes económicos en general.

Dada la importancia de este sector y el avance tecnológico que presenta, es necesario analizarlo de manera transversal, como un sistema complejo, y para ello el continuar con la difusión de esta temática, a través de eventos como este, cursos o programas de capacitación, entendemos que puede ser el inicio para empezar a romper estas barreras.

Conclusiones Generales

Se evidencia la necesidad de generar espacios de formación, discusión e intervención donde las técnicas y herramientas de ciencia de datos sean protagonistas. Y de hacerlo con una interrelación directa entre academia y sector productivo; fomentar espacios como este promueve este desafío de integrar y generar alianzas estratégicas entre actores de distintos entornos.

La metodología sugerida fue tomada en forma heterogénea y modificada en algunos casos según criterio de los coordinadores y asistentes de las Mesas de Trabajo. Se observa que es valioso darle continuidad a espacios como este en próximos encuentros.

En cuanto a lo que hace a las verticales, a grandes rasgos se pudieron identificar claramente problemas: algunos claros de falta de existencia o acceso a los datos, sistematización de datos e información, integrados, de calidad y uniformes; interoperabilidad e infraestructuras necesarias para encarar los problemas desde escalas macros, por sobre institucionalmente independientes. Otros relacionados con falta de recursos, costos, rentabilidad como así también con la necesidad de un cambio de cultura desde la dirigencia empresaria y gubernamental: Transformación Digital requerida. El papel del Estado como articulador, teniendo en cuenta el valor transversal e interdependientes de los datos, así como la sensibilidad de los mismos.

Teniendo en cuenta la distribución de la participación de cantidad de asistentes en las 4 verticales, se notó mayor demanda en Gobierno y Salud por sobre Finanzas y Agroindustria.


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