Enseñando ciencia de datos para AAPP

Hace unos meses recibí un Whatsapp de Encarna Hernandez de Novagob para hablar un rato. La verdad es que en tiempos del COVID las RRSS nos han facilitado mucho el contacto, pero con 6 horas de diferencia, hay que organizar citas hasta para decir buenos días. El caso es que Encarna me comentaba la posibilidad de crear un curso de Ciencia de Datos para AAPP para el Ministerio de Cultura.

Después de tomarme un par de días para pensarlo, me apunté a la aventura. No ha sido fácil, porque con el tema de los horarios míos y los de la gente en España, sería difícil hacer un curso en el que coincidiéramos… y creo que hay cosas que difícilmente se aprenden si no hay una interacción. Así que hablé con la gente de El Arte de Medir, con quien ya he trabajado otras veces (en Castellón y el INAP) y que son unos fenómenos en todo lo relacionado con datos y nos pusimos manos a la obra. Al final montamos un curso que creo que está muy bien. Ahora os cuento como lo estamos haciendo

El cuadro San José de Calasanz ilustra el artículo sobre ciencia de datos para AAPP
San José de Calasanz, patrón de los profesores apoya este contenido. Fuente

El reto de enseñar ciencia de datos en las AAPP

Una de las cosas que me hicieron reflexionar sobre si hacer o no el curso era si merecía la pena hacer un curso así. Hoy en día hay cientos de cursos para empezar a trabajar con ciencia de datos, muchos de ellos gratuitos. Además, lo que es la parte más “dura” de la disciplina es para perfiles muy concretos (gente con algo de competencias de programación o de matemáticas), lo que no es un perfil muy común en las AAPP. Esto sería una cuestión más o menos común para cualquier tipo de organización ,pero en el caso de las AAPP tenemos algunos añadidos.

  • La diversidad de los perfiles que asisten a cursos de formación. En mi experiencia dando clase en AAPP es muy común encontrarse con perfiles realmente diversos. Esto es, a priori una fortaleza, porque se enriquecen perspectivas y se genera empatía. Sin embargo, en términos docentes es complicado de gestionar: es fácil aburrir a unos, perder a otros y hacer esto en distintas etapas. Así que hay que tratar de buscar un equilibrio de los contenidos para que todo el mundo aprenda algo nuevo y se salga con una base común sin quedarse en justo lo mínimo.
  • La función poco clara de las AAPP del uso de ciencia de datos. La ciencia de datos es “relativamente” nueva y tiene de momento poca explotación en las AAPP. Hay una ligera indefinición sobre su uso de manera común, y en muchos casos, las AAPP trabajan más pensando en documentos que en datos. Es decir, no es como hacer un curso de disciplinas consolidadas como la auditoría de cuentas o asesoría jurídica.
  • La enorme diversidad de datos. Cuando se monta un curso de datos para una corporación el tipo de datos y su finalidad están muy definidas: modelo de negocio y rentabilidad. En una administración como el Ministerio de Cultura hay muchísimos tipos de datos y los objetivos de negocio no están tan claros ni son tan explícitos

Así que sobre esta base empezamos a trabajar.

¿Qué pensamos que hay que aprender?

Con todo esto, nos preguntamos ¿qué podríamos enseñar de utilidad en estas condiciones? Pues bien, pensamos que lo mejor era contribuir a crear unas competencias para gestionar precisamente la incorporación de la ciencia de datos a las AAPP. Esto supone, ver cómo empezar a instaurarla (con una variedad orgánica enorme) y dar los primeros pasos. Suena un poco abstracto, pero nuestros objetivos quedaron en:

  • Explicar el papel de los datos en las organizaciones públicas. Esto puede parecer una obviedad: todo el mundo sabe que los datos son muy importantes, y más ahora, en todo tipo de organizaciones. Sin embargo, se trata de explicar qué funciones exactas pueden desempeñar los datos en el ciclo de acción de las AAPP y cómo pueden sacarle provecho en cada una de las fases de la acción pública.
  • Entender cómo funciona y se gestiona un proyecto de datos. A modo de perspectiva pensamos hacer un viaje en el que la propia gestión de un proyecto fuera el vehículo de la formación. Se trata de una idea general de qué hacer y qué no hacer.
  • Iniciar proyectos de primer nivel de manera autónoma. Muchas veces la mejor manera de empezar a explotar los datos es dejar a gente con ganas, interés y mucho conocimiento de la organización empezar a aplicarlos por su cuenta. Esto requiere una pequeña formación acerca de cómo iniciar y gestionar proyectos que, aunque puedan parecer básicos o simples, son el primer paso para un viaje al cambio. Siempre he creído más en la innovación de guerrilla que en las grandísimas estrategias.
  • Gestionar o entender proyectos desarrollados por terceros. Otra cuestión a tener en cuenta es que los proyectos de datos requieren juntar perfiles, competencias y experiencias que no siempre están a disposición de las AAPP. En este caso la función es la de establecer expectativas y garantizar que el proyecto cumpla sus objetivos. Este es otro bloque básico.
  • Dar valor a los datos en la organización. Por último, los datos tienen sentido cuando llegan a todo el mundo. Una cuestión fundamental es contribuir a que todas las personas de la organización los entiendan, los usen, los demanden y los aprecien. Esto también es algo que empieza con unas pocas personas muy implicadas.

Lo que esperamos enseñar en el curso de Ciencia de Datos para AAPP

Con todo esto, montamos un pequeño temario para cumplir los objetivos. Está compuesto en :

  • El uso de los datos para la Transformación Digital. No hay transformación digital sin datos. Pero no la hay tampoco si no le damos sentido a los datos en el modelo de negocio. Es casi imposible hacer una “guía rápida” para todos los caso, pero si es posible dar las pistas para que cada persona lo entienda.
  • La gestión de proyectos de datos y sus principales problemas. La gestión de proyectos de datos no es muy diferente a cualquier otro tipo de proyecto. Sin embargo los problemas sí que tienen algunas dificultades. Mientras que en los proyectos “normales” los problemas son evidentes, la mayoría de los problemas relacionados con datos es que son muy difíciles de detectar porque, precisamente, alteran nuestra percepción.
  • Crear y gestionar equipos de datos. Los equipos de datos son maravillosamente pluridisciplinares. No se trata tanto de contar qué perfiles hay, sino de qué roles se necesitan y cómo aporta cada uno una serie de cuestiones. Normalmente las diferencias de composición de los equipos dan resultados distintos y, en muchos casos, igual de enriquecedores. La cuestión es sacarles el máximo brillo posible.
  • Los pasos para desarrollar un proyecto. Con todo esto, ya nos metemos en harina: cómo hacer proyectos, qué técnicas aplicar para cada caso, como trabajar los datos para conseguir buenos resultados.
  • Transmitir los datos. Os puedo asegurar que pocas cosas son tan frustrantes como entender algo, saber que es importante y no ser capaz de hacérselo ver al resto de la gente. La transmisión de lo que se aprende en los datos es tan importante como los resultados. Un resultado que no se entiende (y que no se usa) es un resultado que prácticamente no existe.
  • Consolidar el uso de los datos en las organizaciones públicas. Este punto es el último. ¿Cómo hacer que pequeñas experiencias se hagan contagiosas en toda la organización? ¿Qué podemos hacer cuando parte de la gente con la que trabajamos no quiere formar parte de este viaje? Este es el último punto.
Infografía que resume el curso de ciencia de datos para aapp
Infografía que recoge el contenido del artículo

La verdad es que siempre estoy nervioso antes de empezar una formación. Más aún cuando es la primera vez que la doy y, más aún, cuando no puedes “sentir” el aula, lo que siempre da margen de adaptación. En todo caso, espero que salga bien, porque creo que es algo que puede aportar mucho a las AAPP.

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