Data Analytics Cloud

Las Siete Lecciones que nos Ha Enseñado el COVID-19 sobre Data Strategy

El análisis de datos ayuda a tomar mejores decisiones. Los gobiernos no son nuevos en esto de las decisiones data-driven y llevan muchos años esforzándose en tomar decisiones objetivas. En la actual crisis del COVID-19, muchos gobiernos han reaccionado de manera ágil con los datos disponibles (otros no tanto), desarrollando estrategias para combatir los efectos del virus. Usando datos, herramientas de analytics y tecnologías emergentes, los gobiernos han podido tomar mejores decisiones en los protocolos restrictivos como están siendo las prohibiciones de movilidad, cierre de escuelas, medidas durante la cuarentena y distancia social de cara a reducir la propagación del virus.

La crítica situación nos ha dado varias lecciones y ha remarcado factores clave para contar con una correcta estrategia de datos, aplicable tanto a nivel gubernamental como a cualquier tipo de industria:

1-Los datos en tiempo real son claves para la resiliencia

2-La presentación de los datos es mucho más efectiva cuando se centra en los usuarios

3-El cloud hace que los datos pasen de ser un lujo a una utilidad

4-El Data Governance es crucial

5-Una estrategia de datos está incompleta sin privacidad y seguridad

6-El Data-Sharing permite la innovación

7-Identificar y encarar los problemas con los datos fortalece la toma de decisiones

1-Los datos en tiempo real son claves para la resiliencia

De cara a afrontar el alto nivel de incertidumbre, los gobiernos se han enfocado en hacer seguimiento de datos en tiempo real. Este enfoque ha permitido poder trackear datos económicos y de salud para ir midiendo la propagación del virus así como para poder desarrollar vacunas, gestionar la capacidad del sistema sanitario y trabajar para asegurar una vuelta a la normalidad segura.

Los datos en tiempo real pueden utilizarse de diferentes formas:

Responder de Manera Ágil

Taiwan pudo combatir la propagación del virus mediante herramientas digitales que indicaron que el origen estaba en Wuhan. Comenzaron a realizar tests a los pasajeros de todos los vuelos procedentes de esta ciudad en Diciembre de 2019. Para evitar la escasez de mascarillas, mapearon la disponibilidad en tiempo real – actualizado cada 30 segundos- de mascarillas en 6000 farmacias a lo largo de todo el país. Del mismo modo, pudieron atajar a tiempo todos los rumores y teorías conspiratorias que comenzaban a verse por redes sociales – en un plazo de dos horas- para evitar la propagación de fake news.

Efecto `Fake News´

Estas herramientas consiguieron que el ratio de contagios fuera de 45 personas por cada 1000 habitantes.

Uso de Modelos Predictivos

Los gobiernos, universidades y centros de investigación se han servido de los datos para crear modelos predictivos sobre la propagación del virus. Por ejemplo, el US Department of Homeland Security´s National Biodefense Analysis and Countermeasures Center desarrollaron un modelo predictivo para evaluar la descomposición del virus en superficies combinando factores como la humedad relativa, la radiación y la temperatura.

Búsqueda de Patrones Emergentes

Las tecnologías emergentes como la IA puede mejorar la utilidad de los datos identificando patrones. Para asistir a los investigadores para detectar cambios en la estructura genética del virus, se desarrolló una innovadora herramienta sobre el genotipo del COVID-19 que combinaba datos globales existentes del virus con datos individuales de hospitales, acelerando la obtención de resultados.

2-La presentación de los datos es mucho más efectiva cuando se centra en los usuarios

Basándose en los principios básicos de Visualización de Datos, los gobiernos y otras instituciones están trabajando para hacer que los datos del COVID-19 sean cada vez más entendibles y accesibles.

Estos meses hemos podido comprobar que una buena visualización puede llegar a ser muy potente al ser viral y llegar incluso a cambiar el comportamiento de las personas.

Aquí tienes algunos ejemplos:

Fuentes: William D. Eggers et al., Goverments´response to COVID-19, Deloitte Insights, April 16. 2020; Johns Hopkins University Coronavirus Resource Center, «Global map», accessed September 2, 2020; Harry Stevens, «Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to `flatten the curve», Washington Post, March 14, 2020.

Muestra y Expresa

El cerebro humano procesa imágenes 60,000 veces más rápido que lo hace con los textos. Esto significa que los datos expresados en un mapa dicen mucho más y son procesados de manera más eficiente que si están en una hoja de cálculo.

Hazlo Simple pero Eficaz

Los datos recogidos y publicados regularmente por el gobierno deben están diseñados teniendo en mente a los usuarios finales. La visualización debe ser simple y rápida de entender lo que la convertirá en algo potente y comunicará de manera clara el mensaje deseado.

Toma Decisiones y que Empiece la Acción

El objetivo final de representar datos es para mejorar la tomar de decisiones y realizar acciones. Los dashboards nacionales permiten a los usuarios comparar la situación entre países y regiones en el mismo gráfico, facilitándoles una vistazo general de la situación y obtener insights de valor. El dato en sí mismo no tiene valor, si no que adquiere ese valor cuando estamos transmitiendo un mensaje, cuando se toman decisiones y cuando se realizan acciones data-driven.

3-El cloud hace que los datos pasen de ser un lujo a una utilidad

La importancia del cloud ha seguido creciendo durante la pandemia. El gobierno, al igual que millones de compañías en todo el mundo, han tenido que lanzarse al cloud para permitir el teletrabajo, asegurar la no interrupción del funcionamiento de tareas críticas y facilitar datos en tiempo real de la propagación de la pandemia. Una repentina transición hacia entornos virtuales que ha incrementado la cantidad de datos almacenados en la nube.

Formar Nuevas Alianzas

Al haberse movido hacia herramientas basadas en cloud ha facilitado el Data Sharing y por lo tanto ha aumentado la conectividad entre todo el ecosistema global. Un gran número de organizaciones como The Future Society, Stanford University´s Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), y la UNESCO han unido sus fuerzas para recolectar todos los datos globales de la pandemia y ayudar a los líderes mundiales a tomar mejores decisiones.

4-El Data Governance es crucial

La actual pandemia ha provocado varias dudas en torno al uso de manera severa de datos y ha generado muchas cuestiones en materia de data Governance, como la propiedad de los datos y la transparencia.

Abordar la Propiedad de los Datos (Data Ownership)

El control sobre los datos y su propiedad es una preocupación recurrente en los últimos tiempos para más del 79% de los usuarios.

El GDPR junto con otras regulaciones presentes, y futuras, están llevando a cabo una batalla sin precedentes luchando por la protección y seguridad de los datos, imponiendo fuertes sanciones a las compañías que no se están tomando este asunto con la rigurosidad adecuada.

Al establecer un marco de trabajo que determine el propósito de esos datos, quién los gestiona, cuándo, cómo y hasta cuándo pueden ser recogidos y almacenados hará que el uso de los datos sea más efectivo y ético, incluso en medio de una pandemia.

Por ejemplo, en la app del COVID-19, el UK National  Health Service y el Department of Health and Social Care han sido asignados como los Data Controllers que dicen el propósito de la recogida de esos datos, si se pueden compartir, hasta cuando se pueden almacenar y mucho más.

Transparencia

Cuando Singapur desplegó su App `TraceTogether’, el gobierno fue transparente en todo lo referente a los datos que iban a ser recogidos y cómo iban a ser usados al mismo tiempo que le daban la posibilidad al ciudadano de controlar qué datos y cómo se trataban.

Mediante indicaciones claras a los usuarios, estos podrán tener mayor libertad a la hora de ceder sus datos, ya que la mayoría de veces los textos son infinitos y las personas que lo aceptan no saben en realidad bajo qué condiciones lo hacen. Facilitando la vida a los usuarios aumentan las probabilidades de que compartan sus datos por un bien común.

5-Una estrategia de datos está incompleta sin privacidad y seguridad

Con grandes cantidades de datos personales siendo recogidos por parte de los gobiernos, ha surgido una gran preocupación en torno a la protección de estos datos. Desde que la pandemia explotó a principios del año 2020 los ciber ataques reportados han crecido en un 400%. En abril, el Centro de Seguridad Nacional de UK impidió 83 intentos de phishing the emails sospechosos. Debido al incremento de los niveles de preocupación, la seguridad y la privacidad de los datos tiene que formar parte del gobierno y cualquier empresa que trate con datos de sus clientes.

Implementar la Privacidad a través del Diseño

El concepto de implementar privacidad a través del diseño surge a la hora de incorporar elementos que logren esos niveles de privacidad a nivel tecnológico, de proceso e infraestructura.

Google y Apple han unido sus fuerzas con las autoridades sanitarias norteamericanas de cara a ayudar en este reto de la privacidad. Anonimizan datos, utilizan contraseñas temporales en vez de estáticas para proteger la identidad y requieren de consentimiento explícito para subir datos del usuario a la nube.

Anonimizar datos encriptándolos, eliminándolos o sustituyendo los datos sensibles sin perder la esencia del data set en un enfoque muy común de cara a proteger la privacidad.

En Bélgica, las telco están facilitando la localización de los usuarios que junto con los datos sanitarios conforman un data set anónimo que ayuda al gobierno en su respuesta a la pandemia.

6-El Data-Sharing permite la innovación

La pandemia ha impulsado a los gobiernos a evolucionar el nivel de data sharing actual y las normas de interoperabilidad para acelerar la colaboración entre sectores y países, fomentando con ello la innovación.

Reducir las Barreras del Data Sharing

Algunos países han establecido unos frameworks especiales para el data sharing para dar respuesta a la pandemia. Por ejemplo, el gobierno italiano está siguiendo un protocolo especial de data sharing para permitir a las instituciones y diferentes players del sistema sanitario italiano, recoger y compartir datos. Esta clase de acuerdos crean la oportunidad tanto a empresas como gobiernos, de examinar sus procesos actuales de data sharing y rediseñarlos de cara al futuro.

Involucrar a los ciudadanos

En Alemania, la app del Centro Nacional de Control de Enfermedades permite que los ciudadanos compartan de manera voluntaria sus datos como frecuencia cardiaca, temperatura o patrones del sueño. Los datos son posteriormente anonimizados y usados para predecir síntomas. Estos insights están permitiendo a las autoridades sanitarias trackear a los pacientes por código postal.

Taiwan, unió en su app a ciudadanos, universidades y desarrolladores de software y pudo trackear el stock de mascarillas por farmacia, el gran resultado de esta colaboración.

7-Identificar y hacer frente a los problemas con los datos fortalece la toma de decisiones

La pandemia ha aireado muchos problemas existentes en los datos con los que cuentan los gobiernos como sesgos, reportings inconsistentes o datos incompletos. Los analistas y los decision makers deben corregir estos problemas dado que sus decisiones pueden afectar a la vida de millones de personas.

Por otro lado, para evitar sesgos y asegurar la veracidad de los datos, los datos deben ser obtenidos de múltiples fuentes para posteriormente ser interpretados.

En términos de analítica predictiva, cuantos más datos, mejor. La pandemia nos ha enseñado de nuevo que el dato es uno de los grandes activos con los que pueda contar un gobierno o una empresa. El volumen de datos cada vez es mayor y contar con una estrategia de datos holística es fundamental de cara a sacar el máximo partido a esa información.

Referencias: Todos los derechos reservados al informe «Deloitte Insights»

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