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Guía Para El Autodiagnóstico Y Preparación De Estrategias De Datos En El Sector Público De América Latina Y El Caribe


# Introducción

El avance y la transformación de la agenda digital y de datos de los últimos años ha servido para identificar aquellos elementos clave para el éxito de las políticas públicas, así como los desafíos financieros, tecnológicos, organizacionales y de habilidades que aún siguen estando presentes en los gobiernos de América Latina y el Caribe.

Reconociendo la diversidad de la región y que cada gobierno, nacional o local, se encuentra en distintos niveles de progreso respecto a iniciativas de datos, hemos desarrollado esta guía de autoevaluación para ayudar a determinar el grado de madurez en el que se encuentran las siguientes condiciones: liderazgo, financiamiento, marco normativo,estructura organizacional, datos y gestión dedatos, construcción de capacidades,demanda y comunidad de usuarios, y tecnología y mecanismos de transferencia.

De esta manera, esta herramienta le permitirá a un gobierno priorizar aquellas condiciones que requieran mayor atención, y determinar acciones a corto, mediano y largo plazo para definir un modelo de gobernanza democrático y una estrategia de datos integral que mantenga a las personas en el centro de la conversación. Eso significa contar con el apoyo político y financiero para su sostenibilidad; instrumentos normativos que reduzcan la incertidumbre y la discrecionalidad; reglas de acceso, uso y transferencia de datos claras y sencillas; una gestión ética y segura de los datos; inclusión y participación de usuarios dentro y fuera de gobierno; y estándares para aprovechamiento efectivo de los datos como detonadores del desarrollo.

¿Qué es una Estrategia De Datos?

Una Estrategia de Datos proporciona a un Gobierno un destino y un rumbo a seguir - acorde a sus condiciones políticas, sociales y económicas - que le permitan aprovechar de manera eficiente y estratégica los recursos de datos con los que cuenta.

Para lograr esto, la Estrategia de Datos debe tomar en cuenta los elementos que confluyen en el ciclo de vida del dato: creación, procesamiento, almacenamiento, intercambio, uso y análisis , archivo y preservación; tomando en cuenta actores, tecnología, leyes, presupuesto y otros elementos.

Considerando el dinamismo del contexto internacional que actualmente vivimos, estas estrategias deben diseñarse con una perspectiva de implementación de 3 a 5 años a partir de la fecha de publicación.