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Arkaitz Arteaga Elorriaga
Big data, neurona-sare, deep learning eta halako terminoak ohiko bihurtu zaizkigun garaiotan, ez dugu ahaztu behar, batez ere administrazio publikoen esparruan, datu-osotasuna funtsezkoa dela ebidentzian oinarritutako erabakiak hartzeko. Administrazio publikoa datuak biltegiratzeko azpiegituretan zein datuekin lotutako bestelako azpiegituretan gehien inbertitzen duten sektoreetako bat dela egia bada ere, joera handia dago informazio horren guztiaren erabilgarritasunari balio handiegia emateko; izan ere, informazio hori, lege-esparruaren ondorioz batez ere, oso zatituta egon ohi da eta, hala, interkonexio-zailtasunak handiak dira. Horri egungo mundu hiperkonektatu eta polarizatuan informazio fidagarria aurkitzeko dauden zailtasunak gehitzen badizkiogu, ebidentziara hurbiltzeko modu bakarra gure informazio-sistemen oinarriak ikuspuntu berrietatik birplanteatzea da. Datu-osotasuna, zentzurik zabalenean (kalitatea, osotasuna eta balioa), etengabe berrikusi eta hobetu behar da, eta, bide horretan, besteak beste, small data eta data wrangling kontzeptuak izan behar dira buruan irtenbide konplexuagoak baloratu aurretik. Artikulu honek kontzeptu horietan sakontzen du zehazki, Eusko Jaurlaritzako Justizia Zuzendaritzako Helduen Justizia Zerbitzuko informazio-sistemen kudeaketa-ereduan egindako hobekuntza adibide gisa hartuta.
En tiempos en los que términos como Big Data, Red Neuronal o Deep Learning están a la orden del día, no debemos olvidar que, sobre todo en el ámbito de las administraciones públicas, la integridad del dato es fundamental para la toma de decisiones basadas en la evidencia. Si bien es cierto que la administración pública es uno de los sectores que más invierte en infraestructuras de almacenamiento y datos, se tiende a sobrevalorar la utilidad de toda esa información que, en gran medida y debido sobre todo al marco legal, se encuentra muy compartimentada y con grandes dificultades de interconexión. Si a esto le sumamos la dificultad para encontrar información fidedigna en un mundo hiperconectado y polarizado, la única manera de acercarnos a la evidencia es replantear las bases de nuestros sistemas de información desde nuevos puntos de vista. La integridad del dato, en su sentido más amplio (calidad, integridad y valor), debe ser revisada y expuesta a una mejora continua y conceptos como el Small data y el Data Wrangling, son los objetivos a tener en mente antes de valorar soluciones más complejas. Este artículo profundizará en estos conceptos tomando como ejemplo la mejora realizada en el modelo de gestión de los sistemas de información del servicio de Justicia de Adultos de la Dirección de Justicia del Gobierno Vasco.
In times when terms such as Big Data, Neural Network and Deep Learning are the order of the day, we must not forget that, especially in the field of public administrations, data integrity is essential for evidence-based approach to decisión making. Although it is true that the public sector is one of those to make the greatest investment in storage and data infrastructures, there is a tendency to overestimate the usefulness of all this information which, to a great extent and mainly due to the legal framework, is highly compartmentalized and with great interconnection difficulties. If we add the difficulty of finding reliable information in a hyperconnected and polarized world, the only way to get closer to the evidence is to rethink the foundations of our information systems from new points of view. Data integrity, in its broadest sense (quality, integrity and value), is the basis of this path and concepts such as Transfer Learning and Small data, the objectives to keep in mind before evaluating more complex solutions. This article will try to delve into these concepts, taking as an example the improvement made to the management model of the information systems of the Basque Government's Directorate of Justice.
