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Carta a Santa Claus Gov – 7 bases de datos deberían transparentar los gobiernos – (Call to action: BANXICO, INEGI, SHCP, Iniciativa Digital, SSPC…)

Este Diciembre es época de dar y recibir buenos deseos. Si el “Buenfin” no te cumplió o no tenías tu “aguinaldo” en el momento es mejor iniciar a preparar esas cartas y buenos deseos de navidad. Nosotros en Datlas ya hicimos la nuestra y la queremos compartir contigo.  Como todos los años buscamos nuevas fuentes de datos y, junto con algunas comunidades de datos, somos vigilantes de la información que libera el gobierno. En esta columna compartimos:

7 bases de datos que deberían transparentar los gobiernos como regalo de navidad para “dateros”

Es importante establecer de antecedente que esta carta de deseos tiene sesgo para México, sus gobiernos Estatales y Municipales.

También puedes leer nuestro blog: ¿Qué pasa si un gobierno no libera datos?

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1) Datos de inseguridad geo referenciados

En México, hay regiones del país que son muy propensos a riesgos de homicidios, secuestros, entre otros. Liberar estos datos es arriesgado por temas de investigaciones o podrían dar nuevas ideas a gente que planea este tipo de actos. Pero por otro lado hay otros eventos menores como robos, asaltos y/o atracos que pudieran ser socializados con mayor resolución.

Si tuviéramos datos de inseguridad podríamos tener mapas de delito que nos den lectura de qué zonas son más peligrosas para caminar o andar a cierta hora. La gente local “ya lo sabe” , pero imaginate la utilidad que le pudiera dar a turistas o a negocios que quieren decidir una nueva ubicación.

¿Cómo hacerlo rentable? Intercambiar o vender estos datos con UBER, DIDI, CABIFY, GOOGLE MAPS, WAZE, etc. para que ajusten sus algoritmos evitando así que conductores pasen por zonas de peligro o ajustando sus tarifas con la variable de riesgo de inseguridad.

BONUS: Existen muy buenos generadores de datos de inseguridad. De hecho hemos publicado los datos de elcri.men en nuestro blog de datos de inseguridad.  Pero si tuviéramos más datos y a mayor detalle podríamos generar cosas increíbles.

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2) Datos de tránsito y choques de autos geo referenciados

Al menos en México, el protocolo de un choque de autos es esperar que un oficial de tránsito llegue al lugar de los hechos para que pueda apoyar a definir un culpable. Otros rituales de los tránsitos es realizar “antialcoholicas” o “retenes” los fines de semana, multas por exceso de velocidad, entre otros.

Por otro lado he de reconocer que al menos en el municipio donde trabajo hay tránsitos muy amables que hasta servicio de auxilio ofrecen. Cuando hay que cambiar una llanta o caímos en un bache nos apoyan para resolverlo. En cualquiera de los casos los datos que generan en estas interacciones podrían ser valiosos para otros conductores y/o para aseguradoras.

¿Qué necesitamos? Datos de incidentes de tránsito (positivos o negativos) con su coordenada. Esto nos permitiría tener estadísticas más puntuales y ser más objetivos en la implementación. Aqui un ejemplo que estuvimos trabajando.

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3) Datos de nuevas aperturas y cierres de negocio con coordenadas

Entender la dinámica de apertura de nuevos negocios nos da un termómetro implícito de cómo está la economía. Y en la búsqueda de nuevos indicadores económicos que puedan complementar al PIB para dar una imagen más realista de la situación en un país una base de datos como esta sería de mucha utilidad.

La mayoría de las veces los negocios tienen que pedir permisos para vender alcohol, prestar cierto tipo de servicio, altas en Hacienda, entre otros. Todos estos registros viven en silos aislados.

¿Cómo podría funcionar? Bases de datos unificadas con la información de nuevos negocios que pudieran habilitar auditorias más inmediatas de bancos para créditos, generar un mejor contexto al gobierno de las zonas donde más se está impulsando la economía y tomar acciones donde más negocios corren peligro.

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4) Información de nuevos desarrollos urbanos

Similar al punto anterior. La construcción es una de las brújulas más importantes de la economía de un país. Es motor económico y generador de empleo, sobre todo cuando se dedica a construcciones de aeropuertos, plazas comerciales u otros aparatos que van a multiplicar el valor económico.

Sobre todo en proyectos públicos, debería haber más transparencia en las oportunidades específicas que va a generar un nuevo proyecto. Este potencial, contextualizado, puede motivar la participación de más inversionistas en nuevos desarrollos generando así un círculo virtuoso.

¿Cómo arrancar? Podríamos tener mapas con todos los desarrollos de un Estado, la etapa en la que se encuentran y descripción del proyecto. También lineas de contacto para que proveedores puedan ofrecer sus servicios y al mismo tiempo un estimado de impacto en el avalúo que estará generando la zona.

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5) Datos de calidad del aire con mayor resolución

En este punto ya hay avances, pero no por iniciativa del Gobierno, sino por comunidades y empresas que hacen esfuerzos independientes. De hecho no hay un estándar de medición que esté alineado a lo que recomiendan las organizaciones internacionales.

Necesitamos más infraestructura que de visibilidad de la situación del aire. Un medidor por municipio no es suficiente, hay que ampliar e incentivar a empresas y dueños de edificios a que promuevan estas medidas para ayudarnos a todos como sociedad.

¿Qué debemos continuar haciendo? Implementando más infraestructura de información abierta para que desarrolladores implementen nuevas ideas y propuestas de soluciones.

BONUS: Al menos en Nuevo León, tenemos ya algunos intentos. Y es bueno saber que empresas están impulsando iniciativas de estudiantes y emprendedores como Heineken con su árbol de algas purificador de aire.

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6) Más métricas para calificar escuelas según los resultados de sus alumnos

En México hay un rezago educativo y no se va a curar mañana, ni el próximo año. Tomará más tiempo y es justo decir que siendo la educación uno de los pilares más importantes de desarrollo de un país debería ser una de las áreas que se maneje con más cálculo.

Necesitamos más claridad sobre la calidad que ofrece cada institución, su profesorado, alumnado, ubicación y entorno. Esto nos ayudaría a identificar oportunidades inmediatas para fortalecer, atender y/o dejar de hacer en términos educativos.

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7) El “nice to have” –  Datos de transacciones de TPV y fraudes en línea desagregados

Aunque el IoT (internet of things) suena como una novedad, desde hace más de 10 años los países tienen un sensor económico que no se ha capitalizado al máximo, nos referimos a las TPV (terminales punto de venta). Osea donde pasas tu tarjeta de crédito o débito cuando pagas.

Cada transacción concreta termina en una base de datos. De la misma forma las transacciones en línea están dejando un rastro que puede dar más visibilidad de cómo le está yendo a ciertas zonas en el sentido de negocios.

Podríamos comenzar a desarrollar soluciones como las de Barcelona con su mapa de calor de retail que ayuda a nuevos negocios a identificar zonas de alto potencial.

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Hasta aquí la columna de hoy, ahora la pregunta es ¿Qué opinas? ¿Cuál otra base de datos podría ser una buen aportación y sobre todo ¿Cómo la usarías para el beneficio de la sociedad?

Deja tus comentarios y comparte. Feliz Diciembre.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

Japón, sus robots y su Big Data – Datlas Research

 

“Sumimasen”, “Konishiwa”, “Arigato” (Frases en Japonés)

Hace unas semanas tuvimos la oportunidad de visitar Japón. Un gran país con bastante historia y cultura que ha logrado mantener la riqueza de su cultura (samurai, emperadores, literatura, atención a los detalles, etc.) en paralelo a convertirse en una de las potencias en desarrollo tecnológico de la actualidad. De esta visita surge la idea de esta columna donde queremos hablar de como una tendencia como el Big Data se ha mezclado a la perfección con la cultura Japonesa para capitalizar oportunidades de una forma que sólo ellos saben hacerlo.

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Así que si te interesa Japón y conocer un poco de lo que dicta el Big Data para los siguientes 5 años continúa leyendo, estás en el lugar indicado.

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“Sumimasen”, “Konishiwa”, “Arigato” (Disculpe o perdón, Hola, Gracias) son frases en Japones que escuchas en cualquier tienda japonesa. Y es que la atención a los detalles y al cliente de manera impecable es casi una religión para las empresas en Japón. Entregarse al servicio de los clientes sonriendo, atendiendo sus necesidades está en su cultura. Los japoneses tienen formas peculiares de decir “no” sin rechazar y de corregir haciendote ver siempre que “es por tu bien”.

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Desde el plano tecnológico  y para estar en el mismo contexto es importante saber que hace unos 20 años llegó el internet a Japón.  Y hace unos 10 años se comenzó a trabajar en lo que hoy conocemos como Big Data. A continuación investigamos 4 prácticas de Analítica y datos que se aplican en Japón que pudieran llevarse a países en desarrollo.

1) Universidades promoviendo Big Data en el sector público

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La escuela más prestigiosa de Japón, La universidad de Tokyo, abrió hace unos meses un centro de investigación de Big Data para incentivar políticas públicas. La información demográfica, geográfica y meteorológica puede ser utilizada de manera gratuita por empresas privadas.

Dentro del UTODC ( University of Tokyo Open Data Center) Las personas también tendrán acceso a mayor transparencia de empresas y gobiernos locales que quisieran hacer pública su información. Esto ahorrará a personas y empresas tiempo – dinero que gastarían creando sus propios canales de información.

El dato más impresionante es el estimado en el crecimiento del PIB que realizaron con la apertura de este centro. El valor agregado sobre Producto interno bruto es de alrededor de 160-700 billones de Yenes. Que en dólares sería 1.51 – 6.67 billones.

2) Gobierno incentivando Big Data

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Otro caso aplicado es el del gobierno certificando a compañías que se conviertan en proveedoras de datos a cambio de beneficios fiscales.  Los denominados “bancos de datos” consolidarán información de empresas y de centros de investigación con el objetivo promover la creatividad para nuevos negocios y mejoras en la productividad.

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Los datos a incluir consideran: Mapas, información naval y terrestre e imágenes capturadas por cámaras locales.

3) Big data como complemento a la cultura japonesa de Atención impecable

Si al principio del blog hablamos de que los japoneses tienen una atención al cliente extremadamente buena. Algunas aplicaciones de análisis de datos enfocada al contacto humano son “robots” para ofrecer nuevas interacciones del cliente con las marcas.

En la práctica es díficil lograr que un cajero sea multilenguaje y cumplica con estricto apego el manual operativo de una empresa. Atendiendo esta complejidad, comienza a ser cada vez más normal en Japón encontrarse en centros comerciales, aeropuertos o tiendas departamentales robots que asistan a los clientes en sus compras.

Por ahora su principal labor es dar información, escoltar a áreas de la tienda o levantar encuestas. Pero en un futuro se piensa que sean acompañantes de todos los días como el robot Kirobo que desarrolla Toyota.

4) Caso aplicado – Seven Eleven (7-11)en Japón y tiendas de convenencia

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Seven Eleven Japón tiene más de 16 mil sucursales en el país. Es la tienda de convenencia más grande del país. Manejando más de 1000 productos por tienda la compañía tiene prácticas muy guiadas con analítica. Tal es el caso de escoger la mejor variedad de productos conforme los entornos y también las frecuencias de entrega de inventario en cada una de las tiendas.

Algunas startups han sacado valor también del contacto con el cliente. En Japón si algo le molesta al cliente buscará la forma de llamar o contactar a las oficinas en su sitio web para hacerles saber su molestia y pueden mejorar. Empresas como Insight Tech compran bancos de quejas de clientes , aplican técnicas de big data y generan mucho valor en consultorías de empresas con todas estas quejas.

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Hasta aqui la columna de hoy. Esperamos que estos casos aplicados en la academia, gobierno, empresas y startups se vayan replicando a otros países como México en los siguientes años.  Desde Datlas tratamos de ir colaborando en la democratización de los datos y en acercardo más volumen de informacións a más personas.

Recientemente en Datlas hemos sido seleccionados semi finalistas del premio Everis 2018. Everis es una consultora global de tecnologías que tiene como empresa padre NTT Data Group, empresa japonesa. En las siguientes semanas daremos más noticias de los resultados.

Gracias por leer y recuerda compartir.

 

Saludos

Keep it weird

Equipo Datlas

 

Fuentes: