Cement paste optimisation

Las variables de caracterización territorial dependen del objetivo de análisis que se establezca. Para este ejercicio de validación hemos seleccionado como objetivo de análisis la “Educación”, por tanto, las variables que trabajaremos estarán asociadas a dicha temática y es por ello, que la solución tecnológica propuesta incluye en su alcance la parametrización de estos elementos incluyendo todos los procesos que hacen posible las actividades como: creación de estructuras de datos, adquisición de datos multicanal, depuración, almacenamiento, correlación y análisis descriptivo.

Para disponer de información de variables de caracterización territorial relacionadas con la temática seleccionada fue necesario realizar las siguientes actividades:

1. Creación de bodega de datos, base de datos en PostgreSQL con diseño multidimensional.

2. Creación de estructuras de datos (tablas) de las dimensiones fijas: a. Indicador de Desarrollo Sostenible.

b. Localización (municipio y departamento).

c. Origen de datos (entidad productora y fuente de datos). d. Unidad de Medida.

e. Objetivo de Análisis (objetivo, ámbito y componente). 3. Configuración de las dimensiones variables:

a. Nivel de información. b. Sector de educación. c. Nivel académico.

88 d. Área de conocimiento.

e. Metodología de enseñanza. f. Sexo.

4. Creación de las estructuras de datos (tablas) de las dimensiones variables antes mencionadas.

5. Cargue de datos en las estructuras de datos (tablas) de las dimensiones fijas y variables, utilizando un proceso ETL construido con Pentaho Data Integration, ver

Anexo #1 sección de procesos ETL. Los datos que alimentan las dimensiones fijas

provienen de la parametrización del sistema operacional y los datos que alimentan las dimensiones variables proviene de un archivo Excel.

6. Configuración de variables de caracterización: a. Matrícula por Nivel Académico.

b. Matrícula por Nivel de Formación. c. Matrícula por Área de Conocimiento. d. Matrícula por Sector.

e. Matrícula por Metodología. f. Matrícula por Sexo.

7. Creación de las estructuras de datos (tablas de hecho) de las variables de caracterización antes mencionadas.

8. Cargue de datos en las estructuras de datos (tablas) de las variables de caracterización, utilizando un proceso ETL construido con Pentaho Data Integration que permite adquirir los datos desde un archivo Excel, ver Anexo #1 sección de procesos ETL.

9. Construcción de reportes con Tableau Desktop.

Como resultado del ejercicio descrito anteriormente se obtuvieron las siguientes gráficas correspondientes a las series históricas de las variables de caracterización seleccionadas.

89 Figura 53. Serie histórica de Matrícula por Nivel de Académico.

90 Figura 55. Serie histórica de Matrícula por Metodología de Enseñanza.

91 Figura 57. Serie histórica de Matrícula por Sexo.

6.8 Conclusiones

Finalizado el ejercicio de validación se pudo comprobar que el modelo conceptual definido en el trabajo cumple con el alcance del negocio y que los mecanismos de adquisición, depuración, correlación, almacenamiento y análisis descriptivo de la información son adecuados para soportar la toma de decisiones en actividades de planeación, seguimiento y evaluación de impacto de la ejecución del PDD.

A continuación, se relacionan los resultados de las actividades descritas en este capítulo:

• Los artefactos de explotación de datos definidos en este trabajo permiten el análisis descriptivo de la información de manera detalladas y agregada por los diferentes niveles del modelo conceptual. Esto, garantiza la trazabilidad de los datos y su correlación, lo primero es muy útil para soportar el seguimiento de la ejecución del PDD y lo segundo permite realimentar el proceso ya que se enfoca en la medición de impacto en los territorios.

• Para mejorar el seguimiento a la ejecución del PDD y su impacto territorial, se sugiere que todos los activos de información se trabajen a nivel municipal: planeación y ejecución del PDD, variables de caracterización e indicadores de desarrollo sostenible.

• La alineación de las metas de productos de PDD y los ODS permite a largo plazo conocer el estado de los territorios y el impacto de la ejecución del PDD.

• La parametrización de variables de caracterización territorial se convierte en un habilitante importante para medir desde varias perspectivas el estado de los territorios y el impacto de la ejecución del PDD. Esto permite a la administración

92 departamental contar con una herramienta de análisis cuyo alcance puede escalar y ajustarse a las necesidades del gobierno territorial y así contar con argumentos sólidos para soportar la planeación de la inversión.

• Los resultados de este ejercicio de validación se someterán a la revisión de funcionarios del Departamento Administrativo de Planeación de la Gobernación del Meta, con el fin de comprobar que el modelo diseñado y soportado sobre la solución tecnológica está acorde a sus necesidades.

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Capítulo 7: Conclusiones

Como resultado de este trabajo, se obtuvo una solución tecnológica y un conjunto de recomendaciones que pretenden proporcionar una herramienta para asistir el proceso de toma de decisiones de la dependencia encargada de planear, hacer seguimiento y medir el impacto en los territorios de la ejecución del Plan de Desarrollo Departamental. Es importante señalar, que el diseño e implementación de esta propuesta se basa en el esquema de gobierno del departamento Meta, pero puede ser fácilmente implementado en otros territorios nacionales.

Las principales contribuciones y logros de este trabajo fueron:

1. Identificación de las principales dificultades que afectan al Departamento Administrativo de Planeación de la Gobernación del Meta, en el ejercicio de sus funciones relacionadas con la elaboración y seguimiento de la ejecución del Plan de Desarrollo Departamental (PDD) y la verificación de impacto basado en el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

2. Construcción del modelo conceptual, que permitió identificar con facilidad los elementos que hacen parte del proceso de elaboración y seguimiento de la ejecución del Plan de Desarrollo Departamental (PDD) y su alineación con el Plan Nacional y los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

3. Modelo de datos que permite configurar y almacenar planes de desarrollo para entidades públicas, con una estructura común.

4. Aplicación Web para la configuración de planes de desarrollo, el registro de la planeación y la ejecución física y financiera.

5. Modelo de datos siguiendo buenas prácticas de diseño, que permite el registro histórico de la información de caracterización de territorios relacionada con los indicadores de gestión de gobierno. Este modelo tiene el propósito de garantizar la disponibilidad, integridad y confiabilidad de la información.

6. Procesos de extracción, transformación y cargue de datos (ETL) para automatizar la adquisición y procesamiento de datos provenientes de fuentes externas de información. Esto con el fin de garantizar la actualización de la información sin requerir intervención humana.

7. Módulo de configuración de formularios dinámicos, como mecanismo para la adquisición de información mediante modelos creados desde el almacén de datos. Esto con el fin de proveer un mecanismo manual alternativo para la actualización de la información.

8. Cuadro de control Web soportado en la realización de analítica descriptiva de información, que permite no solo la navegación a través de los diferentes reportes generados para la visualización de información, sino la toma de decisiones basadas en datos reales del progreso en la ejecución del plan de desarrollo y los datos recolectados de fuentes externas.

Es importante recordar, que la identificación de dificultades que enfrenta el gobierno del departamento Meta en materia de planeación, seguimiento y medición del PDD, se

94 realizó a través de un diagnóstico que permitió sentar las bases para la definición del modelo conceptual que posteriormente se materializó en el sistema de información construido. A continuación, se relacionan las principales características y recomendaciones tenidas en cuenta:

1. La definición del PDD para un período de gobierno debe incluir metas e indicadores de producto para medir su “EJECUCIÓN”.

2. La definición de variables e indicadores de caracterización territorial deben estar asociadas a las metas de producto para medir el “IMPACTO” de la ejecución del PDD.

3. La alineación entre las metas de producto del PDD con los Objetivos de Desarrollo Sostenible permite determinar el “IMPACTO” de la ejecución del PDD a largo plazo. 4. La adquisición de información para alimentar las variables e indicadores de caracterización territorial debe incluir varias alternativas o canales que se ajusten a los diferentes proveedores de los datos y a las condiciones de los territorios. 5. El análisis descriptivo de variables e indicadores de caracterización territorial

permite identificar posibles situaciones candidatas a ser atendidas con prioridad por el gobierno local. Estos hallazgos se convierten en focos de atención de las líneas de trabajo del gobierno, por tanto, el sistema de información construido se perfila como un asistente para la construcción del PDD buscando maximizar el impacto de las inversiones.

6. El registro de la planeación física y financiera por meta y a nivel municipal para el cuatrienio se debe realizar desde el inicio del período. Esta información debe ser tomada como referencia en los procesos de análisis ya que es claro que puede ser susceptible a ajustes, pero ayuda a realimentar y mejorar los procedimientos de planeación.