Enfoque estratégico del monitoreo a los recursos del SGR (Análisis) y aplicación de Machine Learning (Aprendizaje Automático) al SGR.
¿Qué hacemos? Vs. ¿Hacia dónde vamos?
APLICATIVOS:
Reconocer e incluir para el desarrollo de la estrategia, todos los aplicativos que usa el SMSCE.
SECOP
PROACTIVANET
Demás módulos del GESPROY (SEGUIMIENTO, CONTROL, EVALUACIÓN, ETC.).
DIAN
Contraloría
Ajuste a reportes, que permitan hacer uso de los mismos, de tal manera que reflejen la realidad del proyecto.
Ficha entidad
Demás reportes módulo reportes, ya que no generan información.
Que permita crear informe, con selección de los criterios por parte del usuario.
SISTEMA DE ALERTAS:
Ajustes al aplicativo en pro de:
Eliminación de alertas inconsistentes
Alertas duplicadas
Alertas subsanadas pero que persisten en sistema
Calidad de información y asistencia técnica
Análisis de las alertas enfocado a identificar la capacidad de la entidad para resolver, como criterio para realizar visitas de asistencia técnica y consistencia de información
CULTURA DEL CARGUE
Visitas de asistencia técnica
De acuerdo con lo anterior, fijar criterios para realizar visitas las entidades por volumen de alertas y criticidad de la misma.
Revisar el rol del personal vinculado por la entidad para el apoyo en SGR y SMSCE.
Por cambios de gobierno
Rotación de personal
Capacitación a funcionarios de planta de las entidades.
Capacitar a las entidades para el uso del GESPROY como una herramienta de gerencia, más que un aplicativo de cargue de información.
Incluir como parte del informe de rendición de cuentas, análisis a partir de la data del aplicativo, frente al desempeño propio de la entidad, buscando concienciar a los gerentes en el uso de la herramienta que coadyuve a su gestión. Ejemplo: alertas, recursos disponibles versus iniciativas de inversión, etc.
Análisis por parte de la entidad acerca del costo, tiempo y alcance de los proyectos, y decisiones que promuevan la mejora de los mismos.
Incluir en el informe de rendición de cuentas, resumen de las medidas y las acciones que la entidad ha realizado para subsanar y encausar los proyectos.
Reportar a la entidad de manera oportuna, los resultados de las visitas integrales, con el propósito de ser incluidos en sus procesos de mejora continua.
Reportar a la entidad de manera oportuna, los resultados de las visitas integrales, con el propósito de ser incluidos en sus procesos de mejora continua.
Incluir dentro del informe de visita un acápite (ejecutivo) comparativo de la visita anterior (si aplica).
RETROALIMENTACIÓN DEL EQUIPO MONITOREO
Socialización procesos
Conceptualización nuevas técnicas (IA)
Apropiación de la estrategia del componente de monitoreo.
¿Qué hacemos? Vs. Módulo IA
REFLEXIONES
Los objetivos del Machine Learning SGR solo se orientan para la viabilización y aprobación, desaprovechando el potencial de la data que genera el SMSCE.
Información útil y valiosa.
Registro de información que no se usa
Generación de información propia de la labor del SMSCE que no se socializa entre componentes y entre las entidades.
La selección de la técnica debe contemplar la calidad de la información
PROPUESTAS
INFORMACIÓN ÚTIL Y VALIOSA
Establecer y definir el propósito y/o tarea de los datos capturados, que proporcionen información valiosa en pro del ejercicio de mineria de datos. Las entidades registran información que no se usa.
ESCALABILIDAD
Lograr que las plataformas soporten o estén preparadas para el crecimiento y alto volumen de datos, los cuales seguramente serán datos con miles de atributos, y ajustar las técnicas para centenares de miles o incluso millones de características.
MINERÍA COMPLEJA
En pro de utilizar y aprovechar las herramientas del SMSCE-SGR, contemplar la minería de datos multimedia, para datos que integran voz, imágenes, texto, vídeo.
POTENCIAR LA APLICACIÓN MODULO IA EN CAMPOS NUEVOS
Orientación de la inversión Vs. necesidades estructurales de las regiones.
Capacidades de gestión
IGPR
No incluye incumplimiento de compromisos definidos por control social.
Dada baja cultura de cargue, no muestra la realidad de las entidades.
Se ve afectado por las fallas en aplicativos.
Inconsistencia en la información reportada por las entidades territoriales, la cual puede afectar los resultados del Módulo IA.