Universidad de La Salle Universidad de La Salle Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle Maestría en Gestión de la Información Documental Departamento de Estudios de Información

2023

Lineamientos para la gestión de datos en la Secretaría General de Lineamientos para la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional la Policía Nacional Freddy Leonardo Ballesteros Carranza Universidad de La Salle, Bogotá, flballesteros71@unisalle.edu.co William Fabián Bermúdez Dimaté Universidad de La Salle, Bogotá, wfbermudez77@unisalle.edu.co Follow this and additional works at: https://ciencia.lasalle.edu.co/ maest_gestion_informacion_documental Part of the Archival Science Commons Citación recomendada Citación recomendada Ballesteros Carranza, F. L., & Bermúdez Dimaté, W. F. (2023). Lineamientos para la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ maest_gestion_informacion_documental/34 This Tesis de maestría is brought to you for free and open access by the Departamento de Estudios de Información at Ciencia Unisalle. It has been accepted for inclusion in Maestría en Gestión de la Información Documental by an authorized administrator of Ciencia Unisalle. For more information, please contact ciencia@lasalle.edu.co.

Lineamientos para la Gestión de Datos en la Secretaría General de la Policía Nacional

Freddy Leonardo Ballesteros Carranza William Fabián Bermúdez Dimaté

Maestría en Gestión de la Información Documental, Departamento de Estudios de la Información, Escuela de Humanidades y Estudios Sociales, Universidad de La Salle.

Tesis de Maestría

Tutor:

John Agustín Riaño Díaz

7 de junio de 2023

Nota de aceptación

_______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________

________________________________ Firma del director

________________________________ Firma del presidente del jurado

________________________________ Firma del jurado

________________________________ Firma del jurado

Bogotá D.C., 2023

Resumen La escalada desbordada en la generación de información sin el más mínimo protocolo, garantía, manejo, seguridad y conservación de datos, ha provocado innumerables problemas en las diferentes organizaciones públicas y privadas, como la duplicidad de información, datos inexactos, repetición de procesos e ineficiencia en la toma de decisiones. Por lo anterior, el propósito general del presente trabajo investigativo, es analizar la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional, con el fin de identificar los diferentes tipos de datos que se generan, el modo en que se tramitan y la gestión de la información digital, con el fin de evidenciar el estado actual, con el objetivo de proponer y determinar las mejores prácticas relacionadas con la gestión de datos, para mejorar y orientar el manejo de los mismos como insumo para la toma de decisiones, dando respuesta a la pregunta ¿Qué lineamientos podrían establecerse para mejorar la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional de Colombia? Para el desarrollo de este trabajo se aplica un enfoque cualitativo generando un diagnóstico enfocado a examinar la situación al interior de la organización, para comprender sus particularidades, funcionamiento y relación con el entorno, tomando como fuentes la observación participante y el análisis de la normatividad y bibliografía relacionada, permitiendo la implementación de la gestión de datos como un proceso integral que involucra la cultura organizacional, el diseño, la implementación y la optimización de sistemas y procesos para administrar los datos de la entidad de manera eficiente, segura y confiable, dando solución a las debilidades y vacíos normativos en la gestión de datos.

Palabras Claves: Datos, Gestión de datos, gobierno de datos, gestión de información.

Abstract The overwhelming escalation in the generation of information without the slightest protocol, guarantee, management, security and conservation of data, has caused innumerable problems in different public and private organizations, such as duplication of information, inaccurate data, repetition of processes and inefficiency. in making decisions. Therefore, the present investigative work has the general purpose of analyzing data management in the General Secretariat of the National Police, in order to identify the different types of data that are generated, the way in which they are processed and the management of the information. digital information, in order to demonstrate the current state, with the objective of proposing and determining the best practices related to data management, to improve and guide its management as an input for decision-making, answering the question: What Could guidelines be established to improve the data? management in the General Secretariat of the Colombian National Police? For the development of this work, a qualitative approach is applied, generating a diagnosis focused on examining the situation within the organization, to understand its particularities, operation and relationship with the environment, taking as sources participant observation and analysis of regulations and related bibliography, allowing the implementation of data management as an integral process that involves the organizational culture, the design, implementation and optimization of systems and processes to manage the entity's data in an efficient, secure and reliable manner, providing solutions to weaknesses and regulatory gaps in data management.

Keywords: Data, data management, data governance, information management.

TABLA DE CONTENIDO

Resumen ................................................................................................................................. 3 Introducción ........................................................................................................................... 10 CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ................................................................... 13 1.1 Caracterización y contextualización del problema ............................................................13 1.2 Objetivos ..........................................................................................................................19 1.2.1 Objetivo General. ......................................................................................................19 1.2.2 Objetivos específicos ................................................................................................19 1.3 Justificación .....................................................................................................................20 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO ......................................................................................... 22 2.1 Antecedentes ...................................................................................................................22 2.2 Estado del Arte ................................................................................................................28 2.3 Categorías Conceptuales .................................................................................................38 2.4 Contexto Institucional .......................................................................................................52 2.5 Marco Legislativo y Normativo .........................................................................................54 CAPÍTULO III. MARCO METODOLÓGICO ........................................................................... 57 3.1 Enfoque ...........................................................................................................................57 3.2 Tipo de Investigación .......................................................................................................58 3.3 Método .............................................................................................................................58 3.4 Técnicas ..........................................................................................................................59

3.5

Instrumentos ...............................................................................................................60 3.6 Fases de la Investigación .................................................................................................61 Fase 1 Preparatoria ...............................................................................................................62 Fase 2 Trabajo de Campo .....................................................................................................62 Fase 3 Analítica .....................................................................................................................63 Fase 4 Informativa. ................................................................................................................63

CAPÍTULO IV ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS ......................................... 64 CAPÍTULO V. PROPUESTA .................................................................................................. 74 Introducción ...........................................................................................................................74 Lineamientos Para la Gestión de Datos en la Secretaría General de la Policía Nacional ....... 75

1.

Lineamiento Arquitectura de Datos. ................................................................................78

2.

Lineamiento Modelado y Diseño de Datos. ....................................................................79

3.

Lineamiento Almacenamiento y Operación de Datos .....................................................84 A. Arquitectura de base de datos .......................................................................................86 B. Entornos de Bases de Datos .........................................................................................87 C. Organización de bases de datos ...................................................................................88

4.

Lineamiento Seguridad de Datos....................................................................................88

5.

Lineamiento Integración E Interoperabilidad de Datos ....................................................91

6.

Lineamiento Gestión de Documentos y Contenidos .......................................................93

7.

Lineamiento Datos Maestros y de Referencia ................................................................98

8.

Lineamiento Bodegas de Datos e Inteligencia de Negocios ...........................................99

9.

Lineamiento de Metadatos ........................................................................................... 103

10.

Lineamiento Calidad de Datos .................................................................................. 107 Conclusiones ....................................................................................................................... 111 Recomendaciones ............................................................................................................... 113 Referencias .......................................................................................................................... 115 Anexos ................................................................................................................................. 119

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Modelo de Información Ámsterdam .................................................................... 47 Figura 2. Modelo de Alineación Estratégica. ..................................................................... 477 Figura 3. Modelo DAMA ................................................................................................ 488 Figura 4. Pirámide de Peter Aiken .................................................................................... 49 Figura 5. Estructura Orgánica Secretaría General de la Policía Nacional. .............................. 522 Figura 6. Fases de la Investigación ................................................................................ 611 Figura 7. Ciclo de la Gestión de Datos ............................................................................ 778 Figura 8. Modelado Conceptual de Datos. ....................................................................... 801 Figura 9. Modelado Lógico de Datos ............................................................................... 812 Figura 10. Modelado Físico de Datos .............................................................................. 812 Figura 11. Ciclo de Vida del Dato. .................................................................................. 856 Figura 12. Estándares de Calidad de los Datos ................................................................ 923 Figura 13. Marco de Gestión de Documentos y Contenidos ................................................ 934 Figura 14. Código y Nombre de la Dependencia ............................................................... 956 Figura 15. Nombres de las Series Documentales .............................................................. 967 Figura 16. Nombres Subseries Documentales .................................................................. 967 Figura 17. Clasificación de la Información ....................................................................... 978 Figura 18. Fecha y Nombre para los documentos ............................................................. 989

Figura 19. Componentes Funcionales de una Bodega de Datos ......................................... 1023 Figura 20. Administración de Metadatos ........................................................................ 1034 Figura 21. Actividades de Gestión de Documentos .......................................................... 1056 Figura 22. Relaciones en los Metadatos ......................................................................... 1067 Figura 23. Criterios de Calidad de Datos ........................................................................ 1078

LISTA DE TABLAS

Tabla 1: Tabla de Legislación Relacionada con Gestión de Datos.¡Error!

Marcador no definido.5 Tabla 2: Denominación de los datos. ......................................... ¡Error! Marcador no definido.3 Tabla 3: Datos Maestros y de Referencia ............................................................................... 100 Tabla 4: Hoja de Ruta Lineamientos de Gestión de Datos. ..................................................... 110 Tabla 5: Matriz Comparativa. ..................................................... ¡Error! Marcador no definido.1 Tabla 6: Resultados Matriz Comparativa. .............................. ¡Error! Marcador no definido.6 Tabla 7:

Matriz Identificación de Datos...……………………………………………………………¡Error! Marcador no definido.7

Introducción

La gestión de datos, o data management en inglés, es un conjunto de prácticas y técnicas utilizadas para organizar, almacenar, proteger y gestionar los datos de una organización de manera eficiente y efectiva. El objetivo de la gestión de datos es garantizar que los datos estén disponibles, sean precisos, estén actualizados y sean accesibles cuando se necesiten.

La gestión de datos implica la recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos, así como la implementación de políticas y procedimientos para proteger y mantener la calidad de los datos. También puede incluir la integración de diferentes fuentes de datos y la implementación de herramientas de análisis de datos para obtener información valiosa de los mismos.

La gestión de datos es esencial para cualquier organización, ya que son una herramienta fundamental para tomar decisiones informadas y para garantizar la eficiencia y eficacia de sus operaciones. Una buena gestión de datos también ayuda a garantizar la privacidad y seguridad de los datos de la organización y de sus clientes. Por lo anterior, el interés académico para el planteamiento de la presente investigación se concentró en la necesidad de presentar propuestas que permitan a la unidad policial objeto de estudio, analizar la gestión de datos, desde una perspectiva de protección, garantía de acceso y preservación en el tiempo. Para tal efecto, se utilizó un método con enfoque cualitativo, realizando una exploración y referenciación que permitiera fundamentar las propuestas a través de los instrumentos “matriz de comparación” y “guion de observación”, los cuales permitieron identificar distintas variables del problema planteado, asimismo,

recomendaciones de solución y estrategias de resultados, tomando como referencias casos de éxito; de igual forma, dichos instrumentos permitieron realizar un primer acercamiento al estado actual con respecto a la gestión de datos al interior de la Secretaría General de la Policía Nacional.

El proyecto de investigación permitió abordar aspectos relacionados con los datos estructurados y no estructurados, producidos y utilizados por los funcionarios de policía que integran la Secretaría General de la Policía Nacional, como resultado del cumplimiento de las funciones constitucionales y misionales asignadas, de tal forma que posibilitó la oportunidad de proponer un curso de acción para su protección, como activos indispensables para la producción y tratamiento de la información institucional.

La estructura del presente trabajo investigativo consta de cinco capítulos, así: Capítulo I, en este se aborda el planteamiento del problema, reflejando la situación evidenciada con relación a la falta de normatividad para la gestión de datos y a su incremento exponencial en su mayoría en formatos digitales a nivel mundial, Europa, América Latina y el caso puntual de Colombia, y el impacto que esto genera, así como la pregunta que da origen a la investigación. Además de lo anterior, se encuentra la justificación, el objetivo general y los específicos que dan guía al desarrollo del presente trabajo.

Capítulo II, se encuentra el marco teórico en el cual se plasman antecedentes de trabajos que abordan estudios que constituyen prácticas de gestión de datos, así como investigaciones enfocadas a identificar los métodos para su administración y organización. Por otro lado, se indagó acerca del estado del arte, investigando fuentes documentales donde autores y teóricos conocedores de los procesos de gobierno de datos y gestión de datos registraron su conocimiento y aportes sobre las mencionadas temáticas. Además, las categorías conceptuales, marcos de referencia más relevantes con los autores

correspondientes, el contexto institucional donde se plantea la problemática y el marco legislativo y normativo existente.

Capítulo III, refleja la metodología realizada para llevar a cabo la investigación, el tipo de enfoque que fue seleccionado que corresponde al cualitativo, como método empleado fue el estudio de caso, el tipo de investigación de tipo descriptivo, las técnicas utilizadas fueron la observación y el análisis de contenido. Adicionalmente, se hace referencia a los instrumentos que se utilizaron para registrar la información recopilada y que, por lo tanto, son insumo para la elaboración del trabajo de grado.

Capítulo IV, se encuentra el análisis de la información obtenida durante la investigación, que fue registrada en los siguientes instrumentos: matriz comparativa que permitió identificar y conceptualizar los diferentes tipos de datos que se generan en la entidad caso de estudio y el guion de observación, mediante el cual se logró evidenciar el estado actual de la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional.

El capítulo V, refleja la propuesta de lineamientos para la gestión de datos.

CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

1.1 Caracterización y contextualización del problema

La estampida de información que se originó en el siglo XX después de la segunda guerra mundial provocó, especialmente en los países desarrollados, un gran interés en las actividades de ciencia, tecnología, y con ellas, el desarrollo de nuevas técnicas de gestión documental. El crecimiento exponencial de los conocimientos registrados generó un problema de fondo, percibido como la dificultad de hacer accesible la creciente documentación. Desde hace más de tres décadas, el mundo comenzó a tomar conciencia sobre la importancia de proteger los datos personales. Fue así como en 1980, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), con la colaboración del Consejo de Europa, publicó una guía para resguardar la privacidad y los flujos transfronterizos de datos personales

(OECD, 2013).

Así mismo más de 20 países cuentan con estrategias nacionales de inteligencia artificial. Australia, por ejemplo, se ha comprometido a invertir 30 millones de dólares en inteligencia artificial y aprendizaje automatizado o máquina aprendizaje (Pearce, 2018). Si bien es cierto que todavía no se ha elaborado un marco ético, el gobierno se ha comprometido a hacerlo en un plazo razonable.

Francia, por su parte, ha formulado una estrategia nacional para el desarrollo de la inteligencia artificial, a la que se suman el Informe Villani (2018) y otro publicado por la autoridad de protección de datos franceses (Comisión Nacional Informatique et Libertés) (CNIL,

2017) sobre sus implicaciones éticas y políticas. El informe Villani y el del CNIL se conforman en su conjunto por un marco general de recomendaciones éticas centrados en la necesidad de mejorar la comprensión actual de los algoritmos a través de: (i) apoyo a la investigación sobre temas de rendición de cuentas, (ii) formación del personal a cargo, (iii) elaboración de estudios de impacto y (iv) conducción de auditorías algoritmos para identificar y reducir posibles discriminaciones. Asimismo, se señala la necesidad de considerar los temas éticos desde la etapa de diseño.

El Reino Unido cuenta con un documento publicado por la Cámara de los Comunes centrado en el uso de algoritmos en procesos de toma de decisiones (House of Commons Science and Technology Committee, 2018). Allí se abordaron cuestiones relacionadas con la compartición de datos, la discriminación producida por el uso de algoritmos, la transparencia y la regulación algorítmica.

Actualmente, se evidencia una segunda gran transformación en el desarrollo de la ciencia y la tecnología, debida a la impactante cantidad de datos que se producen en el desarrollo de las actividades de investigación científica y empresariales, la mayoría en formatos digitales, además de los avances que se han logrado en la transmisión de información que ha alcanzado una velocidad que es compatible con el volumen de información que se produce y se consume.

En el caso de Europa se crea más datos a nivel corporativo que Norteamérica, de acuerdo con el informe Data Gravity Index DGxTM presentado por Digital Realty. A medida que la transformación digital acelera su ritmo y que Europa es uno de los principales centros de generación de datos corporativos en el mundo, el estudio avala que la región se coloca en un lugar destacado para capitalizar este crecimiento.

La relevancia de Europa en un amplio rango de sectores económicos, como los

servicios financieros o la industria manufacturera, crea grandes cantidades de datos corporativos que junto con la aparición de sectores intensivos en datos ha convertido a la región en una “superpotencia de datos corporativos”. Según esta investigación, el volumen de datos creados, agregados e intercambiados entre los ciudadanos europeos es el más grande del mundo, superior incluso al de Norteamérica, y se espera que Europa siga liderando esta tendencia más allá de 2024.

La investigación muestra que las regiones con una conectividad global potente y una gran cantidad de sectores intensivos en datos crean tanta información corporativa que producen un efecto data gravity1, atrayendo de forma exponencial más datos a la región. Sin embargo, para las compañías puede resultar un problema; ya que los datos se han convertido en un recurso estratégico clave, pero el efecto data gravity implica que parte de esos puede ser difíciles de utilizar e imposible de mover, al tiempo que se están creando y atrayendo más. Londres es actualmente el centro de los datos corporativos más potente del mundo, con una valoración data gravity de 167,05, por encima de Nueva York (79,61) y Tokio (80,32), debido en gran parte a su sector de servicios financieros, altamente conectado. La media de la valoración data gravity de todas las ciudades es de 22,64 y de 48,45 en Europa. Sin embargo, no es solo una cuestión de cantidad de datos corporativos lo que está situando a las ciudades europeas a la cabeza, sino el flujo de datos entre ellas. De acuerdo al Data Gravity Index DGxTM, Europa alberga a varios de los binomios de ciudades más interconectadas del mundo, sin duda debido a la normativa que facilita hacer negocios entre sí. Estos binomios incluyen Londres y Ámsterdam, París y Londres, Frankfurt y París, Londres y

1 «fuerza de atracción de datos» hace referencia a la capacidad de los datos de atraer datos, aplicaciones y servicios adicionales a medida que el conjunto de datos crece.

Frankfurt, además de Dublín y Londres.

Para 2024, las empresas de la lista Forbes Global 20002 habrán acumulado en su conjunto tantos datos que necesitarán recursos de computación cuántica para gestionarlos de manera eficaz. Requerirán 8,96 exaFLOPS3 adicionales de potencia de cómputo y 15.635 exabytes4 de almacenamiento de datos privados al año para manejar de forma eficaz sus datos corporativos.

Estas cantidades inmanejables de datos corporativos y la fuerza de atracción que crean ya resultan un problema para las organizaciones más allá del departamento IT, incluyendo la incapacidad de procesar los datos corporativos eficazmente, lo que frenará avances tecnológicos; una gestión ineficaz de la información, lo que llevará a una experiencia negativa del cliente; más inversión de capital para la recopilación, gestión y procesamiento de los datos; desafíos organizativos cuando haya que abordar situaciones de regulación y cumplimiento normativo; y problemas de seguridad, debido a que la ingente cantidad de datos proporciona a los hackers más puntos de acceso. (DatacenterDynamics, 2020).

Por otra parte, en América Latina en el 2015, la Organizaciones de las Naciones Unidas proclamó la “revolución de los datos” con la proliferación exponencial de información impulsada por la transformación digital. En la era de las fake news y los llamados hechos alternativos, el valor de los datos ha cobrado nueva relevancia. No solo la transparencia, pero también la integridad de los datos es imprescindible para mejorar la calidad de las instituciones y recuperar la confianza de los ciudadanos en sus gobiernos, como lo subraya un informe

2 ranking anual de 2000 empresas privadas en el mundo por la revista Forbes. 3 medida de rendimiento para una supercomputadora que puede calcular al menos 1018 o un trillón de operaciones de punto flotante por segundo.

4 Un exabyte son mil millones de Gb.

reciente de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, el Banco de Desarrollo de América Latina y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe. En este mismo informe se señala que Latinoamérica muestra un rezago en cuanto al grado de preparación de la sociedad de absorber y aprovechar los datos, según el Barómetro de los Datos Abiertos que mide el ecosistema de datos abiertos. Esto se debe al aún escaso uso de los datos por los ciudadanos y el propio Estado y al impacto en la calidad de vida de los ciudadanos, en particular en los casos de Argentina y Colombia. Aún no se ha logrado un ‘Estado inteligente’ ―o smart government―; es decir, un Estado que apalanca los datos y la evidencia de manera sistemática y rigurosa para mejorar las políticas públicas. En el caso de Latinoamérica se debe seguir fortaleciendo sus legislaciones sobre el acceso a la información pública y la privacidad de los datos personales. También es necesario regular más la gobernanza de los datos y las responsabilidades de generación y difusión de datos en formatos reusables. En Argentina, por ejemplo, el impulso del Ministerio de Modernización ha demostrado ser crítico para lograr un Estado más ágil y abierto, simplificando trámites y digitalizando la burocracia. En este contexto, es clave institucionalizar la apertura de datos con una rectoría fuerte desde el centro del gobierno y como política de Estado para asegurar continuidad y sostenibilidad más allá de los cambios de gobierno. (Santiso, 2018). Por su parte Colombia en cabeza del Ministerio Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, cuenta con una Política Nacional de Gobierno Digital que ha venido evolucionando constantemente en su alcance e implementación, reconociendo el uso y aprovechamiento de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones - TIC, como una herramienta fundamental para mejorar la gestión pública y la relación del Estado con los ciudadanos, para lo cual expide normas con el fin de desplegar las diferentes políticas entre las cuales se encuentra G.INF.06 Guía Técnica de Información - Gobierno del dato, en la cual se

establecen lineamientos para un buen uso y manejo de los datos, los cuales le permiten a las entidades del sector público mejorar su eficiencia operacional para prestar un mejor servicio al ciudadano.

En tal sentido, la Policía Nacional como una entidad del orden nacional, se encuentra obligada a realizar las acciones para generar las políticas, directrices o lineamientos que sean necesarios para promover la adecuada elaboración, formulación, uso y tratamiento de datos, como también la protección del patrimonio informativo del estado, como activo vital para la evolución y desarrollo del país.

Basado en lo anterior la Oficina de Telemática de la Policía Nacional elaboró el “Plan Estratégico de Tecnologías de la Información y las comunicaciones – PETI5 2019-2022”, documento que recopila e integra los objetivos institucionales en materia TIC y en el cual se realizó un diagnóstico del componente de INFORMACIÓN concluyendo que la Policía Nacional no cumple en su totalidad con la gestión de componentes de información y en la actualidad se carece de un catálogo de información (datos, información, servicios y flujos de datos e información), documento que se encuentra a disposición de los ciudadanos en la página web www.policia.gov.co, lo cual deja en evidencia claramente el problema de la falta de lineamientos para la clasificación, organización, disposición y gestión de datos. (Policía Naciónal, s.f.)

Así mismo, se consultó el informe del Área de Control Interno de la Institución del año 2021, como resultado de la auditoria de seguimiento al proceso de gestión documental de la Secretaría General, observándose que se realizó la recomendación de fortalecer los lineamientos frente a la información que se genera por parte de los productores documentales en bases de datos no controladas, con el fin de garantizar el adecuado tratamiento,

5 Plan Estratégico de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones

administración y conservación de datos producidos en los sistemas de información y bases de datos institucionales e igualmente se indica que es necesario establecer parámetros o protocolos para que las unidades dueñas de los sistemas de información o productores de información digital de la institución, realicen la adecuada calificación y clasificación de los tipos documentales allí generados (excusas médicas, historias clínicas, extractos hojas de vida, constancias laborales, integrantes de cuadrantes, boletines, etc.); ratificándose la problemática planteada.

Aunado a lo anterior, se realizó un proceso de indagación y consulta del marco normativo institucional logrando evidenciar la promulgación de la Resolución 08310 del 28 de diciembre de 2016 “Por la cual se expide el Manual del Sistema de Gestión de Seguridad de la Información de la Policía Nacional”, no obstante, se evidencia la usencia de lineamientos relacionados con la gestión y administración de datos, lo cual motiva el desarrollo del presente proyecto académico.

Por lo anterior, la presente investigación se plantea la siguiente pregunta. ¿Qué lineamientos podrían establecerse para mejorar la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional de Colombia?

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo General.

• Establecer lineamientos para la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional.

1.2.2 Objetivos específicos

• Caracterizar los diferentes tipos de datos que se generan en la Secretaría General de la Policía Nacional.

• Diagnosticar el estado actual de la gestión de datos al interior de la Secretaría General de la Policía Nacional.

• Diseñar una propuesta de gestión de datos para el interior de la Secretaría General de la Policía Nacional.

1.3 Justificación

El proyecto de investigación tiene como finalidad lograr la presentación de lineamientos para la gestión de datos al interior de la Policía Nacional, utilizando como objeto de estudio la dependencia Secretaría General, lo anterior, como estrategia que permita cerrar el vacío normativo y procedimental evidenciado en la entidad, es importante señalar que, la misionalidad constitucional y los diferentes intereses de tipo social, como la convivencia y seguridad ciudadana, demandan que la institución adopte protocolos de protección y preservación de los datos.

Asimismo, la globalización de la información fundamentada en el internet, ha generado importantes beneficios para la humanidad (Cáceres, 2015) sin embargo los agentes criminales también se aprovechan de esta noble herramienta para afectar los intereses de las instituciones y de las personas que acceden a la WEB. Frente a estos desafíos, particularmente la Policía Nacional de Colombia ha evolucionado de manera efectiva para asegurar sus activos intangibles instaurando estrategias que incluyen el talento humano, la normatividad, y la infraestructura, es este sentido, es pertinente proponer lineamientos para la gestión de datos, como garantía de protección y salvaguarda de los intereses estatales. Sánchez Molina, N., Pulido Ánge, B. G., & Camacho Rodríguez, J. H. (2017).

En cualquiera de los posibles escenarios que se visualizan a partir del proceso de paz y de la evolución y desarrollo del contexto político, económico, social y cultural en Colombia, la Policía Nacional tiene un papel esencial para desarrollar frente al manejo de la convivencia, vista desde la ciencia de policía, como su fin fundamental, estructurado a partir de cuatro categorías: seguridad, moralidad, tranquilidad y ecología. Estos elementos son interdependientes y recíprocos, al tiempo que definen un concepto de convivencia ampliado, por cuanto no involucra solamente el compartir un territorio, sino el hacerlo en un ambiente equilibrado y sustentable (Bello M., C. 2014).

Bajo la anterior premisa, el presente proyecto de investigación, aportará a la Policía Nacional – Secretaría General, en los contextos económicos y tecnológicos, toda vez que, permitirá presentar propuestas factibles para la adecuada administración de datos, responsable en la administración de recursos de inversión tecnológica y garantía de seguridad y protección de la información, en aras de contribuir a la transparencia en la administración pública. Considerando que la Policía Nacional cuenta con 102 sistemas de información para el cumplimiento de sus diferentes funciones en los cuales se producen grandes volúmenes de datos, los cuales se encuentran dispersos en los diferentes repositorios, ocasionando duplicidad y afectando el proceso de flujo de datos y dificultando su consulta, teniendo en cuenta que la gestión de datos radica en la necesidad de generar un control frente a la recopilación, tratamiento, disposición y uso eficiente de los datos generados en las diferentes plataformas institucionales, orientados a la toma de decisiones por la alta dirección, evidenciando la necesidad de establecer los lineamientos que permitan dar solución a la necesidad evidenciada.

Es así que, se hace necesario realizar una sinergia normativa que permita dar cumplimiento a las disposiciones y orientaciones realizadas por el Ministerio de Tecnologías de

la Información y las Comunicaciones a través de la Guía Técnica de Información – “Gobierno del dato” G.INF.06 y la Guía para el uso y aprovechamiento de Datos Abiertos en Colombia.

CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO

A continuación, se abordan estudios que constituyen prácticas de gestión de datos, así como investigaciones enfocadas a identificar los métodos para su administración y organización.

También se exponen los elementos teóricos y conceptuales que sustentaron la investigación rescatando los preceptos de algunas definiciones entre ellas gestión de datos, gobierno de datos y metadatos que son la guía clave para consolidar la propuesta de documentación. Finalmente, se incluye el marco normativo que regula a nivel internacional y nacional todo lo concerniente a la gestión de datos.

2.1 Antecedentes

Para abordar la investigación, se realizó la consulta, selección y revisión de trabajos de investigación relacionados con la gestión de datos, descripción documental, gestión documental, gestión electrónica y gobierno electrónico, con el fin de sustentar aspectos conceptuales que contribuyan al desarrollo de los objetivos planteados, para la búsqueda de la información se utilizaron las palabras claves gestión de datos, gobierno de datos y gestión de la información en los repositorios de la universidad nacional autónoma de México, universidad de la Salle, universidad EAFIT de Medellín, de la Pontificia Universidad Javeriana y universidad Pontificia Bolivariana, encontrando los siguientes resultados.

En las bases de datos de la universidad nacional autónoma de México se realizó la revisión de la tesis realizada por Flor Reynalda Aguilar Hernández titulada “Gestión de Datos Maestros y de Referencia basada en el marco de una arquitectura empresarial” (Aguilar Hernández, 2014), el cual tiene como objetivo general diseñar los elementos arquitectónicos de un modelo de gestión de datos maestros y de referencia, utilizando el marco de arquitectura TOGAF, concluyendo que la aplicación del modelo confirmó que la centralización de los datos maestros y de referencia aportó una visión holística al Área Financiera del caso de estudio; ya que proporciona beneficios que se pueden tener sobre todos los elementos de la arquitectura usada.

En el repositorio de la Universidad de la Salle, se consultó el trabajo realizado por las señoras Alejandra Mariana Flores Carlos y Edna Molina Pérez, titulado “Guía metodológica de administración de archivos electrónicos como herramienta para la gobernanza de la información” (Flores Carlos, 2021), estableciéndose como objetivo principal en este trabajo investigativo una propuesta de guía metodológica para la administración de archivos electrónicos para el gobierno de la información, el resultado de esta investigación determino que existe una gran producción de archivos electrónicos, requiriendo una herramienta que concentre esta información para su adecuada gestión en beneficio de la eficiencia administrativa y la Gobernanza de la Información y finalmente se recomienda que es importante socializar las políticas y procedimientos con la comunidad institucional para lograr una Gobernanza de la Información acorde con la misión, visión, objetivos y políticas institucionales. En este trabajo de investigación se puede concluir que para garantizar una adecuada gestión de la información es primordial centralizar los datos y la información permitiendo la consulta, organización e integración entre las diferentes dependencias alineada a las estrategias institucionales.

Igualmente, de la Universidad de la Salle se revisó el trabajo de la señora Francy

Alexandra Cifuentes Benavides denominado “El Documento Electrónico y su relación con los procesos de gestión documental: un estudio de caso en la Unidad de Gestión General del Ministerio de Defensa Nacional.” (Cifuentes Benavides, 2017), con el objetivo de Analizar las relaciones de los procesos de gestión documental con el documento electrónico en la Unidad de Gestión General del Ministerio de Defensa Nacional, el resultado de este proyecto determinó que la Unidad de Gestión General perteneciente al Ministerio de Defensa Nacional tiene entre sus retos la implementación de nuevas tecnologías a sus procesos, es aquí donde juega un papel importante la gestión de los documentos electrónicos puesto que desde la producción o recepción documental se debe garantizar no solo la autenticidad, fiabilidad, integridad y disponibilidad de la información sino también la preservación en el tiempo de los documentos, ya que a futuro con una adecuada administración estos harán parte fundamental del patrimonio del Ministerio. A su vez, este Ministerio al pertenecer al orden público y a la rama ejecutiva, debe cumplir con los lineamientos y estándares que establecen los entes reguladores de la política archivística, lo cual permitirá a la institución alcanzar transparencia, eficiencia y eficacia en sus actuaciones y ser punto de partida para que la Fuerza Pública conformada por el Ejército Nacional, Armada Nacional, Fuerza Aérea y la Policía Nacional puedan tener buenas prácticas al momento de automatizar sus procesos y procedimientos. Por otra parte, se revisó el trabajo realizado por el señor Sergio Andrés Velásquez Calle de la universidad EAFIT de Medellín, relacionado con el “rol de la Gestión de la Información en entornos de trabajo virtual” (Calle, 2019), cuyo objetivo principal fue comprender el rol de la gestión de la información en entornos de trabajo virtual, a partir de una revisión sistemática de la literatura, en el cual se pudo concluir que la gestión de la información ocupa un papel relevante en los entornos de trabajo virtual, toda vez que permite administrar los recursos de información, determinar sus flujos y alinear los procedimientos en los entornos que se encuentran separados físicamente de la organización, así mismo se evidenció que la gestión

de la información es un proceso relevante para todas las organizaciones, sin importar cuál sea el contexto (tradicional o virtual) o las diferencias técnicas que se tengan para el tratamiento de la información entre uno y otro ámbito. El proceso de gestión de la información se percibe entonces como una herramienta que permite crear ventajas competitivas tales como agilidad, seguridad y trazabilidad en los flujos de la información compartida entre los diferentes integrantes de los entornos de trabajo, especialmente los virtuales. En el repositorio de la Pontificia Universidad Javeriana se consultó el trabajo de grado realizado por el señor Sergio David Aragón López con el título “Modelo de buenas Prácticas Documentales para la Gestión del Correo Electrónico en las Organizaciones Colombianas” (Aragón, 2017) en el cual se estableció como objetivo general generar un modelo de buenas prácticas para el manejo del correo electrónico a partir de la incorporación de políticas y tecnologías en gestión documental, que permitan organizar, administrar y controlar el ciclo de vida del mensaje de correo electrónico como un documento electrónico de archivo. El desarrollo de esta investigación determinó que las organizaciones hoy en día en el contexto colombiano no han dado gran transcendencia a los problemas que puede generar el uso deliberado o poco controlado del correo electrónico por parte de sus funcionarios o empleados. Si bien, es una herramienta sencilla en cuanto a su uso, y efectiva como medio de comunicación, pero resulta compleja cuando no se ha entendido aun como una herramienta que maneja información vital del negocio, motivo por el cual se recomienda que el correo electrónico se debe gestionar de manera centralizada en un sistema de gestión documental que permita el manejo de buenas prácticas a partir de la NTC 154889 y la adaptación del programa de gestión documental coherente con los principios de una organización; que tiene como resultado un manejo trasparente de las comunicaciones en cumplimiento a la ley 1712 del 2014, generando directrices claras y concisas que concuerden con los programas de gestión para el manejo de documentos de la organización.

Así mismo, se revisó el trabajo de grado del señor David Steven Rincón Silva de la universidad Pontificia Bolivariana titulado “Lineamientos para la Gestión Documental desde la Perspectiva de Transformación Digital de las Entidades Públicas”, (Silva, 2020), con el objetivo de proponer un conjunto de lineamientos para la transformación digital desde la perspectiva de la gestión documental, a partir de los hallazgos obtenidos en un proceso de vigilancia tecnológica para apoyar las iniciativas de transformación digital en las entidades del Estado, en este trabajo investigativo se pudo concluir que en el marco de las estrategias de transformación digital, la gestión documental se convierte en un componente habilitador fundamental para su éxito, toda vez que proporciona las herramientas necesarias para gestionar los documentos de manera integral y le asegura propiedades como autenticidad, integridad, fiabilidad, disponibilidad y valor probatorio igualmente permitió identificar que la política de transformación digital en España, Chile y Australia, avanza hacia administraciones públicas totalmente digitales, objetivo hacia el cual avanza también y de forma gradual el Gobierno Colombiano. Finalmente se consultó en el repositorio de la Universidad de las Fuerzas Armadas del Ecuador el trabajo denominado Desarrollo de un marco de trabajo basado en data management que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia. (Laverde Mena, 2021) El cual tuvo como objetivo general Desarrollar un marco de trabajo basado en Data Management que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia, el trabajo de investigación obtuvo los siguientes resultados.

• Se mejoró la gobernanza de datos dentro la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD

Municipal del cantón Valencia, a través de la implementación del marco de trabajo propuesto.

• Se fundamentó a través de una revisión bibliográfica la teoría y metodología de la gestión

catastral, gobierno de datos y gestión de datos, conceptos que han ayudado para el desarrollo

del marco de trabajo y la creación del Consejo de Gobierno de Datos en la Unidad de Avalúos y Catastros.

• Al escoger DAMA como base de modelo del marco de trabajo las necesidades de la Unidad

de Avalúos y Catastros se adaptaron a estándares internacionales descritos en este marco, permitiendo la gestión adecuada de la información.

• La implementación del marco de trabajo adaptado a la realidad de la Unidad de Avalúos y

Catastros visibilizó las inconsistencias en los datos y permitió que se implementen estrategias de calidad de datos, dominios de información y gobernanza del dato.

• La mejora de los procesos en el manejo de la información, permitió elevar la eficiencia en el

área al disminuir los tiempos de búsqueda de información por parte del personal, esto debido a que con el marco de trabajo implementado los datos son tratados como un activo importante y llevan un mayor nivel de calidad permitiéndoles ser potables para la entidad.

• El modelo del marco de trabajo para el gobierno de datos implementado en la Unidad de

Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia mejoró la seguridad de los datos permitiendo que el personal pueda acceder a los mismos de acuerdo a sus funciones a través de las políticas y estándares de seguridad de datos.

• Se obtuvo fidelidad de datos al establecer políticas y estándares de calidad de datos que

indican que para ingresar o modificar un contribuyente es necesario el campo de cédula o

RUC.

• A partir del estándar para la arquitectura de datos permitió la estandarización de datos y

mejoró la definición de términos evitando confusión entre gestión de datos y gestión catastral dentro de la Unidad de Avalúos y Catastros.

• Se excluyeron algunas áreas de conocimiento de DAMA, porque el modelo de gobierno de

datos debe integrarse en la Unidad de Avalúos y Catastros de la manera menos invasiva para evitar resistencia a nivel de cultura organizacional. Debido a que el comportamiento organizacional dentro de la Unidad influye en la adopción de nuevos modelos de trabajo el 78% del personal tuvo dificultades para acoplarse a la nueva estrategia de gobierno de datos.

• La creación del Consejo de Gobierno de Datos ayudó a regularizar, controlar y verificar el

manejo de los datos a través de las políticas, estándares, roles y responsabilidades descritas en el marco de trabajo.

2.2 Estado del Arte

En este apartado se realiza una revisión de aquellos trabajos que, por tener un fin similar al caso de estudio, sirven como base de análisis para desarrollar una propuesta de solución al problema a resolver. Para ello, se ha realizado una primera revisión de la temática de gobierno de datos, así.

(Khatri, 2010) Argumenta que las organizaciones se toman cada vez más en serio la noción de "datos como un activo", ya que enfrentan una presión cada vez mayor para informar una "versión única de la verdad". En una encuesta realizada en el 2006 de 359 organizaciones norteamericanas que habían implementado sistemas analíticos y de inteligencia comercial, se informó que un programa para el gobierno de datos era una de las cinco "prácticas" exitosas para obtener valor comercial de los activos de datos. A la luz de las oportunidades para aprovechar los activos de datos y garantizar el cumplimiento legislativo de mandatos como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) y Basilea II, recientemente se ha otorgado una importancia significativa a la gobernanza de datos en conferencias de profesionales, como TDWI (The Data Instituto de Almacenamiento) Conferencia Mundial y DAMA (Asociación de Gestión de Datos) Simposio Internacional.

El objetivo de este artículo es proporcionar un marco general para el gobierno de datos que pueden utilizar los investigadores para centrarse en cuestiones importantes de gobierno de datos, y los profesionales para desarrollar un enfoque, una estrategia y un diseño de gobierno de datos eficaces. El diseño de la gobernanza de datos requiere alejarse de la toma de decisiones del día a día y centrarse en identificar las decisiones fundamentales que deben tomarse y quién debería tomarlas. Con base en Weill y Ross, también se diferencia entre gobierno y gestión de la siguiente manera:

• Gobernanza se refiere a qué decisiones se deben tomar para garantizar una gestión y

un uso efectivos de TI (dominios de decisión) y quién toma las decisiones (lugar de responsabilidad para la toma de decisiones).

• La gestión implica tomar e implementar decisiones, por ejemplo, la gobernanza incluye

establecer quién en la organización tiene derechos de decisión para determinar los estándares de calidad de los datos. La gestión implica determinar las métricas reales empleadas para la calidad de los datos. Centrándose en los primeros.

El gobierno corporativo se ha definido como un conjunto de relaciones entre la administración de una empresa, su directorio, sus accionistas y otras partes interesadas que brindan una estructura para determinar los objetivos organizacionales y monitorear el desempeño, asegurando así que se alcancen los objetivos corporativos. Teniendo en cuenta la sinergia entre las políticas macroeconómicas y estructurales, el gobierno corporativo es un elemento clave no solo para mejorar la eficiencia económica y el crecimiento, sino también para aumentar la confianza corporativa.

Igualmente, (González Y. , 2014) establece que el gobierno de los datos (datagovernance) es la estrategia corporativa que define la política, los procedimientos, los procesos, las normas, los responsables y la tecnología que ha de gobernar o regir la utilización

de los datos corporativos para una eficaz gestión de la información en una organización o empresa. Esta práctica tiene, además, por objeto asegurarse de que los datos sean siempre fiables y válidos en cada contexto, que su calidad se mantiene a lo largo del tiempo y que existen mecanismos de control sobre quién gestiona los datos encada momento. Ello sitúa a la información en la consideración de un recurso en sí misma que hay que ubicar en el contexto estratégico de la empresa puesto que contribuye a la consecución de sus objetivos en términos de competitividad.

En un proceso de negocio, la información es ingresada desde diferentes puntos y a través de distintas personas siguiendo el modelo multicanal empresarial. De ahí es distribuida por diversos sistemas de gestión documental dentro de la organización, lo que a menudo hace que los datos terminen estando dispersos y fragmentados generando información redundante, contradictoria, incompleta, desactualizada e incorrecta. Y es que, aunque los datos sean precisos en un determinado sistema, al intentar extraerlos de ese sistema y usarlos de una manera más generalizada, pueden aparecer ciertas incoherencias que proporcionan varias versiones de un mismo dato o recurso. Ello generará consecuencias graves para el negocio, como son la limitación de su capacidad de reacción y obstrucción en la toma de decisiones. Para evitar esta situación, la empresa debería crear un repositorio de datos maestros subyacente a todos sus sistemas de información para que los cambios en los elementos de datos de un sistema se aplicaran simultáneamente a todos los demás sistemas. Tal repositorio formaría parte de una estrategia más amplia que es el programa de gobierno de datos de la empresa con el que se pretende, entre otras cosas, optimizar y maximizar el valor que tienen sus datos con el fin de incrementar la consistencia y la confianza en la toma de decisiones, la generación de nuevos ingresos y una mayor competitividad en el mercado. La puesta en marcha de un programa eficaz de gobierno de datos conlleva la realización de una serie de acciones articuladas en torno a dos fases: una fase de planificación

y una fase de control. Las actividades realizadas durante la fase de planificación permiten identificar las necesidades de información de la empresa u organización, la asignación de responsabilidades respecto al gobierno de los datos y el desarrollo y mantenimiento de las políticas de datos, de estándares y de procedimientos, así como la revisión de la arquitectura de los datos. Las actividades llevadas a cabo durante la fase de control incluyen la comunicación de las políticas de datos, la coordinación entre los distintos agentes implicados, de las actividades de gobierno de datos y, por último, la supervisión de equipos de profesionales, de proyectos y de servicios de gestión de datos. Como es lógico, en cada una de estas fases se deberá observar siempre el cumplimiento de la normativa correspondiente, lo que permitirá a la organización prevenir conflictos elativos a los datos y su trata-miento legal, entre otros.

Por otra parte, (Romero, 2017). En su artículo de investigación expone que el gobierno de datos (GD) es una práctica relativamente nueva, según el análisis de antecedentes internacionales se encontró que los problemas relacionados con los datos e información inicialmente se abordaban desde la perspectiva del almacenamiento pensando que el problema radicaba en la capacidad para salvaguardar la información. Cuando se solucionó el tema de la capacidad de almacenaje, siguieron los problemas de administración, en donde se optó por gestionar a su vez el contenido de la información. De esta preocupación surgió la necesidad de construir estrategias, políticas o estructuras que permitan gestionar los contenidos de la información (Thomas, s. f.; Thomas, 2009). La gestión de la información garantizará el intercambio eficiente de estos datos (Buchmann, 2017).

Otro inconveniente para las organizaciones ha sido la seguridad de la información. De acuerdo con lo expresado por Mansfield-Devine (2017), es a menudo una reflexión tardía en la planificación y el gasto de una organización en la planeación de la información tecnológica y rara vez recibe la atención de alto nivel que necesita y merece. Atendiendo al anterior contexto,

las empresas se han vuelto más sofisticadas en su uso de los datos que impulsa nuevas demandas que requieren diferentes formas de combinar, manipular, almacenar y presentar información. Por ello, se han desarrollado programas para la gestión efectiva de datos a través de nubes, lo cual incluye el punto de vista tanto del consumidor como del proveedor (Al-Ruithe, Benkhelifa y Hameed, 2016). Otro de los usos de la gestión de los datos ha sido utilizar datos importantes para promover la sostenibilidad (Seele, 2017; Bibri y Krogstie, 2017) y reducir el daño (entre ellos el ambiental) ocasionado por las organizaciones. Para esto se creó el concepto de “control predictivo de sostenibilidad”, que corresponde al uso de técnicas analíticas para identificar temas de deliberación, supervisión e intervención con el objetivo de prevenir futuros daños ambientales, sociales y de gobernanza, resolviendo escándalos pasados e identificando a actores/corporaciones potenciales de actividades insostenibles y sus partes interesadas en un futuro próximo (Seele, 2017).

Para la investigación se determinó como objeto de estudio Positiva Compañía de Seguros S. A., la cual en el año 2012 implementó un programa de gobierno de datos con el fin de dar solución a problemas derivados de brechas encontradas en la administración de los datos e información; es importante precisar que a la compañía desde el mismo momento de su creación en el año 2008, siempre le ha interesado contar con un sistema integrado de gestión, para este caso el sistema está compuesto por las normas ISO 9001:2008, ISO 14001:2004, OSHAS 18001:2007, NTCGP 100:2009 y MECI, estas últimas se incluyen en el sistema por ser Positiva una empresa de carácter estatal; además, la Oficina de Estrategia y Desarrollo en su calidad de encargada de la implementación y mantenimiento del sistema integrado, tiene como política que cualquier sistema, modelo o directriz relacionada con gestión corporativa debe estar alineado con las políticas transversales del sistema integrado de gestión. El programa de gobierno de datos actualmente se encuentra integrado con los sistemas implementados. Para efectos de la investigación solamente se tendrá en cuenta el Sistema de

Gestión de la Calidad basado en la norma ISO 9001:2008. Se puede afirmar que se han obtenido efectos positivos gracias a la implementación del GD y su integración con el Sistema de Gestión de la Calidad lo cual ha tenido efectos en la operación de la compañía.

Los efectos se ven, no solamente a la operación de la compañía, sino también en el Sistema de Gestión de la Calidad, este último ha mejorado gracias a la incorporación de componentes del GD los cuales están alineados con la estrategia corporativa, puntualmente con la meta de lograr a 2018 un índice combinado menor al 100 %, dándole fuerza al compromiso de la Dirección.

También se definieron protocolos, roles y responsabilidades relacionados con los datos e información, ayudando a entender las interacciones entre procesos. Se mejora considerablemente la administración de la información, gracias a la creación de bodegas de datos oficiales, construcción de herramientas integradoras como CAMI y MAG, se fortalecen los procesos de medición y análisis de métricas y se crea una cultura alrededor de la adecuada gestión de datos e información.

Se crea confianza en las directivas a través de resultados tangibles, esto se puede evidenciar con los resultados de la encuesta de percepción, donde se alcanza un resultado de 3.82 puntos de 5.0 puntos máximos a obtener, teniendo un efecto positivo en las personas y en la cultura organizacional.

A partir de la construcción de los flujos de información, se realizó el levantamiento de los activos de información, esto ha brindado una mirada global a los procesos y permitiendo que los análisis de eficiencia de procesos con miras a una mejora continua se puedan dar con mayor facilidad al lograr contar con las interacciones claras entre procesos, así como de los

datos e información que se intercambian.

La cultura de medición en la compañía se ha visto fortalecida gracias a la definición de roles y perfiles de funcionarios que se encarguen de la administración, por lo general las tareas de seguimiento, análisis y reporte son tareas que son impuestas al no contar con directrices claras para la gestión por parte de los líderes de proceso.

Los espacios generados por el proceso de GD son importantes en el sentido de que no se puede consolidar una cultura solamente con un área llevando la carga de la gestión de GD, esa participación activa de los procesos y los usuarios de los datos ha permitido llegar a los resultados mostrados en la encuesta y genera la confianza necesaria para tomar decisiones acertadas en el futuro, soportadas en información confiable.

La implementación de controles en la puerta de entrada son el resultado de los análisis preliminares de las bases de datos en la compañía, esto no hubiese sido posible si no se analizara bajo la perspectiva del GD la información que reposaba en las bases de datos propias, siempre se tratan de implementar estas acciones a manera de proyecto, aplicando los componentes del GD a través de los procedimientos definidos oficialmente en el SIG. Los resultados son contundentes en términos de ahorros por reproceso. De lo anteriormente expuesto se puede concluir que el gobierno del dato es un conjunto de procesos que deben ser definidos y gestionados en las empresas para garantizar la seguridad, la confiabilidad, la integridad, la documentación, la administración y la auditoría de los datos, lo cual Incluye políticas y procedimientos internos de control de los datos y contribuye a implementar un modelo gestionado de calidad de los datos en todas las fases del ciclo de vida de los mismos.

Las directivas y procedimientos efectivos de gestión de datos conducen a mejores resultados comerciales e impulsan el crecimiento empresarial, y en el competitivo mercado

actual, es un requisito para las organizaciones. En este contexto los datos se convierten en el activo más importante que tienen las organizaciones hoy en día; y por eso la importancia de definir una buena estrategia de gobierno que tenga en cuenta el panorama general y apunte a un objetivo más alto pero que empiece por la implementación de un piloto más pequeño y controlado.

Así mismo, la gobernanza de datos promueve la organización, la eficiencia y la seguridad de la información de una entidad por medio de directrices y estándares permitiendo mantener datos de alta calidad y fácilmente accesibles para una eficiente toma de decisiones, lo cual requiere de un marco que acoja un gobierno de datos, entendido como el ejercicio de diseñar, controlar y monitorizar todo lo relativo a los datos desde un enfoque holístico, en el que participen los implicados, desde el gobierno corporativo de la empresa y el departamento de TI hasta un consejo de gestión de datos que represente a las partes interesadas. Finalmente, para abordar un contexto más profundo sobre los datos y su gestión, es imprescindible hacer referencia a la información, la cual según (Moscoso Castro, 2010), es un término que no es fácil de delimitar. Por un lado, tiene una gran variedad de connotaciones en los diferentes campos del saber y en las distintas actividades sociales. Por otro, la información forma parte consustancial de la existencia del hombre, por lo que se encuentra imbuida en su presente y en su pasado, así como en un entorno físico, emocional e intelectual en constante evolución y cambio.

(Moscoso Castro, 2010), indica también que, la información es mucho más que palabras, textos, registros o documentos. Información son también sonidos y señales, imágenes y luces, percepciones y medidas. Las ondas que llegan del universo son información, la intensidad de la luz de las estrellas es información, la humedad concentrada en un espacio es información, la temperatura del agua es información, y todo ello existe con independencia de

la intervención del hombre.

Porque, desde un punto de vista general, por información puede entenderse todo aquello que altera el estado del sistema que lo recibe. Así, un nuevo dato altera la información almacenada en un sistema informático, pero también la información altera el entorno social, físico, económico, histórico, cultural y emocional que rodea y ha rodeado al hombre desde el principio de los tiempos.

De acuerdo a esta postura y teniendo en cuenta que el dato se configura como la esencia misma de la información, se realizará una exploración bibliográfica y conceptual respecto al dato, bases de datos y gestión de datos, delimitando la consulta, al periodo correspondiente a la segunda mitad del siglo XX, puesto que fue el momento histórico en donde se inició de la mano del desarrollo de una serie de nuevas tecnologías, la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos a unas velocidades nunca antes imaginadas. (Pérez- Montoro Gutiérrez, 2003).

Las primeras posturas frente a la utilización de datos o metadatos para la gestión de documentos en Colombia, nos remiten al Archivo General de la Nación a través de la “Guía para la formulación de un esquema de metadatos para la gestión de documentos”, dicha guía se referencia como la base para la creación, diseño y mantenimiento del esquema de metadatos para la gestión de documentos al interior de las entidades y organizaciones, con el fin primordial de garantizar el conocimiento necesario de los documentos y por ende de la gestión de las entidades bajo características autenticidad, fiabilidad, integralidad y usabilidad. A su vez el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones a procurado en generar avances en protocolos y disposiciones dirigidas a la protección, aprovechamiento y uso de los datos abiertos como información pública dispuesta en formatos que permiten su uso y reutilización bajo licencia abierta y sin restricciones legales para su

aprovechamiento.

Del mismo modo, se establecieron pautas dirigidas a los servidores públicos, interesados en adquirir conocimientos y herramientas prácticas que permitan a las entidades del Estado implementar procesos de apertura de datos públicos y de esta manera facilitar el desarrollo de servicios, como estrategia para el aprovechamiento y adecuado uso de la información en función del ciudadano.

De acuerdo con lo anterior, se diseñó una hoja de ruta de Datos Abiertos Estratégicos para el Estado Colombiano con el propósito contribuir a la Política de Gobierno Digital en aras de propender porque el gobierno logre la “toma de decisiones basadas en datos a partir del aumento en el uso y aprovechamiento de la información que aporten a la optimización y desarrollo de servicios, políticas, normas, planes, programas, proyectos de interés público o privado, adelantado por ciudadanos, empresas y el mismo Estado. (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones).

La gestión de datos o en inglés Data Management (DM), es la función de controlar y entregar datos, y activos de información, hasta el momento DAMA International ha trabajado en varios enfoques para la gestión de datos, por lo tanto, en la guía DAMA- DMBOK (2017) se indica que esta gestión involucra conocer los datos que dispone una organización y lo que se podría lograr con ellos para determinar de mejor manera cómo utilizar estos activos y alcanzar los objetivos de la organización.

Se puede decir que la gestión de datos se encarga de garantizar que los datos estén limpios y organizados, es necesario recalcar que los datos que no son correctamente gestionados pueden representar riesgos para las empresas. Cuando estos son de mala calidad es decir son inexactos o incompletos y pueden ser mal utilizados o malinterpretados en la toma de decisiones. (Laverde Mena, Desarrollo de un marco de trabajo basado en data management

que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia, 2021).

2.3 Categorías Conceptuales

Para desarrollar este proyecto de investigación se tomaron como categorías conceptuales, el dato, información, metadato y gestión de datos, con el fin de contar con sustento teórico que contribuya al alcance de los objetivos propuestos. Dato.

Para (Davenport, 1998, pág. 46) “Un dato es un conjunto discreto, de factores objetivos sobre un hecho real”. Dentro de un contexto empresarial, el concepto de dato es definido como un registro de transacciones. Un dato no dice nada sobre el porqué de las cosas, y por sí mismo tiene poca o ninguna relevancia o propósito”. Partiendo de este concepto podemos evidenciar que los datos son todos los registros que se producen en una organización como resultado del desarrollo de sus procesos y funciones, pero que por sí solos no adquieren valor, razón por la cual es necesario dar un contexto y buen manejo a los mismos, identificando y clasificando los tipos de datos que se generan con el propósito de agruparlos; lo cual permite realizar análisis más exhaustivos y certeros que garanticen llevar a cabo estrategias en firme fundadas en información veraz que permitan conocer lo qué está pasando, el estado real de la empresa, pronosticar lo que pueda ocurrir en el futuro y medir y evaluar los resultados. Para (Chisholm, 2008). “Los datos son una forma de representación. Representan otras cosas aparte de sí mismos.” Esta es otra manera de evidenciar que se necesita de un contexto para que los datos tengan significado. El contexto puede considerarse como el sistema de representación de los datos; dicho sistema incluye un vocabulario común y un conjunto de

relaciones entre componentes con el fin de interpretarlos.

Por lo anterior, los datos cada día toman más relevancia con la incursión del internet y la nueva era de la información, donde millones de dispositivos se encuentran conectados, adecuándose un entorno cada vez más digital, lo cual con lleva a la producción de grandes volúmenes de datos en forma de textos, imágenes, números o videos, los cuales muchas veces toman variadas formas de representar una misma idea, de ahí la importancia de la gestión, arquitectura, modelado y calidad de los datos y metadatos que ayudan a entender su concepto y su uso.

Información.

Partiendo del concepto que la información tiene como origen datos y objetos sensibles: “La información está más allá de los datos, ella no actúa directamente sobre nuestros órganos de los sentidos, sino que son los datos los que actúan sobre estos últimos” (Rendón Rojas, 2004). Información es el conjunto de datos recopilados, que han sido procesados, relacionados, valorados, organizados y aprovechados para interpretar una situación dando forma a la realidad en un contexto determinado, por otra parte, el conocimiento es la reflexión, deducción, abstracción y análisis cognitivo que realiza una persona sobre esa información, contribuyendo al proceso de aprendizaje mediante la construcción de pensamientos estructurados para ser aplicados en la toma de decisiones y solución de problemas. 2.3.3. Metadato.

El concepto fue propuesto e incluso registrado como marca registrada por Jack E. Myers en 1969 por su empresa, dónde proponía que los metadatos son los datos de los datos, de manera más precisa técnicamente hablando se puede decir que es la información estructurada que describe, explica, ubica o permite localizar, usar o administrar más

información o datos; par los bibliotecarios, los metadatos son los elementos a través de los cuales se pueden describir y buscar recursos. (Medina, 2019, pág. 57).

De acuerdo con (Icontec, 2019) NTC-ISO 23081-1: 2018 los metadatos son “información estructurada o semi estructurada que posibilita la creación, registro, clasificación, acceso, conservación y disposición de los documentos a lo largo del tiempo”. Los metadatos incluyen una amplia información que se puede utilizar para identificar, autenticar y contextualizar los documentos, personas, procesos de negocio, la regulación y sus relaciones. Los metadatos hacen referencia a la catalogación y descripción de las características de los datos, proporcionándoles un contexto para el sustento de los procesos, servicios y reglas de la organización, sirviendo de apoyo a los sistemas de información, para su fácil análisis y consulta.

Por otra parte, ayuda a la estandarización e integración de la información, brindando seguridad, autenticidad, integridad, fiabilidad, usabilidad y valor probatorio a los documentos e igualmente facilita los procesos de conversión, migración y conservación a largo plazo de los documentos electrónicos.

(Laverde Mena, Desarrollo de un marco de trabajo basado en data management que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia, 2021) nos presenta las siguientes categorías conceptuales: Ciclo de vida de un dato Se refiere a la gestión basada en políticas que se encarga del flujo de los datos de los sistemas de información a través de su ciclo de vida: desde la creación y el almacenamiento inicial, hasta el momento cuando se convierte en obsoleto y es eliminado.

El ciclo de vida de los datos según la guía técnica de información del Gobierno de Colombia explica que:

Se refiere a la gestión basada en políticas que se encarga del flujo de los datos de los sistemas de información a través de su ciclo de vida: desde la creación y el almacenamiento inicial, hasta el momento cuando se convierte en obsoleto y es eliminado (pág. 16). En la guía DAMA-DMBOK (2017) se indica que los datos en su ciclo de vida pueden ser “limpiados, transformados, fusionados, mejorados o agregados” (pág. 28), antes de ser eventualmente eliminados. Los datos sólo tienen valor cuando son útiles para el futuro, y en todas las etapas del ciclo de vida de datos tienen costos y riesgos, pero solo en la etapa de utilización es donde se agrega valor al negocio.

El ciclo de vida de los datos puede dividirse en las siguientes etapas para su tratamiento, que son: captura, almacenamiento, uso, destrucción. Captura: Es el proceso de obtención de datos los cuales pueden venir de diferentes fuentes (plataformas, servicios o herramientas) y tipos (imágenes, documentos, videos, entre otros), con la finalidad de almacenarlos para luego ser procesados.

Almacenamiento: Aquí se clasifica el dato capturado para clasificarlo en un repositorio según su tipo. Como los datos contienen información útil para las empresas, es aquí en donde se estable seguridades para los mismos con el objetivo de que no puedan ser sustraídos o se acceda por personas no autorizadas.

Uso: Esta también es la etapa de procesamiento, y el personal que tenga acceso autorizado a los datos son capaces de copiarlos, moverlos y exportar con el objetivo de que sean tratados correctamente para transformarlos en información útil y valiosa para las empresas.

Destrucción: Llegado a esta etapa se cierra el ciclo de vida de un dato, porque el dato se elimina y no estará accesible para su uso.

Gobierno de Datos y Gestión de datos Si bien la gestión de datos es la acción de gestionar realmente los datos e implica actividades relacionadas con datos tales como arquitectura de datos, modelado de datos, almacenamiento de datos y gestión de calidad de datos, el gobierno de datos se ocupa de establecer y gestionar las autoridades y responsabilidades, reglas, procesos, prácticas para gestionar datos y guiar las actividades relacionadas con los datos y la ejecución de políticas y prácticas establecidas en el marco de gobierno de datos.

La gestión de datos toma las decisiones, políticas y reglas realizadas por el gobierno de datos y pone en práctica estas decisiones, políticas y reglas implementando dentro de los procesos, la arquitectura y la tecnología, para que el gobierno de datos cumpla sus objetivos. En otras palabras, el gobierno de datos proporciona la base para desarrollar procesos y procedimientos adecuados de gestión de datos; mientras el conductor de la gestión de datos es garantizar que una organización obtenga valor de sus datos, gestión de datos (que incluye gestión de calidad de datos, seguridad de datos y privacidad) es uno de los impulsores del gobierno de datos.

El gobierno de datos es una iniciativa comercial estratégica que determina y prioriza el beneficio financiero que los datos aportan a las organizaciones y mitiga el riesgo comercial de malas prácticas y calidad de los datos (Goetz, 2015).

La gestión de datos es por lo general una iniciativa de TI, que se define por un conjunto de tecnologías que se ejecuta en reglas y estándares definidos por el negocio para garantizar

que los datos respalden la información requerimientos de varias partes interesadas como clientes, empleados, proveedores, vendedores, socios y accionistas.

La gobernanza de datos no está definida ni impulsada por la tecnología, aunque la tecnología apoya los objetivos del programa a través del aumento, la automatización y la escala que no se puede lograr a través del esfuerzo manual solamente. La tecnología es un facilitador y facilitador del gobierno de datos en lugar del conductor.

La gestión de datos es la acción de gestionar los datos. Gestión de datos y datos la gobernanza, aunque estrechamente relacionados, son diferentes y no deben utilizarse indistintamente.

El gobierno de datos y la gestión de datos se pueden comparar con el escenario del carro de caballos, donde el gobierno de datos es el caballo y la gestión de datos es el carro como datos. La gobernanza guía las actividades relacionadas con los datos como el caballo guía el carro.

La gestión de datos se puede considerar como un paraguas general que abarca las disciplinas o funciones incluidas en el marco de trabajo de gobierno de datos (Norris-Montanari,

2016).

La gestión de datos es el procedimiento de introducir, acumular, ordenar, aprovechar y conservar los datos creados y recolectados por una entidad. La gestión de datos eficiente es parte primordial para poner en funcionamiento los sistemas de Tecnología de la Información que ejecutan las aplicaciones comerciales y proporcionan información analítica para ayudar a impulsar la toma de decisiones operativas y la planificación estratégica por parte de ejecutivos corporativos, gerentes comerciales y otros usuarios finales.

El proceso de gestión de datos incluye una combinación de diferentes funciones que, en conjunto, tienen como objetivo garantizar que los datos de los sistemas corporativos sean precisos, estén disponibles y sean accesibles. La mayor parte del trabajo requerido lo realizan los equipos de administración de datos y TI, pero los usuarios comerciales generalmente también participan en algunas partes del proceso para garantizar que los datos satisfagan sus necesidades y para que se adhieran a las políticas que rigen su uso. (Stedman, 2021) Muchas organizaciones reconocen que sus datos son un activo vital de la empresa. Los datos y la información pueden darles una visión clara sobre sus clientes, productos y servicios. Pueden ayudarles a innovar y cumplir objetivos estratégicos. A pesar de este reconocimiento, pocas organizaciones gestionan activamente los datos como un activo del que pueden obtener valor continuamente (Evans y Price, 2012). De esto se puede concluir que para obtener valor de los datos es necesario que exista compromiso por parte de las organizaciones. La Gestión de Datos es el desarrollo, ejecución y supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que entregan, controlan, protegen e incrementan el valor de los datos y activos de información a lo largo de su ciclo de vida, de estos procesos se derivan varios beneficios para cualquier organización, como los son la consulta eficaz y oportuna de su información, la acertada toma de decisiones, la competitividad en un mercado global y satisfacer las necesidades de información de la partes interesadas en la empresa garantizando la disponibilidad, seguridad y calidad de la información.

DAMA (Data Management Association) ha identificado 10 funciones principales para el gobierno de datos que denomina como áreas de conocimiento, como se indica a continuación (DAMA International, 2014):

Gobierno de datos: ejercicio y aplicación de reglas, procesos, políticas, prácticas, estándares, controles, derechos de decisión y responsabilidades de las personas para

gestionar los datos como un activo empresarial estratégico, lo cual abarca:

• Gestión de arquitectura de datos: diseño de tecnología e infraestructura con respecto

a la recopilación, el almacenamiento, la transformación, la distribución y el consumo de datos como parte esencial de la arquitectura empresarial.

• Modelado y diseño de datos: definición, análisis y determinación del alcance de los

requisitos de datos para respaldar los procesos comerciales y luego diseñar un modelo de datos (que puede incluir un modelo conceptual, lógico y físico) para representar y comunicar estos requisitos de datos.

• Gestión de la calidad de los datos: definición, medición, análisis, mejora y mantener la

calidad de los datos.

• Gestión de la seguridad de los datos: clasificación, privacidad, confidencialidad,

acceso, autenticación y auditoría de datos.

• Gestión de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI): recopilación,

integración y presentación de datos a los trabajadores del conocimiento con el fin de análisis de negocio y toma de decisiones.

• Integración e interoperabilidad de datos (DII): se relaciona con la adquisición, captura,

movimiento, consolidación y entrega de datos dentro y entre almacenes de datos, Sistemas, aplicaciones de TI y empresas.

• Gestión de documentos y contenidos (DCM): gestión de la captura, almacenamiento,

protección, acceso y control de versiones de datos no estructurados encontrados fuera de bases de datos relacionales y lagos de datos, y generalmente almacenados en archivos digitales en una organización.

• Gestión de metadatos: captura, categorización, almacenamiento, mantenimiento,

integración, control, gestión y publicación de metadatos.

• Gestión de datos maestros y de referencia: gestión de datos compartidos para reducir

redundancia y asegurar una mejor calidad de los datos a través de una definición y uso de

valores de datos (DAMA International 2014).

• Operaciones y almacenamiento de datos: implementación y gestión de

almacenamiento de activos de datos físicos estructurados, incluidos respaldo, archivo, depuración, rendimiento y administración.

Marcos de referencia de gestión de datos Un framework o también llamado marco de trabajo o referencia es un conjunto de estándares y buenas prácticas. En la guía DAMA-DMBOK (2017) se menciona que “La gestión de datos implica un conjunto de funciones interdependientes, cada una con sus propias metas, actividades y responsabilidades” (pág. 33). Cada una de estas funciones son interdependientes, por lo tanto, es necesario establecer actividades y responsabilidades para cada una, por lo tanto, tener un marco de trabajo ayuda a en la gobernanza de datos. Esta guía también menciona que “en cualquier organización las personas responsables de los diferentes aspectos de la gestión de datos necesitan colaborar, para que la organización obtenga valor de sus datos”.

La finalidad de un marco de referencia es ayudar como una guía de las tareas que se desarrollan dentro de los procesos corporativos, asimismo previene la repetición de acciones, aumentando el rendimiento, lo cual permite enfocarse en un problema específico. De modo que, un marco de referencia debe acondicionarse a las necesidades y metas de las instituciones, a continuación, se exponen algunos modelos de trabajo de gestión de datos desarrollados:

Modelo de información de Ámsterdam.

Publicado en 1997 por Abcouwer Maes & Trujiens, este modelo integra las tecnologías de información y estrategias de negocio, de la misma manera va desde la operación hasta la

estrategia, pero añade un nuevo elemento que son las tácticas. Además, se reconoce la necesidad de la comunicación de información expresado como gobierno de información y calidad de datos (Thiadens T. & Abcouwer, 2011).

Figura 1.

Modelo de Información Ámsterdam

Figura 2.

Modelo de Alineación Estratégica.

Propuesto por Henderson y Venkatraman, dentro de este modelo se considera el papel de TI dentro de la entidad a nivel estratégico muestra los impulsores para una gestión de datos, donde involucra al negocio y las tecnologías de información, cruzando desde la operación hasta las estrategias en donde su eje son los datos y la información, en donde, la información se asocia

con las estrategias del negocio, y los datos con las tecnologías de información. (Thiadens T. & Abcouwer, 2011).

El modelo de Henderson y Venkatraman facilita a que las organizaciones se comprometan con las políticas del negocio y las tecnologías de la información para conseguir sus metas y objetivos, permitiendo optimizar los procesos mejorando el desempeño, teniendo como resultado mayor rentabilidad.

DAMA-DMBOK framework.

En el framework DAMA-DMBOK se puede encontrar procesos que contribuyen a la mejora del rendimiento de una organización, pero centrándose en la disciplina de la gestión de datos (Cupoli P. Earley S. & Henderson, 2014) Este marco de trabajo se profundiza en 10 áreas de conocimiento en materia de gestión de datos, a través de representaciones como la rueda de DAMA y el hexágono de factores ambientales.

Dentro de la rueda de DAMA se encuentran 10 áreas de conocimiento que involucran las actividades que comprenden la gestión de datos, teniendo como su eje la gobernanza de Figura 3.

Modelo DAMA

datos, siendo este el balance para cada una sus funciones. Cada área de conocimiento que se indica en la rueda es necesaria para la función madura de la gestión de datos, pero cada una debe ser implementada en diferentes tiempos dependiendo de los requerimientos que tenga la organización.

Mientras que en el hexágono de factores ambientales se describe la relación entre personas, procesos y tecnología, siendo su centro metas y principios, los cuales facilitan la orientación de como ejecutar las actividades y el uso eficiente de las herramientas requeridas para una gestión de datos exitosa.

Muchas empresas procuran sacar la máxima utilidad de sus datos, pero se quedan trabajando en la cima de la pirámide omitiendo su estructura interna, de modo que, no Figura 4.

Pirámide de Peter Aiken

establecen con antelación las directrices o políticas a usarse para la adecuada gestión de datos. La pirámide de Peter Aiken representa el estado en el que se encuentran las instituciones, motivo por el cual pueden usar este marco de referencia para conseguir datos y procesos eficientes (DAMA International, 2017). Esta pirámide está fundamentada en la rueda de DAMA, reflejando la conexión entre cada una de las áreas del conocimiento y, de la misma manera estas no son intercambiables. Por lo que es imprescindible trabajar aplicando elementos que deben estar en los lugares convenientes para apoyarse mutuamente. Desde la pirámide, podemos ver que la parte superior de la pirámide es la función dorada que es la de mayor valor agregado para el negocio. Sin embargo, la pirámide revela que el análisis de datos es solo una parte muy pequeña en el sistema de datos de una organización. Para que el análisis de datos sea factible, muchas otras funciones deben trabajar y colaborar sin problemas para construir la base.

Como muestra la pirámide, el gobierno de datos está en la parte inferior que constituye la base fundamental para todo el sistema de datos. La arquitectura de datos, la calidad de los datos y los metadatos constituyen otra capa de base lógica además del gobierno de datos. El siguiente nivel de la capa superior incluye seguridad de datos, modelado y diseño de datos, y operaciones y almacenamiento de datos. En función de esa capa, la función de integración e interoperabilidad de datos puede trabajar en el movimiento y la consolidación de datos para habilitar las funciones en la capa superior, almacenamiento de datos/inteligencia empresarial, datos maestros y de referencia, y documentos y contenidos. A partir de esta capa, las funciones pasan a ser de cara al negocio. Eso también significa que la empresa no puede ver las funciones que deben ejecutarse debajo.

La contribución práctica de la pirámide es revelar la progresión lógica de los pasos para construir un sistema de datos. La pirámide define cuatro fases para el viaje de gestión de datos de una organización:

Fase 1 (capa azul): el viaje de administración de datos de una organización comienza con la compra de aplicaciones que incluyen capacidades de base de datos. Eso significa que el modelado y el diseño de datos, el almacenamiento de datos y la seguridad de los datos son las funciones que deben implementarse al principio.

Fase 2 (capa naranja): la organización comienza a sentir los dolores de la mala calidad de los datos. Para mejorar la calidad de los datos, son esenciales metadatos confiables y una arquitectura de datos consistente.

Fase 3 (capa verde): junto con los desarrollos de la calidad de los datos, los metadatos y la arquitectura de datos, comienzan a aparecer las necesidades de soportes estructurales para las actividades de gestión de datos que revelan la importancia de una práctica adecuada de gobierno de datos. Al mismo tiempo, el gobierno de datos permite la ejecución de iniciativas estratégicas, como el almacenamiento de datos, la gestión de documentos y la gestión de datos maestros.

Fase 4 (capa roja): los datos bien administrados permiten análisis avanzados.

2.4 Contexto Institucional

Figura 5.

Estructura Orgánica Secretaría General de la Policía Nacional.

(Policía Nacional, 2016) La Secretaría General tiene como misión asesorar a la Policía Nacional mediante la interpretación, aplicación y compilación de las disposiciones legales, ofreciendo una oportuna y eficaz orientación e información en materia jurídica, prestacional, contractual, documental y de archivo, para lograr la legalidad de los actos institucionales, ejercer la defensa judicial y administrativa de los intereses de la Policía Nacional y garantizar la integridad, autenticidad, veracidad y fidelidad de la información del patrimonio documental y cultural.

A través del Área de Archivo General se generan los lineamientos en materia de gestión documental, administración y conservación de la documentación de carácter histórico de la Policía Nacional y el Grupo de Administración y Conservación Documental es la dependencia encargada de proyectar los lineamientos en materia archivística acorde con lo establecido en la Ley General de Archivos y brindar asesoría en el Proceso de Gestión Documental, cumpliendo las siguientes funciones:

1. Proponer y actualizar las directrices que permitan el acceso y disponibilidad al patrimonio

documental de la Policía Nacional.

2. Proyectar conceptos respecto del Proceso de Gestión Documental.

3. Proponer acciones que permitan normalizar y racionalizar la producción documental para

regular el flujo de documentos.

4. Asesorar a las unidades policiales en el ámbito nacional sobre asuntos específicos del

Proceso de Gestión Documental.

5. Revisar las propuestas de elaboración y actualización de Tablas de Retención

Documental.

6. Desarrollar las actividades correspondientes en el marco de la realización del Comité de

Archivo de la Policía Nacional.

7. Revisar y proponer actualizaciones o modificaciones a los procedimientos asociados al

Proceso de Gestión Documental, así como la evaluación y seguimiento para su mejoramiento con base en las políticas institucionales.

8. Participar en las reuniones del Comité Técnico de Archivo del Ministerio de Defensa, a

fin de realizar los aportes necesarios desde la óptica policial para la definición de políticas en materia archivística del sector defensa.

9. Proyectar las respuestas dentro de los términos de ley a los derechos de petición que

por competencia son asignados.

10. Las demás que le sean asignadas de acuerdo con la ley, los reglamentos o la naturaleza

de la dependencia.

2.5 Marco Legislativo y Normativo

Colombia tiene un modelo hibrido, contamos con una ley sectorial (L. 1266 de 2008) relativa al Habeas Data Financiero y una ley general en protección de datos personales (L.1581 de 2012). También tenemos instituciones propias de ambos modelos, como principios aplicados al tratamiento de datos personales, categorías de datos personales, autoridad nacional de protección de datos personales, así como sectorial en materia de habeas data financiero.

Relacionamos la normativa que regula la protección de datos personales, no sin antes resaltar que existen más, estas son tan solo algunas que consideramos relevantes. Además, de precisar que la legislación existente en esta materia se debe armonizar con todo el sistema jurídico que tiene el país, es decir, no son normativas aisladas, sino que en conjunto se deben interpretar, aplicar y cumplir.

TABLA DE LEGISLACIÓN

Tabla 1 Tabla de Legislación Relacionada con Gestión de Datos Constitución Política Artículo

15

Todas las personas tienen derecho a su intimidad personal y familiar y a su buen nombre, y el Estado debe respetarlos y hacerlos respetar. De igual modo, tienen derecho a conocer, actualizar y rectificar las informaciones que se hayan recogido sobre ellas en los bancos de datos y en archivos de entidades públicas y privadas. Artículo

20

Se garantiza a toda persona la libertad de expresar y difundir su pensamiento y opiniones, la de informar y recibir información veraz e imparcial, y la de fundar medios de comunicación masiva. Ley 1266

2008

Por la cual se dictan las disposiciones generales del hábeas data y se regula el manejo de la información contenida en bases de datos personales, en especial la financiera, crediticia, comercial, de servicios y la proveniente de terceros países y se dictan otras disposiciones. Ley 1273

2009

Por medio de la cual se modifica el Código Penal, se crea un nuevo bien jurídico tutelado - denominado "de la protección de la información y de los datos"- y se preservan integralmente los sistemas que utilicen las tecnologías de la información y las comunicaciones, entre otras disposiciones.

Ley 1581 de 2012

2012

Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales.

Ley 1712 de 2014

2014

Por medio de la cual se crea la Ley de Transparencia y del Derecho de Acceso a la Información Pública Nacional y se dictan otras disposiciones.

Ley 1928 de 2018

2018

Por medio de la cual se aprueba el “Convenio sobre la Ciberdelincuencia”, adoptado el 23 de noviembre de 2001, en Budapes.

Decreto 1727 de 2009

2009

Por el cual se determina la forma en la cual los operadores de los bancos de datos de información financiera, crediticia, comercial, de servicios y la proveniente de terceros países, deben presentar la información de los titulares de la información.

Decreto 1377 de 2013

2013

Por el cual se reglamenta parcialmente la Ley 1581 de 2012. Con el fin de facilitar la implementación y cumplimiento de la Ley 1581 de 2012 se deben reglamentar aspectos relacionados con la autorización del Titular de información para el Tratamiento de sus datos personales, las políticas de Tratamiento de los Responsables y Encargados, el ejercicio de los derechos de los Titulares de información, las transferencias de datos personales y la responsabilidad demostrada frente al Tratamiento de datos personales, este último tema referido a la rendición de cuentas.

Decreto 1074 de 2015

2015

Capítulo 25 al 28. "Por medio del cual se expide el Decreto Único Reglamentario del Sector Comercio, Industria y Turismo". Decreto 620 de 2020

2020

"Por el cual se subroga el título 17 de la parte 2 del libro 2 del Decreto 1078 de 2015, para reglamentarse parcialmente los artículos 53, 54, 60, 61 y 64 de la Ley 1437 de 2011. los literales e. j y literal a del parágrafo 2 del artículo 45 de la Ley 1753 de 2015, el numeral 3 del artículo 147 de la Ley 1955 de 2019, y el artículo 9 del Decreto 2106 de 2019, estableciendo los lineamientos generales en el uso y operación de los servicios ciudadanos digitales" Decreto 767 del 2022 MINTIC

2022

“Por el cual se establecen los lineamientos generales de la Política de Gobierno Digital y se subroga el Capítulo 1 del Título 9 de la Parte 2 del Libro 2 del Decreto 1078 de 2015, Decreto Único Reglamentario del Sector de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones” Resolución 3564 de 2015

MINTIC

2015

"Por la cual se reglamentan los artículos 2.1.1.2.1.1, 2.1.1.2.1.11, 2.1.1.2.2.2, y el parágrafo 2o del artículo 2.1.1.3.1.1 del Decreto número 1081 de 2015". (Ministerio de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones - MINTIC, 2015, 31

diciembre). Reglamenta artículos relacionados con publicación de datos abiertos, accesibilidad de medios electrónicos para la población en situación de discapacidad y la recepción y respuesta a solicitudes de información.

Resolución 1519 de 2020

MINTIC

2020

"“Por la cual se definen los estándares y directrices para publicar la información señalada en la Ley 1712 del 2014 y se definen los requisitos materia de acceso a la información pública, accesibilidad web, seguridad digital, y datos abiertos" (Ministerio de las Tecnologías de la Información y Comunicación - MINTIC, 2020, 24 agosto) Expide lineamientos para cumplir con la publicación y divulgación de la información señalada (Ley 1712 del 2014), establece criterios para la estandarización de contenidos e información, accesibilidad web, seguridad digital, datos abiertos y formulario electrónico para Peticiones, Quejas, Reclamos, Sugerencias y Denuncias (PQRSD). (Ministerio de las Tecnologías de la Información y Comunicación - MINTIC, 2020, 24 agosto).

Resolución 460 de 2022

MINTIC

2022

Por la cual se expide el Plan Nacional de Infraestructura de Datos y su hoja de ruta en el desarrollo de la Política de Gobierno Digital, y se dictan los lineamientos generales para su implementación. (Ministerio de las Tecnologías de la Información y Comunicación - MINTIC, 2022). Resolución 746 de 2022

MINTIC

2022

Por la cual se fortalece el Modelo de Seguridad y Privacidad de la Información y se definen lineamientos adicionales a los establecidos en la Resolución número 500 de 2021 (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 2022).

Resolución 1117 de 2022

MINTIC

2022

“Por la cual se establecen los lineamientos de transformación digital para las estrategias de ciudades y territorios inteligentes de las entidades territoriales, en el marco de la Política de Gobierno Digital”. (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 2022, 5 abril) Circular Única SIC Titulo V Superintendencia de Industria y Comercio G.INF.02 Guía técnica de Información- Administración del dato maestro Versión

1.1

2019

Promueve a las instituciones del sector público, un conjunto de pasos o actividades para realizar una adecuada administración de Datos Maestros.

G.INF.06 Guía Técnica de Información - Gobierno del dato Versión

1.1

2019

La guía define los aspectos que deben tener en cuenta las instituciones del sector público para realizar un adecuado gobierno del dato. Archivo General de la Nación - Guía de metadatos: Guía para la formulación de un esquema de metadatos para la gestión de documentos

2014

Guía para la definición de metadatos en la gestión documental a partir de la implementación de estándares y normas técnicas internacionales. (Archivo General de la Nación, 2014)

ISO 8000

Es el estándar internacional de calidad de los datos. Describe características y define requisitos de intercambio. ISO 27001 Gestión de la Seguridad de la Información

detalla los requisitos para establecer, implantar, mantener, supervisar y mejorar el sistema de gestión de la seguridad de la información de una organización.

ISO/CEI 38505-

1:2017 Tecnología de la Información — Gobierno de TI — Gobierno de Datos — parte 1: aplicación de ISO/IEC 38500 al Gobierno de Datos

2017

suministra directrices rectoras para los miembros de las entidades de gobierno de las organizaciones (que pueden incluir dueños, directivos, socios, gerentes ejecutivos o similares) sobre el uso adecuado, eficiente y razonable de los datos dentro de sus instituciones por adaptar los principios de gobernanza y el modelo de ISO/IEC 38500 al gobierno de datos

NTC-ISO-IEC-TR 38502:2022

2022

Ofrece disposiciones en materia de Tecnología, Gobernanza y Dirección desde el contexto de TI.

CAPÍTULO III. MARCO METODOLÓGICO

3.1 Enfoque

Este proyecto se enmarcó en un enfoque de investigación cualitativa, fundado en lo señalado por (González, 2003) “la investigación cualitativa implica la inmersión del investigador en el campo de la investigación, considerando éste como el escenario social en que tiene lugar el fenómeno estudiado dentro de todo el conjunto de elementos que lo constituyen y que, a su vez, está constituido por él”, así mismo (Blasco & Pérez, 2007), señalan que la investigación cualitativa “estudia la realidad en su contexto natural y cómo sucede, sacando e interpretando fenómenos de acuerdo con las personas implicadas”. Por otra parte, (Taylor & Bogdan, 2000), establecen que la investigación cualitativa es inductiva, Los investigadores desarrollan conceptos, intelecciones y comprensiones partiendo de pautas de los datos, y no recogiendo datos para evaluar modelos, hipótesis o teorías preconcebidos. En los estudios cualitativos los investigadores siguen un diseño de la investigación flexible. Comienzan sus estudios con interrogantes solo vagamente formulados. Por lo anterior, esta investigación es de tipo cualitativo, porque su objetivo general se centra en proponer lineamientos para la gestión de datos, con el fin de establecer lineamientos dirigidos a la Secretaría General de la Policía Nacional de Colombia, para lo cual se requiere un trabajo inmerso en el campo mediante visitas de observación, con el fin de analizar, examinar y evidenciar la forma en que los funcionarios en el desarrollo de sus funciones producen, gestionan y almacenan los distintos tipos de datos, permitiendo de esta manera proponer lineamientos que mitiguen y se ajusten a las diferentes debilidades o vacíos que se evidencien en la forma en que se gestionan los datos en la entidad.

3.2 Tipo de Investigación

Con base al enfoque cualitativo, el tipo de investigación desarrollado es descriptivo, ya que se buscan especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Es decir, únicamente pretenden medir o recoger información de manera independiente o conjunta sobre los conceptos o las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar cómo se relacionan éstas. (Hernández, 2014).

Por consiguiente, la investigación busca conformar los conceptos de la gestión de datos desde el marco conceptual, técnico y tecnológico, con el fin de conocer el contexto actual de la Secretaría General de la Policía Nacional para saber quién, dónde, cuándo, cómo y porqué del sujeto de estudio para culminar con la propuesta de unos lineamientos para la implementación de la gestión de datos.

3.3 Método

Esta investigación cualitativa se desarrolló en el método de estudio de caso, de acuerdo a lo estipulado por (Yin, 1994), quien afirmó lo siguiente:

Una investigación empírica que estudia un fenómeno contemporáneo dentro de su contexto de la vida real, especialmente cuando los límites entre el fenómeno y su contexto no son claramente evidentes.

Una investigación de estudio de caso trata exitosamente con una situación técnicamente distintiva en la cual hay muchas más variables de interés que datos observacionales; y, como resultado, se basa en múltiples fuentes de evidencia, con datos que deben converger en un estilo de triangulación; y, también como resultado,

se beneficia del desarrollo previo de proposiciones teóricas que guían la recolección y el análisis de datos. (p.13) Desde esta perspectiva se identifica este estudio, el estado de la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional de Colombia, para lo cual se aplica un diagnóstico enfocado a examinar la situación para comprender sus particularidades, funcionamiento y relación con el entorno y al interior de la organización, tomando como fuentes la información, la observación participante y el análisis de la normatividad y bibliografía relacionada.

3.4 Técnicas

Las técnicas utilizadas fueron la observación y el análisis de contenido desde un contexto real y relacionado con procedimientos correctivos resultantes del diagnóstico de las causas problemáticas, se desarrolla en las siguientes etapas: a) elaboración de un constructo teórico mediante el uso de múltiples fuentes de información: documentos, archivos, b) entrevistas, observación directa, para identificar y poder describir la situación y eventos clave de la gestión de datos en la unidad de análisis seleccionada, c) evaluación, análisis decodificación de la información (contrastar la fundamentación teórica contra los hallazgos y, d) construcción del documento descriptivo general (Diagnóstico).

Las técnicas de recolección de la información se escogieron con base al planteamiento inicial de la propuesta de investigación, se aplicaron la observación, la revisión documental con la finalidad de recolectar información de los hechos y productos para conocer de forma detallada los procedimientos, recursos y el sistema actual de gestión de datos.

3.5 Instrumentos

En el proyecto de investigación se contempló la utilización de una matriz comparativa y un guion de observación, como instrumentos que permitan determinar el estado actual y real de la Secretaría General respecto a la gestión de los datos que son producidos, tratados y utilizados para la producción de información, en cumplimiento a las funciones asignadas. Guion de Observación: Este instrumento al permitir analizar el fenómeno de estudio en su contexto real proporcionará información confiable sobre indicadores que responden a la situación actual en que se encuentra la entidad, evaluando componentes culturales, tecnológicos, seguridad, gestión, clasificación y aplicación de políticas de gestión de datos; para realizar un análisis más completo y detallado. El proceso de observación se concentrará en identificar los medios en donde se producen los datos, las disposiciones internas que los regulan, tipo de conservación y almacenamiento de la información, consulta y uso de los datos. Ver anexo1. Matriz Comparativa Tipos de datos: Para este instrumento se tomó en cuenta el marco normativo del CONPES Política Nacional de Explotación de datos del Consejo Nacional de Política Económica y Social - Departamento Nacional de Planeación , el Manual de Gobierno digital del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, la Guía para el uso y aprovechamiento de Datos Abiertos en Colombia del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, la Guía Técnica de Información - Gobierno del dato del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, la Política para el tratamiento de datos personales de la Superintendencia de Industria y Comercio, la Guía normativa aplicable a la explotación de datos del Departamento Nacional de Planeación y la Guía de implementación de la política gobierno digital del Ministerio de Educación Nacional.

Lo anterior, con el fin de conceptualizar los diferentes tipos de datos con sus características e identificar cuáles de ellos se generan en la Secretaría General de la Policía Nacional en el ejercicio de sus funciones Ver anexos 2 y 3.

3.6 Fases de la Investigación

De acuerdo a (Rodriguez & gil & García, 1996) se establecen cuatro fases fundamentales en el proceso de investigación cualitativa, las cuales son: Preparatoria, Trabajo de Campo, Analítica, Informativa:

Figura 6.

Fases de la Investigación

Fuente: producción propia.

Fase 1 Preparatoria En esta fase se realizó la caracterización de los elementos conceptuales, jurídicos, administrativos normativos y tecnológicos de la gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional, revisando libros, artículos, informes, investigaciones y normatividad en la materia, para conocer el contexto desde una perspectiva amplia y tener un fundamento teórico alrededor de políticas de gestión de datos y gobierno de datos para el desarrollo del trabajo de investigación.

Asimismo, se selección como técnicas la observación y la revisión documental, como instrumentos de recolección de información se definieron la matriz comparativa y el guion de observación, con el fin de ser aplicados en las diferentes Áreas que conforman la Secretaría General, como lo son: Área Jurídica, Área de Defensa Judicial, Área de Prestaciones Sociales, Área de Archivo General y Área de Acuerdos Interinstitucionales y Asuntos Contractuales, con la finalidad de recolectar información de los hechos y productos para conocer de forma detallada los procedimientos, recursos y la situación actual de la gestión de datos. Fase 2 Trabajo de Campo En el trabajo de campo, se realizaron visitas de observación interactuando con funcionarios de distintas áreas, en las cuales se verificó la forma en que se producen los diferentes tipos datos, la manera en que se manejan y en donde se almacenan, se indago sobre la existencia de marco normativo institucional sobre Gestión Documental, logrando recolectar información que, sirvió de insumo para el diagnóstico del contexto actual, teniendo en cuenta aspectos tecnológicos, administrativos, gerencial, uso de herramientas tecnológicas y cultural institucional.

Fase 3 Analítica Se realizó el análisis y diagnóstico con la información recolectada, identificando los diferentes tipos de datos que se producen, evidenciando debilidades y falta de normas y lineamientos en la gestión de datos.

Fase 4 Informativa.

En esta fase se realizó la estructuración de políticas y directrices conceptuales, teóricas y tecnológicas para la implementación de la gestión de los datos en la Secretaría General de la Policía Nacional. Se definió los lineamientos, para que se comprendieran como modelo y acción, y a su vez, se desarrollen y apliquen para mejorar la gestión de datos, garantizando su integridad, disponibilidad y confidencialidad, sirviendo de insumo para la óptima toma de decisiones en la entidad.

CAPÍTULO IV ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS

Con el propósito de abordar el objetivo general del presente proyecto, se realizó el análisis de los resultados obtenidos en la aplicación de los instrumentos de recolección de información definidos en el marco metodológico, los cuales se encuentran orientados a cumplir los objetivos específicos propuestos, y de esta forma determinar los lineamientos adecuados para la gestión de datos al interior de la Secretaría General de la Policía Nacional, con los siguientes resultados:

Matriz Comparativa

Este instrumento fue utilizado para identificar las clases de datos producidos por la Secretaría General de la Policía Nacional, cumpliendo con lo propuesto en el objetivo específico número uno, denominado “Caracterizar los diferentes tipos de datos que se generan en la Secretaría General de la Policía Nacional”, herramienta que permitió en primera medida, establecer a través de un análisis comparativo, identificar los protocolos y conceptos básicos sobre gestión de datos en diferentes entidades del estado, con la intención de conocer la actualidad de esta necesidad en el país, ello teniendo en cuenta que las líneas conceptuales internacionales, se enfocan principalmente a explicar la importancia en el uso de los datos en diferentes áreas del conocimiento, sin generar un paso a paso metodológico para la administración, uso y disposición de los datos al interior de una organización. Continuando con lo anterior, la matriz comparativa nos permitió establecer que en la actualidad en Colombia existen distintas reglamentaciones para la gestión de datos, sin embargo, todas ellas se encuentran enfocadas en la protección de los “los datos personales”, dejando un vacío normativo, que ha omitido una regulación concreta, técnica y metodológica a los diferentes tipos de datos que son producidos en las entidades del estado.

De acuerdo con lo anterior, el mismo ejercicio comparativo, nos permitió reconocer a través del análisis de las diferentes funciones, además de las variadas tipologías documentales y sus características jurídicas, administrativas y legales, la existencia de los diferentes datos generados en cada una de las dependencias que conforman la Secretaría General, los cuales se encuentran directamente asociados a la producción documental de información de la unidad policial, dentro de las que se destacan las acciones constitucionales, derechos de petición, actas, informes, conceptos, entre otras.

De igual forma, se logró determinar que los formatos más comunes en que se presentan los datos, son: Word, Matrices de Excel, PowerPoint, PDF, PNG y JEPG; estableciendo su nivel de importancia desde los ámbitos jurídicos, administrativos y legales, con una calificación en cuento al volumen de producción, en categorías de alto, medio y bajo. Aunado a lo anterior y como información más relevante para el proyecto, se logró determinar que la mayor parte de datos que se producen en la Secretaría General son de tipo: Público, Privado y Semiprivados, según lo estipulado en el artículo 3 de la Ley 1266 de 2008. Asimismo se evidencia que el Área Jurídica, Área de Defensa Judicial, Área de Prestaciones Sociales, Área de Archivo General y Área de Acuerdos Interinstitucionales y Asuntos Contractuales, cuentan con un Índice de Información Clasificada y Reservada, instrumento en donde se encuentra la relación de los tipos documentales con su respectiva calificación “Clasificada y Reservada”, lo cual permite tener un control sobre el acceso a la información, de acuerdo a la Ley 1712 de 2014 “Por medio de la cual se crea la Ley de Transparencia y del Derecho de Acceso a la Información Pública Nacional y se dictan otras disposiciones”, garantizando de esta manera el derecho a la intimidad de las personas y el acceso a la información pública solicitada por los ciudadanos.

Asimismo, se observa que estos datos son producidos y gestionados en los siguientes sistemas de información: Sistema Jurídico de la Policía Nacional (SIJUR), Sistema de información para las Prestaciones Sociales (SIPRE), Sistema de Información Liquidador Cuotas Partes Pensionales (SARA) y Sistema Gestor de Documentos Policiales (GEPOL), es decir que también son datos estructurados, lo cual facilita su administración, consulta y gestión. Sin embargo, la debilidad identificada es la ausencia de lineamientos que permitan la administración y gestión de datos en la Secretaría General, generando que los datos se encuentran dispersos y desordenados, especialmente por su almacenamiento en bases de datos independientes y con la ausencia de interoperabilidad entre los sistemas. Lo anterior, ha ocasionado duplicidad de información, situación que conlleva a la redundancia de datos, provocando problemas de inconsistencia o incoherencia de estos; es decir, pérdida de integridad y veracidad, dificultando el intercambio de información entre un sistema y otro, situación que se ve reflejada en el perjuicio de la productividad, ya que se originan reprocesos, aumentando el tiempo para realizar una actividad o trámite. Por otra parte, se cuentan con datos no estructurados, los cuales son complejos de administrar; porque carecen de un marco claro. No se ajustan a un modelo de datos y no tienen una estructura que reconocer. La mayoría de estos tipos de datos consisten en documentos Word (DOC), matrices de Excel (XLM) y correos electrónicos, los cuales presentan las siguientes características:

• No siguen un modelo de datos.

• No tienen una estructura claramente definida.

• Los datos no siguen un orden específico.

• Se dificulta su ubicación y búsqueda.

Lo anterior, lo confirma el informe consultado del Área de Control Interno del año 2021, como resultado de la auditoria de seguimiento al proceso de gestión documental de la Secretaría General, observándose que se realizó la recomendación de fortalecer los lineamientos frente a la información que se genera por parte de los productores documentales en bases de datos no controladas, con el fin de garantizar su adecuado tratamiento. Guion de Observación La aplicación del instrumento guion de observación, se concentró en el desarrollo del objetivo específico número dos denominado “Diagnosticar el estado actual de la gestión de datos al interior de la Secretaría General de la Policía Nacional”. De acuerdo con la metodología planteada, se usó la técnica de la observación participante, basada en el instrumento guion de observación, el cual puede ser consultado en el anexo 1.

El guion de observación fue aplicado a un funcionario de cada una de estas áreas que componen la unidad policial, así: Área Jurídica, Área de Defensa Judicial, Área de Prestaciones Sociales, Área de Archivo General y Área de Acuerdos Interinstitucionales y Asuntos Contractuales, para un total de 5 funcionarios.

El guion tuvo 11 criterios de observación, acordes a la gestión de información, con el propósito de analizar el contexto actual de la Secretaría General de la Policía Nacional y sus condiciones institucionales para la implementación de lineamientos en gestión de datos. A continuación, se presenta el análisis de la información obtenida: • Criterio1: existen sistemas de información para la gestión de datos y la información. Se observa que los funcionarios de las áreas Jurídica y Defensa Judicial, producen y gestionan su información en el Sistema Jurídico de la Policía Nacional (SIJUR),

mediante el cual se ejerce el control de los procesos disciplinarios, administrativos y derechos de petición.

Por su parte en el Área de Prestaciones Sociales se utilizan los sistemas, Sistema de información para las Prestaciones Sociales (SIPRE), en el cual se maneja el reconocimiento de las prestaciones sociales del personal de la Policía Nacional, y Sistema de Información Liquidador Cuotas Partes Pensionales (SARA), en el que se realiza los trámites para reconocimiento, pago y cobro de las obligaciones por concepto de bonos y cuotas partes pensionales.

Examinadas las actividades desarrolladas por el funcionario del Área de Acuerdos Interinstitucionales y Asuntos Contractuales, se evidencia que la mayor parte de información que se genera en esta área se produce y se gestiona en la plataforma SECOP II, que es un sistema electrónico para la contratación pública, el cual es administrado por la Agencia Nacional de Contratación Pública Colombia Compra Eficiente.

Se pudo constatar que, el personal de las cinco áreas visitadas utiliza el sistema Gestor de Documentos Policiales -GEPOL, para la producción, radicación y conformación de expedientes, lo cual permite tener la trazabilidad y seguridad de la información gestionada al interior de la institución en un ambiente digital y electrónico. • Criterio 2: Se generan tipos de datos en formatos (doc, jpg, pdf, xlsx, pptx). Se puede evidenciar que en las cinco áreas se producen datos en formatos doc, jpg, pdf, xlsx y pptx, los cuales en su gran mayoría es información de apoyo a las funciones que se desempeñan y no cuentan con criterios de organización y clasificación. • Criterio 3: La información generada por los funcionarios en los computadores cuenta con parámetros de organización.

Se observa que la información almacenada en los computadores de tres funcionarios se encuentra organizada, pero a criterio de cada uno de ellos, en los dos restantes no está organizada.

• Criterio 4: Se utilizan convenciones de nombres de archivos y de carpetas para identificar y guardar la información.

Los archivos o información son nombrados a criterio de cada productor, los nombres en muchos casos son muy largos, comprobando que no existe un estándar para nombrar o describir la información.

• Criterio 5: existen protocolos para acceder, consultar, actualizar y modificar los datos de la información almacenada.

Se puede evidenciar que cada funcionario cuenta con un usuario empresarial para ingresar a su equipo de cómputo y a los sistemas de información que utiliza, así mismo se observa que se cuenta con roles de usuario, es decir que cada persona tiene permisos o privilegios para ingresar a los sistemas de acuerdo a la información que maneja, teniendo en cuenta su cargo y función.

Lo usuarios, permisos y roles deben ser solicitados por el Sistema de Información para la Gestión de Incidentes en TIC – SIGMA, en el cual se debe diligenciar un acta de compromiso de seguridad y reserva de la información y debe ser autorizado por el jefe inmediato de cada funcionario, dando el aval del mismo.

• Criterio 6: La búsqueda de la información es ágil y efectiva. La búsqueda de la información que se encuentra en los sistemas, se puede ubicar de forma ágil y oportuna, por otra parte, la búsqueda de la información alojada en los computadores de los funcionarios depende del estado de organización, sin embargo, es

dispendiosa, teniendo en cuenta que los nombres de los archivos son largos y esta dispersa en diferentes ubicaciones del equipo como en el escritorio, carpeta mis documentos o disco local C.

• Criterio 7: Los datos y la información que se produce se encuentran centralizados. La información se encuentra dispersa en distintos repositorios, teniendo en cuenta que los sistemas de información no se encuentran integrados, dificultando el intercambio de información, evidenciándose que no se cuenta con un banco de datos para centralizar la información.

• Criterio 8: Se cuenta con normatividad aplicable a la gestión de datos. Verificado el marco normativo de la entidad relacionado con gestión de datos se evidencia que existe lo siguiente:

➢ Manual del Sistema de Gestión de Seguridad de la Información para la Policía Nacional.

➢ Guía de organización de archivos.

➢ Sistema Integrado de Conservación SIC.

➢ Guía de Producción de Comunicaciones Oficiales.

➢ Guía de Gestión de Documentos Electrónicos y Uso de la Firma Digital. ➢ Guía para la Digitalización de Documentos.

Revisada la anterior normatividad, se logró constatar que la mayoría es aplicable a la información física, la relacionada con información electrónica y digital presenta grandes vacíos en aspectos con la producción, clasificación, gestión y disposición final de los datos.

Lo anterior, denota que la Secretaría General no cuenta con lineamientos, parámetros o un marco normativo definido, que permita la gestión de los datos que se generan, lo cual ocasiona información inexacta, inconexa o duplicada, razón por la cual se hace necesario establecer políticas de gestión de datos, en aras de propender por garantizar la correcta administración y gestión de datos, de forma segura, con garantías de fidelidad, autenticidad y se ajusten a la realidad y necesidades de los usuarios de la información, ayudando a la automatización de procesos, reduciendo costos y mejorando la productividad y eficiencia de las tareas que se desarrollan. • Criterio 9: Almacenamiento de la Información.

Analizado este criterio se evidencia que los funcionarios almacenan la información en un servidor de archivos, administrado por la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, el cual cuenta con políticas de seguridad y respaldo de la información, lo cual es una fortaleza; ya que garantiza la disponibilidad de la misma en caso de presentarse un daño en el equipo asignado. A pesar de contar con este recurso, se encontró con funcionarios que guardan la información en el escritorio del equipo de cómputo o en el disco local C, materializándose un riesgo de pérdida de información.

• Criterio 10: Existe un procedimiento para la disposición final de los datos o la información producida.

Se refleja que se cuenta con una guía de disposición final de documentos la cual se encuentra alineada a los parámetros establecidos por el Archivo General de la Nación, la cual es aplicada a la información física. Es de anotar que el Sistema Gestor de Documentos Policiales – GEPOL, en donde se tramita y gestiona la información

electrónica, cuenta con Tablas de Retención Documental, lo cual garantiza el ciclo vital de los documentos hasta su disposición final, ya que; es un sistema que cumple con las características de un Sistema de Gestión de Documentos Electrónicos de Archivo –

SGDEA.

Con respecto a los sistemas, Sistema Jurídico de la Policía Nacional (SIJUR), Sistema de información para las Prestaciones Sociales (SIPRE) y Sistema de Información Liquidador Cuotas Partes Pensionales (SARA), no cuentan con Tablas de Retención Documental, dificultando la disposición final de la información almacenada en sus repositorios y generando problemas de almacenamiento por insuficiencia de espacio, teniendo en cuenta que no se está cumpliendo con el ciclo vital de la información. • Criterio 11: Existen lineamientos para el respaldo de la información. Con relación a este criterio se cuenta con el Manual del Sistema de Gestión de Seguridad de la Información, en el cual se establece que las unidades que cuenten con el servicio de servidor de archivos deben almacenar la información en este recurso, en donde se realiza el respaldo de la información de forma constante, las unidades que no cuenten con este servicio deberán realizar los respectivos back up en coordinación con el Grupo de Telemática de la unidad y la custodia de esta información será por el dueño de los activos de información cumpliendo con las políticas de seguridad y debe ser guardada en medios magnéticos debidamente cifrados.

Resumiendo, el resultado de la aplicación de los instrumentos muestra el siguiente diagnóstico en gestión de datos en la Secretaría General de la Policía Nacional, así:

Debilidades ➢ No existen metas claras y definidas para la gestión de datos. ➢ No hay conciencia y valoración de la importancia de los datos por parte de los funcionarios.

➢ No se cuenta con procesos y controles que garanticen la calidad de los datos. ➢ Se refleja la ausencia del intercambio de datos entre áreas y dependencias. ➢ Los sistemas de información no se encuentran integrados, generando duplicidad y reproceso de la información.

➢ No existe interoperabilidad con otras entidades para intercambiar información que permitan brindar servicios en línea.

➢ No se cuenta con lineamientos para la organización, clasificación y disposición de la data no estructurada.

Fortalezas Existen políticas definidas de seguridad de la información. ➢ Se cuenta con un Sistema de Gestión de Documentos Electrónicos de Archivo –

SGDEA.

Esta información se tomó en cuenta, para generar la propuesta de lineamientos y mejorar la gestión de datos en la entidad caso de estudio, con el fin de asegurar la captura, almacenamiento, procesamiento y distribución de los datos en la organización, para la optimización de sus procesos.

CAPÍTULO V. PROPUESTA

Introducción La información es uno de los activos más importantes de la institución para el buen desempeño de sus labores y el éxito en cada uno de los campos en que se desempeña. El desarrollo de una gestión estratégica, basada en datos oportunos, de calidad y pertinentes para la toma de decisiones, garantiza la disminución de los riesgos asociados a la misma, así mismo la gestión de datos permite la elaboración, implementación y supervisión de programas, políticas, planes y prácticas que protegen, controlan, entregan e incrementan el valor de los datos y activos de información a lo largo de su ciclo de vida.

En respuesta a lo anterior, una de las apuestas institucionales de la Secretaría General de la Policía Nacional es promover una cultura basada en los datos que faciliten el análisis e interpretación de la información para la toma de decisiones.

Por lo anterior, se establecen unos lineamientos de gestión de datos basados en el marco de referencia de framework DAMA-DMBOK, establecido por la Asociación Internacional de Data Management- DAMA, la cual se encarga de todo lo relacionado con la gestión de datos, para que sea ampliamente difundido y conocido por las diferentes organizaciones, este marco de referencia se basa en diez elementos para el gobierno de datos: la arquitectura de datos, modelado y diseño de datos, almacenamiento y operación de datos, seguridad de datos, integración e interoperabilidad de datos, gestión de documentos y contenidos, datos maestros y de referencia, bodegas de datos e inteligencia de negocios, metadatos y calidad de datos, ajustándose a las necesidades institucionales.

Por otra parte, se tomó en cuenta la política de Gobierno Digital establecida mediante el Decreto 1008 de 2018, con el objetivo de proporcionar el uso y utilización adecuado de las tecnologías de la información y las comunicaciones para afianzar una relación estrecha con los

ciudadanos generando proactividad e innovación, formando valor público en un entorno de confianza digital.

Así mismo se considera la Norma ISO 2308, la cual establece un marco para la creación, gestión y uso de metadatos para la gestión de documentos, y explica los principios por los que deben regirse.

Lineamientos Para la Gestión de Datos en la Secretaría General de la Policía Nacional

Propuesta: establecer los lineamientos para la gestión de datos, con el fin de garantizar que la información que se produce en la institución se gestione de manera eficiente y efectiva durante todo su ciclo de vida, desde su creación hasta su eliminación. La gestión de datos implica la captura, almacenamiento, procesamiento, análisis y distribución de datos de manera organizada y segura.

Alcance: Estos lineamientos aplican para todo el personal que genere información en el ejercicio de las funciones que cumple la Secretaría General de la Policía Nacional. Principios:

Asegurar la calidad de los datos: los datos deben ser precisos, actualizados y completos para que sean útiles para la toma de decisiones.

Maximizar la eficiencia: la gestión de datos eficiente permite que la entidad utilice los datos de manera más efectiva, lo que puede aumentar la eficiencia y reducir los costos. Cumplir con los requisitos legales y regulatorios: la institución debe cumplir con los requisitos legales y regulatorios relacionados con la gestión de datos, como la privacidad de los datos y la protección de la información confidencial.

Mejorar la toma de decisiones: la gestión de datos efectiva puede proporcionar información valiosa que puede ayudar a los directivos a tomar decisiones informadas.

Facilitar la colaboración y el intercambio de información: la gestión de datos puede mejorar la colaboración entre áreas y grupos al garantizar que todos tengan acceso a la misma información precisa y actualizada.

Asegurar la seguridad de los datos: es necesario establecer medidas de seguridad para proteger los datos de accesos no autorizados, robo o pérdida de información. Esto puede incluir medidas técnicas, como el uso de contraseñas seguras y la encriptación de datos, así como medidas de control de acceso a las instalaciones y sistemas. Monitorear y evaluar: es necesario monitorear y evaluar continuamente la gestión de datos para garantizar que se mejore continuamente el proceso. Capacitar al personal: es importante capacitar a todo el personal que maneja datos en la institución para garantizar que comprendan la importancia de la gestión de datos y cómo deben manejarlos de manera adecuada.

Para garantizar la adecuada gestión de datos en la Secretaría General se establecen 10 lineamientos tomando como referencia el modelo DAMA-DMBOK - Asociación Internacional de Data Management, así:

1. Arquitectura de Datos.

2. Modelado y Diseño de Datos.

3. Almacenamiento y Operación de Datos.

4. Seguridad de Datos.

5. Integración e Interoperabilidad de Datos.

6. Gestión de Documentos y Contenidos.

7. Datos Maestros y de Referencia.

8. Bodegas de Datos e Inteligencia de Negocios.

9. Metadatos.

10. Calidad de datos.

Fuente: producción propia.

Figura 7.

Ciclo de la Gestión de Datos

1. Lineamiento Arquitectura de Datos.

Tiene como objetivo la planeación de la gestión de los datos, alineados a la estrategia de la organización con una arquitectura sostenible, para lo cual es primordial identificar los diferentes elementos que componen la organización en términos de negocio, datos, información, aplicaciones y tecnología, sus interrelaciones y alineamiento con las estrategias institucionales. Para el desarrollo de este lineamiento la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía deberá: • Conformar el grupo de arquitectura de datos, con personal idóneo y capacitado, el cual liderara las prácticas de arquitectura empresarial. • Evaluar los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos, verificando que sean consistentes con la arquitectura y que respalden la estrategia organizacional a largo plazo.

• Construir los modelos que describen la estructura de datos de la institución, desde la parte conceptual, lógica y física, identificando el estado actual de la arquitectura existente.

• Definir los principios y ejes rectores que se deben tener en cuenta para el almacenamiento, organización, integración y uso de los datos. • Establecer los estándares de nomenclatura para entidades y elementos de datos. • Definir los criterios generales para el diseño, construcción, pruebas y el uso de los productos basados en datos.

2. Lineamiento Modelado y Diseño de Datos.

“Es el procedimiento de detectar, examinar e implementar el alcance de los requerimientos de datos, y posteriormente representar y comunicar estas condiciones de datos de una forma concreta denominado modelo de datos” (DAMA International, 2017). El modelado de datos proporciona organización y estructura a los datos para que estos puedan convertirse en una herramienta utilizada fácilmente en las bases de datos, este es un proceso repetitivo consistente en suministrar un vocabulario común acerca de los datos.

La finalidad del Modelado de datos es capturar y documentar conceptos determinados de los datos y los sistemas de información de una entidad, además son de utilidad como herramienta de comunicación primaria durante los planes, facilitando un primer paso para la adaptación, incorporación o el reemplazo de una aplicación. La Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, como dueña del proceso del Direccionamiento Tecnológico Institucional y en virtud a que cuenta con las capacidades en talento humano calificado y la infraestructura tecnológica, en áreas como desarrollo de software, bases de datos, administración de servidores, seguridad de la información, entre otras, realizará el modelamiento de datos, atendiendo los siguientes parámetros:

Uso de los tres tipos de modelos de datos: Conceptual – Lógico – Físico67

7 Práctica DAMA Modelado y Diseño de Datos

Conceptual: Representan el concepto del negocio, definiendo su estructura general y sus datos, se aplica en la etapa inicial, en la cual se explica los datos que posee el sistema, propiedades de los datos, sus condiciones y prohibiciones, criterios con los que se relacionan, forma de organización, y requisitos de seguridad. Su función principal es mostrar la perspectiva de la institución fundamentada en los datos, con el fin de establecer la forma en que se relacionan.

Fuente: producción propia.

Lógico: El modelado de datos lógico permite contar con una comprensión visual de todos los datos que se deben procesar para desarrollar diferentes actividades o procesos específicos, su función principal es visualizar los elementos de los datos y como se relacionan entre sí.

Figura 8.

Modelado Conceptual de Datos.

Fuente: producción propia.

Físico: Se refiere a la construcción teórica de un sistema físico, así como el montaje con objetos reales que reproducen el comportamiento de algunos aspectos del sistema físico. Figura 10.

Modelado Físico de Datos.

Fuente: producción propia.

Durante el modelamiento de datos, la Secretaría General en coordinación con la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, deberán tener en cuenta8:

8 Ibídem pág.17

Figura 9.

Modelado Lógico de Datos.

1.

Definir longitud máxima para la denominación de los datos. Tabla 2.

Denominación de los datos.

Tipo de Dato Longitud Descripción

BINARY

n byte Para consultas sobre tabla adjunta de productos de bases de datos que definen un tipo de datos Binario. Su longitud es fija con una longitud de n bytes, donde n es un valor entre 1 y 8.000. El tamaño de almacenamiento es de n bytes

BIT

1 byte

Valores Si/No ó True/False

BYTE

1 byte

Un valor entero entre 0 y 255.

COUNTER

4 bytes

Un número incrementado automáticamente (de tipo Long)

CURRENCY

8 bytes

Un entero escalable entre 922.337.203.685.477,5808 y

922.337.203.685.477,5807.

DATETIME

8 bytes

Un valor de fecha u hora entre los años 100 y

9999.

SINGLE

4 bytes

Un valor en punto flotante de precisión simple con un rango de -3.402823*1038 a - 1.401298*10-45 para valores negativos, 1.401298*10-45 a 402823*1038 para valores positivos, y 0.

DOUBLE

8 bytes

Un valor en punto flotante de doble precisión con un rango de -1.79769313486232*10308 a - 4.94065645841247*10-324 para valores negativos, 4.94065645841247*10-324 a 1.79769313486232*10308 para valores positivos, y 0.

SHORT

2 bytes

Un entero corto entre -32,768 y 32,767.

LONG

4 bytes

Un entero largo entre -2,147,483,648 y

2,147,483,647.

LONGTEXT

1 byte por carácter

De cero a un máximo de 1.2 gigabytes.

LONGBINARY

Según se necesite De cero 1 gigabyte. Utilizado para objetos OLE.

TEXT

1 byte por carácter

De cero a 255 caracteres.

2.

Utilizar nombres únicos y descriptivos, ejemplo: Grado: Patrullero, Subintendente, Intendente, Teniente, Capitán.

Número de Cédula: 89732574

Apellidos: Quintero Sandoval.

Nombres: Carlos Andrés

3.

Usar nombres lógicos – significativos.

Unidad Policial: Dirección de Investigación Criminal e INTERPOL Código de Unidad: 7122

4.

Diferenciar el tipo de atributos.

Simples:

• Nombre

Compuestos:

• Dirección = ciudad, localidad, barrio, calle, número

5.

Normalización de datos.

La normalización es el proceso de organizar los datos de una base de datos. Se incluye la creación de tablas y el establecimiento de relaciones entre ellas según reglas diseñadas tanto para proteger los datos como para hacer que la base de datos sea más flexible al eliminar la redundancia y las dependencias incoherentes. Ahora bien, para seleccionar las bases de datos, es preciso tener en cuenta: Rendimiento: para sacar el máximo rendimiento de una base de datos se debe evitar errores y redundancias, es necesario que esta se encuentre en un único archivo, y no fragmentada en diversos ficheros creados por diferentes empleados. Facilidad de uso: Es muy importante que sea fácil de utilizar desde el punto de vista de todos los empleados del equipo de TI, cumpliendo con las necesidades y objetivos de la entidad.

Reutilización: Capacidad de un activo que permite que sea utilizado en más de un sistema software o en la construcción de otros activos Integridad: las bases de datos deben contar con políticas que aseguren que los datos permanezcan intactos y sin cambios a lo largo de todo su ciclo de vida. Seguridad: se refiere al conjunto de herramientas, medidas y controles diseñados para establecer y mantener la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de la base de datos.

Mantenibilidad: característica que representa la capacidad de la base datos para ser modificada efectiva y eficiente, debido a necesidades evolutivas, correctivas o perfectivas.

3. Lineamiento Almacenamiento y Operación de Datos

El propósito del almacenamiento de datos es garantizar que todos los datos e información, en forma electrónica o impresa, que la institución produzca en el desempeño de sus funciones se almacenen en repositorios seguros cuando no estén en uso actual o cuando se archiven para uso futuro, de modo que estén disponibles cuando sea necesario, sean accesibles y utilizables por el personal autorizado y se mantenga en entornos seguros y protegidos durante su ciclo de vida.

Por lo anterior, la información que produzca cada una de las dependencias se debe almacenar en los servidores de archivos establecidos por la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, en el caso que no se cuente con este recurso tecnológico, se deberá almacenar la información en los discos locales, realizando los respectivos Backup de la información en discos cifrados, con el fin de evitar pérdidas o fuga de información.

La Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía

Nacional, conformará el Grupo de Administradores de Bases de Datos (DBA), como custodios, administradores y garantes de la seguridad de los datos, además realizarán el modelado físico de datos y el diseño de las bases de datos9. Funciones:

✓ Soporte para el desarrollo.

✓ Pruebas.

✓ Control de calidad y entornos de bases de datos de uso especial. El Grupo de Administradores de Bases de Datos (DBA) de la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, será el grupo encargo de garantizar la seguridad, disponibilidad, fidelidad y precisión de los datos durante el ciclo de vida, a través del diseño, implementación y uso de un sistema o herramienta tecnológica, que permita almacenar, procesar, recuperar y utilizar los datos10. Figura 11.

Ciclo de Vida del Dato.

Fuente: Databits by Handytec Academy

9 Práctica DAMA Administración de Operaciones de Base de Datos

10 Ibídem pág.9

El ciclo de vida de los datos y su gestión por parte del Grupo de Administradores de Bases de Datos (DBA) de la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, implica garantizar la corresponsabilidad con el Área de Archivo General de la Policía Nacional, con el fin de armonizar el marco normativo institucional relacionado con la implementación de procedimientos internos y estándares para la producción, registro, almacenamiento, migración, retención, disposición final y evaluación de los datos.

A. Arquitectura de base de datos Ahora bien, DAMA nos presenta tres tipos de arquitectura de base de datos, los cuales son:

1. Centralizada: todos los datos están en un solo sistema, en un lugar físico.

2. Distribuida No Federada: bases de datos no autónomas ubicadas en distintos

lugares físicos.

3. Federada: diversas bases de datos autónomas son mapeadas a una base de

datos, sin duplicidad de datos, permitiendo ver todas las bases como si fueran un solo objeto.

Teniendo en cuenta lo anterior y de acuerdo al análisis de los resultados obtenidos en los instrumentos aplicados, se logró concluir que el tipo de arquitectura de base de datos para la Secretaría General, será centralizada, con el fin de garantizar que todos los datos están en un solo repositorio bajo el control de la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional.

Asimismo, el canal de comunicación, transferencia y recepción de datos será a través de los sistemas de información de la Secretaría General, asociados única y exclusivamente a

la intranet institucional, http://polired/default.aspx. B. Entornos de Bases de Datos Las bases de datos y los sistemas de información administrados por la Secretaría General, contarán con un entorno específico requerido, que permita administrar y utilizar el sistema en diferentes momentos y de acuerdo a las necesidades, con el fin de no generar traumatismos en el correcto funcionamiento de las bases de datos y de las plataformas tecnológicas, se desarrollarán los siguientes entornos, tomando como referencia los modelos presentados por DAMA11:

1. Ambiente de Producción.

2. Ambiente de Pre-Producción.

✓ Desarrollo ✓ Prueba ▪ Pruebas de Calidad ▪ Pruebas de Integración ▪ Pruebas de Aceptación del Usuario ▪ Pruebas de Rendimiento

3. Entornos Experimentales.

4. Entornos de mantenimiento.

5. Entornos de migración.

11 Ibídem pag.15

C. Organización de bases de datos

El Grupo de Administradores de Bases de Datos (DBA) de la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, creará una guía de instrucciones de la forma en que se encuentra organizada la base de datos, con el fin de que los administradores, usuarios y desarrolladores, puedan acceder a la misma de manera ágil y eficiente, además de garantizar la gestión del conocimiento, DAMA12 propone tres clases de organización, jerárquica, relacional y no relacional, no obstante, siendo la jerárquica la que ofrece más control, esta será la utilizada en la Policía Nacional

– Secretaría General.

4. Lineamiento Seguridad de Datos

La seguridad de los datos se refiere a las medidas de protección empleadas para proteger los datos contra accesos no autorizados y para preservar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos. Las mejores prácticas de seguridad de datos incluyen técnicas de protección de datos como cifrado de datos, gestión de claves, ocultación de datos, agrupación de datos en subconjuntos y enmascaramiento de datos, así como controles de accesos de usuarios con privilegios, auditoría y supervisión. Para lo cual se establece:

➢ Cada funcionario de la Secretaría General debe tener asignado un único usuario empresarial para tener acceso a todas las plataformas y aplicaciones que utilice de acuerdo a su cargo y sus funciones.

12 Ibídem pag.16

➢ No se deberá compartir o suministrar el usuario empresarial ni su respectiva contraseña.

➢ El responsable de telemática de la unidad deberá asegurar la correcta administración de los usuarios y es el único autorizado para crear, eliminar o inhabilitar los mismos. Cuando un usuario se ausente por más de una semana de la entidad o no haya accedido a los sistemas por un periodo de tiempo de 30 días se deberá inhabilitar al igual cuando tenga más de 5 intentos fallidos de acceso por contraseña no válida.

➢ Todas las contraseñas deberán ser creadas de acuerdo con un estándar definido. Deberá considerarse el uso de herramientas automáticas que aseguren el cumplimiento de este estándar de contraseñas.

➢ Las contraseñas usadas deberán ser cambiadas cada 30 días, el usuario deberá ser informado para que la cambie y se deberá llevar un registro histórico de los cambios para evitar su repetición en los últimos 3 meses.

➢ Las contraseñas o cualquier otro medio de autenticación son totalmente confidenciales y restringidos para el uso del usuario, deberán ser entregados garantizando su confidencialidad con la notificación respectiva que comprometa al usuario a protegerla. Todas los archivos de datos y las bases de datos criticas utilizadas por las Unidades deberán contar con el respaldo necesario para recuperase en caso de imprevistos o ataques a la seguridad de la información.

➢ Todos los sistemas de información que soportan las funciones críticas deberán tener un Plan de Recuperación de TI, que permita garantizar una respuesta efectiva y eficiente ante eventos de desastre o interrupciones mayores, deberán estar documentados,

actualizados y deberán probarse por lo menos una vez al año y dejando evidencia del resultado de las mismas.

➢ Todas las áreas físicas del negocio deberán contar con el nivel de seguridad acorde con el valor de la información que se procesa y se administra en ellas. La información confidencial y restringida deberá mantenerse en lugares con acceso restringido cuando no es utilizada.

En complemento a lo anterior y en virtud a que la Policía Nacional cuenta con el Manual del Sistema de Gestión de Seguridad de la Información (Resolución 08310 del 28 de diciembre de 2016), se deberá incluir en dicho acto administrativo, aspectos relacionados con la protección y seguridad de los datos, en aspectos como: ▪ Definir el alcance y límites.

▪ Identificar los riesgos.

▪ Valoración de los riesgos.

▪ Analizar y evaluar los riesgos.

▪ Tratamiento de los riesgos.

▪ Controles para el tratamiento de los riesgos.

▪ Gestión de recursos.

▪ Documentar procedimientos.

▪ Asignación de responsabilidades.

Lo anterior, atendiendo los parámetros contenidos en la norma técnica ntc- ISO/IEC Colombiana 27001 “TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN. TÉCNICAS DE

SEGURIDAD. SISTEMAS DE GESTIÓN DE LA SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

(SGSI). REQUISITOS”.

Asimismo, la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional y los usuarios y policiales que integran la Secretaría General deben diseñar, desarrollar e implementar los siguientes conceptos, los cual fueron tomados como referencia de los propuestos por DAMA13:

✓ Organización para la Seguridad de Datos, CISCO, Modelo de datos empresarial ✓ Procesos de Seguridad para cubrir las necesidades.

• Autenticación: Validar que los usuarios son quienes dicen que son. • Autorización: Identificar a las personas adecuadas y concederles los privilegios adecuados.

• Acceso: Habilitar a las personas con sus privilegios • Auditoría: Acciones de seguridad para garantizar el cumplimiento de la normativa.

✓ Monitoreo constante.

✓ Integridad de los Datos, protegida contra alteraciones indebidas. ✓ Encriptación (de Datos, hash, simétrica, llave privada y llave pública. ✓ Enmascaramiento.

5. Lineamiento Integración E Interoperabilidad de Datos

Considerando el Decreto 1008 de 2018, en el cual se realiza la definición de interoperabilidad, como la capacidad de varios sistemas o componentes para intercambiar información, entender los datos y utilizarlos. De este modo, la información es compartida y está accesible.

Con el fin de garantizar una acertada interoperabilidad en los sistemas y los datos

13 Práctica DAMA Seguridad de Datos

que se administran, es preciso cumplir con el estándar universal de la calidad de los datos de 2 capas. (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, s.f.). Figura 12.

Estándares de Calidad de los Datos.

Fuente: Guía de Estándares de Calidad e Interoperabilidad de los Datos Abiertos del Gobierno de Colombia De acuerdo con lo anterior, es necesario que la Secretaría General, realice un análisis de cada uno de los componentes tecnológicos a su cargo, (sistemas de información), con el fin de identificar similitud, concordancia o duplicidad en trámites, de tal forma, que se logre identificar el uso de datos comunes o duplicados. Una vez realizado el respectivo análisis, se adelantarán las gestiones de tipo técnico y tecnológico, con el fin generar la integración e interoperabilidad entre los sistemas de información, como garantía para el aprovechamiento de los datos, su identificación, administración, uso, disposición y correcto tratamiento.

Ventajas • Racionalización, simplificación y estandarización de los trámites. • Erradicación de duplicidad en la generación o administración de datos. • Mejora en la calidad de la información.

• Aprovechamiento de las bases de datos.

6. Lineamiento Gestión de Documentos y Contenidos

La gestión de los Documentos y los contenidos comprende el control de la captura, el acceso, el almacenamiento, y el uso de los datos e información guardados fuera de los repositorios de las bases de datos relacionales. Su objetivo es mantener la integridad y permitir el acceso a documentos y otra información no estructurada o semiestructurada para su gestión. Figura 13.

Marco de Gestión de Documentos y Contenidos.

Para la gestión de documentos y contenidos se establece lo siguiente: ➢ La Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional implementara procesos, técnicas y tecnologías para organizar, categorizar y estructurar los recursos de información, para que puedan ser almacenados, publicados y reutilizados en distintas formas. ➢ Se usarán herramientas de gestión de documentos y contenidos que pueden facilitar su gestión, ayudando en la organización, búsqueda, colaboración y control de versiones de los documentos como DMS y CMS. ➢ Se deberá establecer el ciclo de vida de los contenidos, el cual debe ser administrado y auditado, para su respectiva retención o eliminación. ➢ Los contenidos deben ser modulares, estructurales, reutilizables e independientes del dispositivo y de la plataforma.

➢ Cada área de la Secretaría General con sus respectivos grupos deberá realizar el inventario de los diferentes tipos de documentos y contenidos que manejen, identificando categorías o clasificaciones relevantes para facilitar la organización y búsqueda de la información.

➢ Se establece el siguiente sistema de organización para la información digital en los servidores de archivos y discos locales de los equipos de cómputo así: • La información producida por cada funcionario deberá ser almacenada con el código y nombre del área o grupo, acorde con la Resolución de estructura orgánica de la unidad.

Fuente: producción propia.

• Dentro de la carpeta de cada área y grupo se crearán carpetas con los códigos y nombres de las series documentales de acuerdo a la Tabla de Retención Documental aprobada para cada área y grupo, las cuales se deben organizar en orden descendente de acuerdo al código y se creara una carpeta para los documentos de apoyo.

Figura 14.

Código y Nombre de la Dependencia.

Figura 15.

Nombres de las Series Documentales.

Fuente: producción propia. • Dentro de la carpeta de cada serie documental se crearán las carpetas necesarias con el código y nombre de las subseries documentales de acuerdo a la Tabla de Retención Documental aprobada para cada área y grupo. Figura 16.

Nombres Subseries Documentales.

Fuente: producción propia.

• Dentro de la carpeta de cada subserie documental se crearán tres carpetas identificadas con la respectiva clasificación de la información que se produce. (Información Pública, Información Pública Clasificada e Información Pública Reservada), teniendo en cuenta lo establecido en la Ley 1712 de 2014 “Por medio de la cual se crea la Ley de Transparencia y del Derecho de Acceso a la Información Pública Nacional y se dictan otras disposiciones”. Figura 17.

Clasificación de la Información.

Fuente: producción propia.

• Los nombres de los documentos que se almacenen en las carpetas iniciaran con la fecha de producción del documento y deben ser descriptivos y consistentes, no usar espacios, se pude hacer uso de guiones medios o bajos, no hacer uso de caracteres especiales, los nombres deben ser en minúscula y procurar que no sean tan extensos.

Figura 18.

Fecha y Nombre para los documentos.

Fuente: producción propia.

Lo anterior permitirá tener la información organizada cronológicamente, facilitando su identificación y búsqueda.

• El Jefe de Gestión Documental y el Responsable de Telemática de las Secretaría General verificaran que los funcionarios dispongan la información con los criterios anteriormente establecidos, brindando asesoría y capacitación.

7. Lineamiento Datos Maestros y de Referencia

La gestión de los datos compartidos para lograr las metas de la organización, reducir los riesgos asociados con la redundancia de datos, garantizar una alta calidad, y reducir los costos de integración de datos. (Lenci, s.f.) En este orden de ideas, la Secretaría General, deberá contar con las tablas de base de datos de referencia y datos maestros, con el fin de lograr que los funcionarios adscritos a esta unidad policial, logren acceder y minimizar la posibilidad de redundancia de procesos, datos e información.

Dichas tablas de datos críticos, deben presentar una constante actualización y supervisión, de conformidad al ciclo de vida de los mismos. Los datos maestros son los registros únicos que identifican los actores de un proceso o servicio para toda la empresa, por ejemplo: Productos, Clientes, Personas14. Los datos de referencia son atributos que enriquecen y agrupan a los registros únicos, por ejemplo: ubicación geográfica, sexo15. Ejemplo Tabla para datos de referencia y datos maestros de las Secretaría General Tabla 3.

Datos Maestros y de Referencia Dependencia Grupo de Pensiones – Área de Prestaciones Sociales – Secretaría General Función Proyectar los actos administrativos para el reconocimiento de pensiones, al personal de la Institución de acuerdo a las disposiciones legales, la doctrina y la jurisprudencia. Producto Documental Procesos Prestacionales Dato de Referencia • Unidad Policial: Departamento de Policía Boyacá. • Género: Masculino o Femenino.

• Grado: Subintendente, Intendente, Capitán, Mayor. • Especialidad.

Dato Maestro • Nombres y Apellidos.

• Cédula.

• Fecha de nacimiento.

• RH.

• Tipo de Proceso.

• Número de placa.

• Número de proceso.

8. Lineamiento Bodegas de Datos e Inteligencia de Negocios

Su objetivo es construir y mantener el entorno y los procesos técnicos y empresariales necesarios para ofrecer datos integrados en apoyo a las funciones administrativas y operativas que se desarrollan en las dependencias de la Secretaría General de la Policía Nacional,

14 Práctica DAMA Introducción a Datos Maestros y de Referencia

15 Ibídem pag.12

estableciendo los requisitos de cumplimiento y las actividades de inteligencia empresarial; para la toma de decisiones de los directivos de la Institución.

Las bodegas de datos son definidas como una compilación de bases de datos integradas por temas y diseñadas para soportar la toma de decisiones (Inmon, 1996). Desde un panorama más amplio se habla de Datawarehouse como un proceso estructurado de métodos, técnicas y consideraciones organizacionales que permiten integrar y manejar datos de varias fuentes con el propósito de obtener una vista consolidada y detallada de todo el negocio o parte de él (Eack, 1996).

Para la implementación de las bodegas de datos la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones tendrá en cuenta las siguientes etapas: Etapa de Diseño: esta etapa abarca cuatro aspectos:

1. Diseño de la Bodega de Datos: El modelo conceptual de la bodega de datos debe ser

normalizado.16 El modelo lógico es una representación en registros de la bodega de datos desde el punto de vista del diseñador o técnico. Algunos autores proponen un modelo Entidad – Relación a un modelo relacional normalizado, otro aspecto a considerar es el de distribución, con el fin de determinar si las bodegas de datos van hacer centralizadas o descentralizadas, para el último caso se debe determinar qué datos son propios para cada área funcional.

2. Diseño Tecnológico: Definir los recursos de máquina, de programas y de infraestructura

de comunicaciones necesarios para la operación de la bodega de datos. Por razones de eficiencia, es conveniente que ésta sea manejada en un equipo de computo diferente al

16 La normalización es el proceso de aplicar transformaciones sucesivas a las tablas para

eliminar la redundancia de datos, teniendo en cuenta el principio de dependencia funcional.

que se trabaja los sistemas operativos (plataforma gerencial y plataforma de producción) y que además estas dos estén integradas a través de una red de comunicaciones. Actualmente la tecnología más apropiada para implementar este proyecto se conoce como Cliente – Servidor (Berson, 1992). En esta tecnología las operaciones de la base de datos son realizadas por una máquina dedicada (servidor) la cual atiende, a través de la red, requerimientos realizados por terminales (clientes) que tienen capacidad de manejo gráfico.

3. Diseño de Procesos: Diseñar los procesos de transformación y cargue de los datos, si

los datos de origen interno se encuentran almacenados en una tecnología de base de datos, normalmente estas herramientas ofrecen utilidades para exportar los datos a otros ambientes. Si los procesos de transformación y control de calidad son complejos, se requiere la construcción de programas especiales que hagan las veces de filtro o depurador de datos.

4. Diseño Organizacional: Se deben definir los roles y las responsabilidades para la

administración y operación de la bodega de datos, igualmente se debe establecer el tiempo de retención de los datos en la Bodega o el proceso de limpieza de la bodega de datos.

Etapa de Construcción y Pruebas: En esta etapa se elaboran los programas necesarios para la captura, depuración o transformación de los datos y la programación de la interface. Se ejecutan los procesos de prueba para el cargue de la bodega de datos y las pruebas de ejecución de consultas por parte de los usuarios finales.

Etapa de Puesta en Marcha: El objetivo de esta etapa es colocar en funcionamiento la bodega de datos, para lo cual se debe realizar sensibilización y capacitación a los usuarios

finales en el uso de catálogos y en la creación de consultas y a los usuarios técnicos en los procesos de depuración y monitoreo. En la siguiente grafica se muestran los componentes básicos para una bodega de datos:

Figura 19.

Componentes Funcionales de una Bodega de Datos.

Fuente: producción propia.

Metadatos de Negocio Metadatos Técnicos Metadatos Operativos Figura 20.

Administración de Metadatos.

9. Lineamiento de Metadatos

De acuerdo con la norma UNE-ISO 23081-1: 2008 los metadatos son “información estructurada o semi estructurada que posibilita la creación, registro, clasificación, acceso, conservación y disposición de los documentos a lo largo del tiempo”17 Teniendo en cuenta el anterior concepto, la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, deberá definir los requisitos

Fuente: producción propia.

para diseñar e implementar los metadatos para la gestión de los documentos que se producen en la Secretaría General e implementar su interacción con los diferentes sistemas de información; estos requisitos deberán establecerse a partir de la identificación de las necesidades administrativas y operativas de la institución y teniendo en cuenta los

17 ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE NORMALIZACIÓN. Información y documentación. Procesos de gestión

de documentos. Metadatos para la gestión de documentos. Parte 1: Principios. UNE-ISO 23081-1. Madrid: AENOR, p. 6

siguientes tipos de metadatos:

Metadatos de Negocio: se enfocan principalmente en el contenido y la condición de los datos e incluyen detalles relacionados con la gobernabilidad de datos. Ej. Definiciones, reglas de negocio y de calidad, modelos de datos etc. Metadatos Técnicos: proporcionan información sobre los detalles técnicos de los datos, los sistemas que almacenan datos y los procesos que lo mueven dentro y entre los sistemas. Ej. Nombres de columnas, permisos, etc.

Metadatos Operacionales: describen detalles del procesamiento y acceso a los datos. Ej. Errores, funciones, etc.

Se implementará un esquema de metadatos, el cual permitirá desarrollar descripciones de cada uno de los elementos que lo integran. Para la gestión de documentos, el modelo conceptual de metadatos se encuentra integrado por entidades y relaciones; para lo cual se tendrá en cuenta los siguientes conceptos: Entidades: Las entidades representan los principales componentes que permiten comprender el entorno de las actividades de gestión que se desarrollan en la institución, entre estos se encuentran incluidos los documentos. Las entidades son el elemento principal para la definición del esquema de metadatos para la gestión de documentos. Las entidades son:

• Entidad Documentos: Son los documentos y sus agrupaciones en cualquier

formato, creados, recibidos, usados y mantenidos por la institución.

• Entidad Agente: Son las personas, grupos de trabajo, unidades o sistemas que

participan en la creación, uso y gestión de los documentos.

• Entidad Actividad de Gestión: Son las actuaciones (funciones, procesos, tareas,

entre otros) realizadas por los agentes en el ambiente de la institución.

• Entidad Regulación: Son aquellas disposiciones (legislación, normatividad,

reglamentación, entre otros) que regulan las actividades de gestión, definen las responsabilidades de los agentes y establecen las acciones específicas sobre los documentos.

• Entidad Actividad de Gestión de documentos: Hace parte de la entidad

actividades de gestión y son las actuaciones específicas (conservación, disposición, clasificación, entre otras) encaminadas a controlar el ciclo vital y las características del documento.

Fuente: UNE-ISO/TS 23081-2 p. 12.

Figura 21.

Actividades de Gestión de Documentos.

Relaciones: Las relaciones son importantes para el modelo conceptual de metadatos porque permiten contextualizar la entidad documento; se hace necesario que se evidencien las relaciones entre entidades, de tal manera que estas se encuentren vinculadas al documento a través de los metadatos, otorgándole valor probatorio, demostrando la ejecución de actividades y quienes participaron en la producción y uso del mismo.

Las relaciones se convierten en un factor clave que permite articular una entidad con otra entidad, es decir, cualquier entidad puede estar vinculada con otra, a través de una relación, creando una compleja red de relaciones (figura 2); por ejemplo, un contrato (documento) es producido (actividad de gestión) por un abogado (agente), en el ejercicio de la función de contratación (actividad de gestión), esta función de contratación (actividad de gestión) se encuentra establecida en un procedimiento (regulación); el contrato (documento) debe ser firmado (actividad de gestión) por el representante legal (agente), así sucesivamente se pueden identificar más relaciones entre entidades Figura 22.

Relaciones en los Metadatos.

Fuente: Australian Government Recordkeeping Metadata Standard Version 2.0 (AGRkMS). Página 14.

10. Lineamiento Calidad de Datos

Según la Comunidad Mundial de Gestión de Datos (DAMA), la calidad de los datos “consiste en la planificación, la ejecución y el control de las actividades que aplican las técnicas de gestión de la calidad de los datos para garantizar que se ajustan a su finalidad y satisfacen las necesidades de los usuarios”.

Por lo anterior, para mejorar la calidad de los datos que se producen en la Secretaria General se tendrán en cuenta los siguientes criterios de calidad de datos. Figura 23.

Criterios de Calidad de Datos.

Fuente: producción propia.

Exactitud: si los datos no son precisos, estos no pueden ser utilizados. En este sentido, para detectar si estos son precisos, se compara el dato con una fuente de referencia.

Completitud: define el grado en que se rellenan los valores de datos necesarios y no se dejan en blanco. Puede calcularse de forma vertical (a nivel de atributos) u Exactitud Integridad Unicidad Validez Razonabilidad| Completitud Consistencia Temporalidad

horizontal (a nivel de registros). Normalmente, los campos se marcan como obligatorios/requeridos para garantizar la integridad de un conjunto de datos. Al calcular la exhaustividad, hay que tener en cuenta sus tres tipos diferentes para garantizar la exactitud de los resultados:

Campo obligatorio que no puede dejarse vacío; por ejemplo, el DNI de un empleado.

Campo opcional que no tiene que ser necesariamente rellenado; por ejemplo, el campo de aficiones de un empleado.

Campo inaplicable que resulta irrelevante según el contexto del registro, y debe dejarse en blanco; por ejemplo, Nombre del cónyuge para una persona no casada. Consistencia: comprueba si los valores de los datos almacenados para el mismo registro en fuentes dispares no presentan contradicciones y son exactamente iguales, tanto en términos de significado como de estructura y formato. La consistencia no sólo se refiere a los significados de los valores de los datos, sino también a su representación; por ejemplo, cuando los valores no son aplicables o no están disponibles, deben utilizarse términos coherentes para representar la falta de disponibilidad de los datos en todas las fuentes.

Integridad: la integridad de los datos se refiere a la información almacenada en cualquier tipo de base de datos o centro de datos que sea precisa, completa, consistente y confiable, sin importar cuánto tiempo se almacene o con qué frecuencia se acceda a ella.

Razonabilidad: la razonabilidad mide el grado en que los valores de los datos tienen un tipo y un tamaño de datos razonables o comprensibles. Por ejemplo, es común almacenar números en un campo de cadena alfanumérica, pero la razonabilidad se

asegurará de que, si un atributo sólo almacena números, entonces debe ser de tipo numérico.

Teniendo en cuenta los anteriores criterios, la Oficina de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Policía Nacional, con el Grupo de Bases Datos evaluara la calidad de los datos que se producen en la Secretaría General, identificando las deficiencias de los mismos, con el fin de establecer estrategias para mejorar la consistencia de la información para facilitar su respectiva gestión.

Tabla 4:

Hoja de Ruta Lineamientos de Gestión de Datos. No.

Lineamiento Actividades

1.

Arquitectura de Datos.

✓ Evaluar arquitectura de datos existente. ✓ Gestionar los requerimientos de la entidad dentro de los proyectos.

✓ Establecer la arquitectura de datos empresarial.

2.

Modelado y Diseño de Datos.

✓ Planear modelo de datos.

✓ Crear el modelo de datos conceptual. ✓ Crear el modelo de datos lógico. ✓ Crear el modelo de datos físico. ✓ Revisar los modelos de datos. ✓ Gestionar los modelos de datos.

3.

Almacenamiento y Operación de Datos. ✓ Administrar tecnologías de bases de datos. ✓ Evaluar la tecnología de base de datos. ✓ Administrar y monitorear la tecnología de base de datos.

✓ Administrar operaciones de las bases de datos. ✓ Desarrollar instancias de bases de datos. ✓ Administrar evaluaciones de los sets de datos. ✓ Administrar la migración de datos.

4.

Seguridad de Datos.

✓ Identificar los requerimientos relevantes de seguridad de datos.

✓ Definir políticas de seguridad de datos. ✓ Definir estándares de seguridad de datos. ✓ Evaluar los riesgos de la seguridad actual. ✓ Implementar controles y seguimientos.

5.

Integración e Interoperabilidad de Datos. ✓ Definir requerimientos de integración de datos y ciclos de vida.

✓ Documentar el linaje de datos. ✓ Perfilar datos.

✓ Examinar cumplimiento con reglas de negocio. ✓ Desarrollar servicios de datos. ✓ Desarrollar el enfoque de migración de datos. ✓ Desarrollar el procedimiento de eventos complejos.

6.

Gestión de Documentos y Contenidos. ✓ Planear la gestión del ciclo de vida. ✓ Planear la gestión de registros. ✓ Desarrollar la estrategia de contenidos. ✓ Crear políticas de gestión de contenidos. ✓ Definir arquitectura de la información. ✓ Capturar y gestionar registros y contenido. ✓ Retener, eliminar y archivar registros y contenido.

✓ Publicar y entregar contenido.

7.

Datos Maestros y de Referencia. ✓ Identificar impulsores y requerimientos. ✓ Validar definiciones de datos. ✓ Evaluar y valorar fuentes de datos. ✓ Definir enfoque arquitectónico. ✓ Modelar datos.

✓ Definir custodia y procesos de mantenimiento. ✓ Establecer políticas de gobernanza. ✓ Implementar datos compartidos, servicios de integración.

✓ Adquirir fuentes de datos para compartir. ✓ Publicar datos maestros y de referencia.

8.

Bodegas de Datos e Inteligencia de Negocios.

✓ Entender requerimientos.

✓ Definir y mantener la arquitectura de bodega de datos e inteligencia de negocios.

✓ Desarrollar el data warehouse y data marts. ✓ Cargar el data warehouse.

✓ Implementar el portafolio de inteligencia de negocios. ✓ Mantener los productos de datos.

9.

Metadatos.

✓ Definir estrategia de metadatos. ✓ Entender los requerimientos de metadatos: requerimientos de usuarios de negocio, requerimientos de usuarios técnicos.

✓ Definir arquitectura de metadatos: crear metamodelos, aplicar estándares de metadatos, gestionar el almacenamiento de metadatos.

✓ Crear y mantener metadatos: integrar metadatos, distribuir y entregar metadatos. ✓ Consultar, reportar y analizar metadatos.

10.

Calidad de Datos.

✓ Definir datos de alta calidad. ✓ Definir una estrategia de calidad de datos. ✓ Definir evaluación inicial de alcance: identificar datos críticos, identificar reglas y patrones existentes. ✓ Ejecutar evaluación de calidad de datos inicial: identificar y priorizar problemas, ejecutar análisis de causa, raíz de los problemas.

Nota: La implementación de los lineamientos descritos, debe realizarse de forma paralela, con el fin de evaluar conjuntamente los criterios de gestión de datos existentes con el fin de realizar las actualizaciones y ajustes necesarios.

Conclusiones Respecto al objetivo específico uno caracterización de los diferentes tipos de datos que se generan en la Secretaria General de la Policía Nacional, se puede concluir, que la mayor producción de datos es de tipo público, semiprivado y privado, teniendo en cuenta el tipo de información que se maneja como lo son tutelas, derechos de petición y expedientes prestacionales, evidenciándose que los funcionarios realizan una adecuada calificación y clasificación de esta información, conforme a lo que establece la Ley 1712 de 2014, garantizando de esta manera el derecho de acceso a la información pública y el derecho a la intimidad de las personas.

De los tipos de datos recolectados se pudo determinar que existe información no estructurada como imágenes, documentos de Word, matrices de Excel, que no cuentan con parámetros o criterios de organización y clasificación, dificultando su ubicación, gestión y almacenamiento, reflejándose un riesgo de pérdida de información. Asimismo, se logró evidenciar que no existen datos maestros ni de referencia definidos, dificultando procesos de intercambio, almacenamiento, protección y recuperación de información relevante, razón por la cual se deben realizar reprocesos causando demoras en las tareas y actividades que se deben ejecutar.

En cuanto al objetivo específico dos Diagnóstico del estado actual de la gestión de datos al interior de la Secretaría General de la Policía Nacional, se evidencia que el personal no almacena la información en los servidores de archivos, los cuales cuentan con políticas de backup, sino que lo hacen en diferentes partes del equipo como el disco C o el escritorio, provocando riesgos de perdida de información, reflejando falta de cultura o conciencia de la importancia de la gestión de datos, lo cual es primordial para tener en orden toda la información desde su producción, evitando malas prácticas que promuevan la mala utilización y

administración de los datos. Al instaurar una cultura basada en datos los convierte en un activo clave para la entidad, tanto para los directivos como colaboradores; ya que respaldan la toma de decisiones con evidencias concretas y datos reales para la ejecución de estrategias y el alcance de los objetivos y metas propuestas.

Por otra parte, no se cuenta con lineamientos técnicos y tecnológicos donde se establezcan estándares de seguridad, privacidad, calidad y oportunidad que contribuyan al manejo y gestión de datos, para garantizar el ciclo de vida de los mismos, constatando la necesidad de implementar políticas de gestión de datos en el corto, mediano y largo plazo. Acerca del objetivo Diseñar una propuesta de gestión de datos para el interior de la Secretaría General de la Policía Nacional, se obtiene que la gestión de datos juega un papel fundamental en el entorno administrativo de la Secretaría General de la Policía Nacional, razón por la cual, se realiza una propuesta basada en el contexto teórico de la presente investigación específicamente desde el marco de referencia DAMA-DMBOK, marco que se basa en once elementos de gestión: la arquitectura, modelamiento, almacenamiento, seguridad, integración, gestión de contenidos, datos de referencia o maestros, inteligencia de negocios, metadatos, calidad de datos y gobierno de datos, los cuales se ajustan a las necesidades y falencias detectadas.

Convirtiéndose en una herramienta que unifica los conceptos a considerar por parte de la entidad para el mejoramiento de la gestión de datos a través de sus procesos, ayudando a la alta dirección a la toma de decisiones mediante información precisa, confiable y actualizada, permitiendo así que, las determinaciones se basen en hechos y análisis concretos, lo que reduce el riesgo de errores y aumenta las probabilidades de éxito en cada proceso. Igualmente, al contar con parámetros de gestión de datos, se garantiza su adecuada organización y accesibilidad, contribuyendo a la eficiencia y optimización de procesos

simplificando tiempo y recursos, además promueve la innovación descubriendo patrones, tendencias y oportunidades mejora, impulsando la capacidad de adaptación al cambio y a la generación de nuevas ideas y soluciones, lo que puede brindar a la institución una ventaja competitiva en el sector público.

Recomendaciones Los procesos de gestión de datos deben estar articulados con las diferentes herramientas estratégicas de la institución, es decir, para la adecuada gestión de datos se debe incluir desde la planeación criterios como la administración de la información, lineamientos para la estandarización de formas y formatos de producción documental, mecanismos que permitan la optimización de los recursos y uso adecuado de las TIC, así como también establecer puntos de control en el ciclo de vida de los datos para su eficiente gestión. Es fundamental fomentar la cultura de datos, promoviendo una cultura organizativa que valore y priorice la gestión de datos. Esto implica capacitar y sensibilizar a los funcionarios sobre la importancia de la calidad de los datos, la seguridad y la privacidad e impulsar su participación activa en la gestión y mejora continua de los datos. Crear un modelo de datos que refleje de manera precisa y coherente la estructura y relaciones de los datos que se generan en la Secretaría General de la Policía Nacional, lo cual permitirá mantener la integridad de los datos, facilitando su comprensión y uso, igualmente implementar herramientas tecnológicas de gestión de datos adecuadas que se ajusten a las necesidades de la institución, las cuales pueden ser bases de datos, herramientas de integración y transformación de datos, software de análisis y visualización, entre otros.

Promover y fomentar la colaboración entre las diferentes áreas y grupos de la Secretaría General, facilitando el intercambio de datos y el acceso a la información relevante. Esto puede fomentar la toma de decisiones informadas y la eficiencia en los procesos. Realizar auditorías regulares en las diferentes dependencias para evaluar la calidad y la integridad de los datos. Esto te permitirá identificar posibles problemas y tomar medidas correctivas de manera oportuna.

Implementar monitoreos y mantenimientos regulares en el almacenamiento de datos de manera periódica para garantizar su funcionamiento adecuado. Esto implica supervisar el espacio de almacenamiento disponible, identificar y corregir posibles problemas de rendimiento, y realizar tareas de mantenimiento, como la desfragmentación de discos y la limpieza de archivos innecesarios.

Poner en marcha la interoperabilidad entre los sistemas de información dado que habilita la reutilización e intercambio de datos entre distintos actores, mejorando la eficiencia y efectividad en la prestación de los diferentes servicios que se prestan a los ciudadanos, minimizando los costos de transacción en el intercambio de datos especialmente entre otras entidades públicas, facilitando la interacción con las empresas privadas las organizaciones y la ciudadanía con el Estado.

Finalmente, se recomienda definir roles y responsabilidades, vinculando de forma más efectiva a la alta dirección, con el fin de respaldar los lineamientos y directrices que se establezcan en materia de gestión de datos, asimismo definir funciones para cada miembro de la institución generando compromiso de conocer, entender y aplicar las políticas de gestión de datos.

Referencias

Aguilar Hernández, F. R. (2014). Gestión de datos maestros y de referencia basada en el marco de una arquitectura empresaria. [Tesis de Licenciatura]. Universidad Nacional Autónoma de México, México. Obtenido de https://repositorio.unam.mx/contenidos/256806.

Aragón, L. S. (2017). Modelo de buenas prácticas documentales para la gestión del correo electrónico en las organizaciones colombianas. [Trabajo de Grado]. Bogotá, Colombia: Pontificia Universidad Javeriana. Obtenido de http://hdl.handle.net/10554/36209.

Archivo General de la Nación. (s.f.). Guía DE Metadatos. Obtenido de Guía para la formulación de un esquema de metadatos para la gestión de documentos:

https://www.archivogeneral.gov.co/sites/default/files/Estructura_Web/5_Consulte/Recurs os/Publicacionees/GuiaDeMetadatos.pdf.

Bello Montes, C. (2014). Desafíos y estado futuro de la convivencia en Colombia al 2025. Revista Criminalidad, 319-332.

Berson, A. C. (1992). Server Arquitecture. New York: McGraw Hill.

Blasco, J. E., & Pérez, J. (2007). Metodologías de investigación en las ciencias de la actividad física y el deporte: ampliando horizontes. España: Club Universitario.

Buenadicha Sánchez, C., Galdon Clavell, G., Hermosilla, M., Loewe, D., & Pombo, C. (2019, Marzo). La gestión ética de los datos. Obtenido de http://dx.doi.org/10.18235/0001623

Calle, S. A. (2019). Rol de la Gestión de la Información en Entornos de Trabajo Virtual [Trabajo de Maestría]. Medellín, Colombia. Obtenido de http://hdl.handle.net/10784/13882

Chisholm, M. &.-L. (2008). Definitions in Data Management: A Guide Fundamental Semantic Metadata. (D. Media, Ed.).

Cifuentes Benavides, F. A. (2017). El documento electrónico y su relación con los procesos de gestión documental. Un estudio de caso en la unidad de gestión general del Ministerio de Defensa Nacional [Trabajo de grado].

(U.

d.

Salle, Ed.)

Obtenido de https://ciencia.lasalle.edu.co/sistemas_informacion_documentacion/219.

Contreras Díaz, Y. d., Rivero Amador, S., & González Peréz, M. M. (s.f.). La Gestión de Información en el contexto institucional y el rol de los directivos. (v. n. Rev. cuba. inf. cienc. salud [online].

2021,

Ed.)

Obtenido de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2307- 21132021000100011&lng=es&nrm=iso.

Cupoli P. Earley S. & Henderson, D. (2014, Marzo). DAMA-DMBOK2 Framework. Obtenido de https://www.dvbi.ru/portals/0/documents_share/books/data%20gover.

DAMA International. (2014). DAMA-DMBOK2 Framework, Last accessed on June 30 2020 from. Obtenido de https://dama.org/sites/default/files/download/DAMA-DMBOK2-Framework- V2-20140317-FINAL.pdf.

DatacenterDynamics.

(2020,

Diciembre

1).

Obtenido de https://www.datacenterdynamics.com/es/noticias/las-empresas-europeas-las-quem%C3%A1s-datos-crean-a-nivel-mundial-seg%C3%BAn-el-estudio-data-gravity-index/.

Davenport, T. y. (1998). Working Knowledge: How. USA: Harvard Business School Press.

Eack, P. (1996). Datawarehouse program for the caribean / latin america area, a position & strategy guide. NCR.

Escuela de Privacidad . (2020, Agosto 17). Marco Legal de la Protección de Datos Personales En Colombia.

Obtenido de Curso:

Oficial de Protección de Datos Personales:

https://escueladeprivacidad.co/2020/08/17/marco-legal-de-la-proteccion-de-datospersonales/

Figueredo, W. A. (2021). Estructura de Datos XTCE en Sistemas CubeSat. (4. 1.-1. Revista Científica, Ed.) Obtenido de https://doi.org/10.14483/23448350.16132

Flores Carlos, A. M. (2021). Guía metodológica de administración de archivos electrónicos como herramienta para la gobernanza de la información. [Trabajo de grado de Maestría]. (U. d. Salle, Ed.)

Bogotá, Colombia.

Obtenido de https://ciencia.lasalle.edu.co/maest_gestion_documental/66

Goetz, M. (2015, Septiembre 1). Data governance and data management are not interchangeable,. Obtenido de https://go.forrester.com/blogs/15-09-11data_governance_and_data_management_are_not_interchangeable/. Last accessed 7 July 2018

González. (2003). Epistemología cualitativa y subjetividad. Sao Paulo: EDUC editora.

González, Y. (2014). Gobernar los datos paragobernar la empresa Pautas para la implementación de un programa de gobierno de datos.

Obtenido de https://publicaciones.acal.es/archivamos/article/view/325/278

Hernández, R. F. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill / Interamericana Editores, S.A. de C.V.

Icontec. (2019). Información y Documentación. Procesos para la Gestión de Registros. Metadatos para los registros. Parte1: Principios.

Inmon, W. (1996). Building the datawarehouse. New York.

Khatri, V.

(2010,

Enero

01).

Diseño de gobierno de datos.

Obtenido de https://doi.org/10.1145/1629175.1629210

Lancheros-Cuesta, D., Mojica Ospina, A. D., & and Barbosa Vargas, D. A. (2015). Sistema de información para administración de inventarios basado en técnicas de minería de datos. (U.

d.

Unisalle, Ed.)

Obtenido de https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1213&context=ep

Laverde Mena, J. A. (2021, Agosto 20). Desarrollo de un marco de trabajo basado en data management que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del GAD Municipal del cantón Valencia. Ecuador : Universidad de la Fuerzas Armadas .

Laverde Mena, J. A. (2021, Agosto 20). Desarrollo de un marco de trabajo basado en data management que mejore la gobernanza de datos en la Unidad de Avalúos y Catastros del

GAD

Municipal del cantón Valencia.

Obtenido de http://repositorio.espe.edu.ec/xmlui/handle/21000/27323?locale-attribute=es

Lavoie, B., Eakin, L., Friedlander, A., Berman, F., & Courant, P. (2008). Interim report of the blue ribbon task force on sustainable digital preservation and access.

Lenci, M. (s.f.). Databits by handytec Academy. Obtenido de Práctica DAMA Introducción a Datos Maestros y de Referencia: https://databits.ai/wp-content/uploads/2021/01/07-Datosmaestros-y-de-referencia.pptx

Marín Ruiz, M. (2021). Lineamientos para la gestión y analítica de datos en sistemas IoT de servicios hídricos urbanos. [Trabajo de Maestría]. (E. C. Garavito, Ed.) Bogotá, Colombia. Obtenido de https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1335

Medina, D. T. (2019). Administración, gobernanza del conocimiento y datos.

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (s.f.). Guía de Estándares de Calidad e Interoperabilidad de los Datos Abiertos del Gobierno de Colombia. Obtenido de https://herramientas.datos.gov.co/sites/default/files/2020- 11/A_guia_de_estandares_final_0.pdf

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (s.f.). Guía para el uso y aprovechamiento de Datos Abiertos en Colombia.

Obtenido de https://herramientas.datos.gov.co/sites/default/files/Guia%20de%20Datos%20Abiertos %20de%20Colombia.pdf

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (s.f.). Hoja de Ruta de Datos Abiertos Estratégicos para el Estado Colombiano.

Obtenido de https://herramientas.datos.gov.co/sites/default/files/2021- 07/Hoja%20de%20Ruta%20Datos%20Abiertos%20Estrat%C3%A9gicos%202021_1.pdf

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (s.f.). Programa de Gobierno en línea.

Obtenido de http://www.veracruzgobiernoabierto.com.mx/documentos/libros/Otros/Guia%20para%20 la%20Apertura%20de%20Datos.pdf

Moscoso Castro, P. (2010). Información y Documentación: Fundamentación teórica. Revista General de Información y Documentación, 32.

Namakforoosh, M. N. (2005). Metodología de la Investigación Segunda Edición. Mexico: Limusa Noriega Editores.

Norris-Montanari, J. (2016, Octubre 17). What’s the difference between data governance and data. The data roundtable.

SAS

blogs.

Obtenido de https://blogs.sas.com/content/datamanagement/2016/10/17/difference-in-data-govdata-man2/

Pérez-Montoro Gutiérrez, M. (2003). El documento como dato, conocimiento e información. Revista Tradumàtica - Universitat Oberta de Catalunya , 2.

Policía Nacional. (2016, Diciembre 15). Resolución 07963 del 15 de diciembre de 2016 "Por la cual se define la estructura orgánica interna, se determinan las funciones de la Secretaria General y se derogan unas disposiciones".

Obtenido de https://www.policia.gov.co/oficinas-asesoras/secretaria-general/organigrama

Policía Naciónal, d. C. (s.f.). Plan Estratégico de Tecnologías de la información y las Comunicaciones. Obtenido de https://www.policia.gov.co/contenido/plan-estrategicotecnologias-informacion-y-comunicaciones

Rendón Rojas, M. Á. (2004). “Algunas propuestas latinoamericanas de objeto de estudio para la investigación bibliotecológica”. Revista Interamericana de Bibliotecología. V. 27.

Rodriguez, & gil & García. (1996). Metodologia de la Investigacion Cualitativa. Granada España: Ediciones Aljibe.

Romero, J. D. (2017, Mayo 17). Gobierno de datos, un potenciadorde los sistemas de gestión de calidad.

Obtenido de https://eds-s-ebscohostcom.hemeroteca.lasalle.edu.co/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=2&sid=c2590b1f-2133- 41ce-99ac-3702f249b569%40redis

Sánchez Molina, N., Pulido Ánge, B. G., & Camacho Rodríguez, J. H. (2017). La significativa evolución en seguridad de la información para la Policía Nacional de Colombia. Revista Logos, Ciencia & Tecnología, 230-234.

Santiso, C. (2018, Octubre 30). Banco de Desarrollo de América Latina. Obtenido de https://www.caf.com/es/conocimiento/visiones/2018/10/como-vamos-con-la-revolucionde-los-datos-en-latinoamerica/

Serra, J. S. (2021, Noviembre). Los datos:¿una amenaza?Gestión de documentosen la era de los datos.

(n.

2.-4.

Tábula, Ed.)

Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/355823250_Los_datos_una_amenaza_Gestion _de_documentos_en_la_era_de_los_datos

Silva, D. S. (2020). Lineamientos para la gestión documental desde la perspectiva de transformación digital de las entidades públicas. [Trabajo de Maestría]. (U. P. Bolivariana, Ed.) Obtenido de http://hdl.handle.net/20.500.11912/6032.

Stedman, C.

(2021,

Agosto).

ComputerWeekly.es.

Obtenido de https://www.computerweekly.com/es/definicion/Gestion-de-datos

Taylor & Bogdan. (2000). Introducción a los métodos cualitativos de investigación:. Obtenido de http://mastor.cl/blog/wpcontent/uploads/2011/12/Introduccion-a-metodos-cualitativosde-investigaciónTaylor-y-Bogdan.-344-pags-pdf.pdf

Thiadens T. & Abcouwer. (2011, octubre 11). Organizing information management and IT for tomorrow with the Amsterdam Information Model.

Obtenido de https://www.researchgate.net/profile/Youcef_Baghdadi/publication/236310002_W

Vargas Antolínez, E. A. (2018). Modelado basado en datos para la clasificación semiautomática de correspondencia electrónica: caso de estudio para la Administración Pública Colombiana. [Trabajo de grado Maestría].

(E.

C.

Garavito, Ed.)

Obtenido de https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/829

Yin, R. (1994). Case Study Research: Design and Methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Anexos

Anexo 1

GUION DE OBSERVACIÓN

FECHA:

DURACIÓN:

DEPENDENCIA: SECRETARÍA GENERAL POLICÍA NACIONAL

CRITERIOS A OBSERVAR

SI NO

OBSERVACIONES

existen sistemas de información para la gestión de datos y la información.

Se generan tipos de datos en formatos (DOC, JPG, PDF,

XLSX, PPTX).

La información generada por los funcionarios en los computadores cuenta con parámetros de organización.

Se utilizan convenciones de nombres de archivos y de carpetas para identificar y guardar la información.

existen protocolos para acceder, consultar, actualizar y modificar los datos de la información almacenada.

La búsqueda de la información es ágil y efectiva.

Los datos y la información que se produce se encuentran centralizados.

Se cuenta con normatividad aplicable a la gestión de datos.

Almacenamiento de la Información.

Existe un procedimiento para la disposición final de los datos o la información producida

Existen lineamientos para el respaldo de la información

Anexo 2

Tabla 5.

Matriz Comparativa Normatividad Relacionada con tipos de Datos.

CONPES

Política Nacional de Explotación de datos Manual de Gobierno digital Guía para el uso y aprovechamiento de Datos Abiertos en Colombia Guía Técnica de Información - Gobierno del dato Política para el tratamiento de datos personales Guía normativa aplicable a la explotación de datos Guía de implementación de la política gobierno digital

Consejo Nacional de Política Económica y Social - Departamento Nacional de Planeación

2018

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Diciembre 2018 Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Septiembre 2019

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Octubre de

2019

Superintende ncia de Industria y Comercio

Junio de

2020

Departamento Nacional de Planeación

Junio de 2020 Ministerio de Educación Nacional

2022

Datos Públicos Datos producidos o recolectados por una entidad pública, que ejerce funciones públicas o presta un servicio público (p. ej.

cantidad de contratos suscritos, listado de funcionarios de una entidad).

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Es el dato que no sea semiprivado, privado o sensible. Son considerados datos públicos, entre otros, los datos relativos al estado civil de las personas, a su profesión u oficio y a su calidad de comerciante o de servidor público.

Por su naturaleza, los datos Es el dato que no sea semiprivado, privado o sensible.

Son considerados datos públicos, entre otros, los datos relativos al estado civil de las personas, a su profesión u oficio y a su calidad de comerciante o de servidor público. Por su naturaleza, los datos públicos pueden estar contenidos, entre otros, en registros públicos, documentos públicos, gacetas y boletines oficiales y sentencias judiciales debidamente ejecutoriadas que no No se emite lineamiento o concepto.

públicos pueden estar contenidos, entre otros, en registros públicos, documentos públicos, gacetas y boletines oficiales y sentencias judiciales debidamente ejecutoriada s que no estén sometidas a reserva.

estén sometidas a reserva.

Datos Semiestructu rados Su organización y presentación tiene una estructura básica (etiquetas o marcadores), pero no tiene establecida una definición de relaciones en su contenido. En esta categoría se incluyen contenidos de e-mails, tweets, archivos XML.

No se emite lineamiento o concepto.

La analítica de datos estructurados y no estructurados ha sido muy útil en aspectos tales como prevención del crimen, pronóstico del tiempo y el análisis de enfermedades, pues a partir de la información existente ha sido posible crear o mejorar las políticas públicas para reducir el impacto negativo que presentan estos fenómenos.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Datos No Estructurado s Su organización y presentación no está guiada por ningún modelo o esquema.

En esta categoría No se emite lineamiento o concepto.

La analítica de datos estructurados y no estructurados ha sido muy útil en aspectos tales como prevención del crimen, pronóstico del tiempo y el No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

se incluyen, por ejemplo, las imágenes, texto, audios, contenidos de redes sociales, videos.

análisis de enfermedades, pues a partir de la información existente ha sido posible crear o mejorar las políticas públicas para reducir el impacto negativo que presentan estos fenómenos.

Datos Privados Datos producidos o recolectados por un particular (empresa, ciudadano, academia).

Como las notas de los estudiantes o la historia laboral de los empleados de una empresa.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Cualquier información vinculada o que pueda asociarse a una o a varias personas naturales determinada s o determinable s.

Debe entonces entenderse el “dato personal” como una información relacionada con una persona natural (persona individualme nte considerada)

.

Pertenecen e interesan única y exclusivamente a la persona sobre la cual recae la información.

No se emite lineamiento o concepto.

Datos Semiprivado s Su conocimiento puede interesar a un grupo de personas o a la sociedad en general.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Es aquella información que no es de naturaleza íntima, reservada ni pública y cuyo Es aquel dato que no tiene naturaleza íntima, reservada ni pública y cuyo conocimiento o divulgación puede interesar no solo a su titular sino a cierto No se emite lineamiento o concepto.

conocimiento o divulgación puede interesar no sólo a su titular sino a cierto sector o grupo de personas o a la sociedad en general, como es el caso de los datos financieros, crediticios o actividades comerciales.

sector o grupo de personas o a la sociedad en general, como el dato financiero y crediticio.

Datos maestros No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Es aquel dato preciso y veraz relacionado con las instituciones de la función pública, que proveen un contexto para las transacciones del mismo, cuyo formato y rango de valores se establecen a partir de las reglas de la función y son transversales a toda la organización.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Datos Abiertos Primario o sin procesar, en formatos estándar e interoperables , libre y sin restricciones.

Puede ser Son aquellos datos primarios o sin procesar, que se encuentran en formatos estándar e interoperables que facilitan su acceso y reutilización, los cuales están bajo la Los datos abiertos permiten a los distintos actores del ecosistema (gobernantes, ciudadanos, periodistas) mapear el estado de un sector o tema y mejorar, por No se emite lineamiento o concepto.

No se emite lineamiento o concepto.

Datos que se encuentran en formatos estándar e interoperables disponibles para su acceso y reutilización y son custodia de las entidades públicas o privadas No se emite lineamiento o concepto.

usado y reutilizado.

custodia de las entidades públicas o privadas que cumplen con funciones públicas y que son puestos a disposición de cualquier ciudadano, de forma libre y sin restricciones, con el fin de que terceros puedan reutilizarlos y crear servicios derivados de los mismos.

ejemplo, la cobertura en salud, el estado de las vías en una ciudad y la asignación de los recursos en una entidad, entre otros.

que cumplen con funciones públicas. La finalidad de los datos abiertos es que estos puedan ser utilizados sin ninguna restricción por los usuarios, y que no requieran de procedimientos innecesarios para la compartición de los datos.

Tabla 6.

Resultados Matriz Comparativa.

Observando el resultado de la matriz comparativa, se logra determinar que el marco normativo estatal respecto a la gestión, administración y protección de datos se encuentra enfocada en la mayoría de los casos en la protección de los “datos personales”, dejando de lado las demás tipologías, tal y como se ve reflejado en la siguiente matriz de normas:

Referencia Normativa Epígrafe Constitución Política de Colombia 1991 Artículo 15. “Todas las personas tienen derecho a su intimidad personal y familiar y a su buen nombre, y el Estado debe respetarlos y hacerlos respetar.

De igual modo, tienen derecho a conocer, actualizar y rectificar las informaciones que se hayan recogido sobre ellas en bancos de datos y archivos de entidades públicas y privadas.

Ley 527 de 1999 Por medio de la cual se define y reglamenta el acceso y uso de los mensajes de datos, del comercio electrónico y de las firmas digitales, y se establecen las entidades de certificación y se dictan otras disposiciones. Ley 962 de 2005 Por la cual se dictan disposiciones sobre racionalización de trámites y procedimientos administrativos de los organismos y entidades del Estado y de los particulares que ejercen funciones públicas o prestan servicios públicos. Ley 1273 de 2009 Por medio de la cual se modifica el Código Penal, se crea un nuevo bien jurídico tutelado - denominado “de la protección de la información y de los datos”- y se preservan integralmente los sistemas que utilicen las tecnologías de la información y las comunicaciones, entre otras disposiciones.

Decreto 235 de 2010 Por el cual se regula el intercambio de información entre entidades para el cumplimiento de funciones públicas. Ley 1437 de 2011 Por la cual se expide el Código de Procedimiento Administrativo y de lo Contencioso Administrativo. Ley 1581 de 2012 Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Ley 1712 de 2014 Por medio de la cual se crea la Ley de Transparencia y del Derecho de Acceso a la Información Pública Nacional y se dictan otras disposiciones Decreto 2573 de 2014 Por el cual se establecen los lineamientos generales de la Estrategia de Gobierno en línea, se reglamenta parcialmente la Ley 1341 de 2009 y se dictan otras disposiciones.

Decreto 103 de 2015 Por el cual se reglamenta parcialmente la Ley 1712 de 2014 y se dictan otras disposiciones. CONPES 3854 de 2017 Documento CONPES 3854 Política Nacional de Seguridad Digital. Decreto 2106 de 2019 Por el cual se dictan normas para simplificar, suprimir y reformar trámites, procesos y procedimientos innecesarios existentes en la administración pública.

CONPES 3975 de 2019 Documento CONPES que formula Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial. Directiva presidencial

03 de 2021

Lineamientos para el uso de servicios en la nube, Inteligencia artificial, seguridad digital y gestión de datos.

Anexo 3

Tabla 7.

Matriz Identificación de Datos.

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

FORMATOS EN QUE

SE GENERA

TIPOS DE DATOS

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Acciones de Reparación Directa Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Acciones de Tutela Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Acciones Populares Formato Word Semiprivados, Estructurados Bajo Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Actas de Asignación Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Actas de Capacitación Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Actas de Compromiso Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Alto (legal, jurídico y penal)

PDF-A

Actas de Eliminación Documental Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo)

PDF-A

Actas de Entrega Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Medio (administrativo)

PDF-A

Actas de Entrega de Unidad Formato Word Semiprivados, Estructurados Bajo Alto (administrativo)

PDF-A

Actas de Revista Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto Bajo (administrativo)

PDF-A

Actas Reuniones de Trabajo Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto

Medio (administrativo)

PDF-A

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

TIPOS DE DATOS

QUE SE GENERAN

CATEGORÍA

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Boletines Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Bajo (administrativo) Formato Power Point Formato Excel Audios Imágenes (BMP, GIF,

JPG, TIF Y PNG.)

Campañas

Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Bajo (administrativo) Formato Power Point Formato Excel Audios Imágenes (BMP, GIF,

JPG, TIF Y PNG.)

Certificados de Bono Pensional Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Certificados de Prestación de Servicios Formato Word Semiprivados, Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Comisiones al Exterior Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Medio (administrativo)

PDF-A

Comisiones al Interior Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Medio (administrativo)

PDF-A

Conceptos Administrativos Formato Word Públicos, Semiestructurados Medio Medio (administrativo)

PDF-A

Conceptos de Planeación Formato Word Públicos, Semiestructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Conceptos Jurídicos Formato Word Públicos, Semiestructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Conceptos Técnicos Formato Word Públicos, Semiestructurados Alto

Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

TIPOS DE DATOS

QUE SE GENERAN

CATEGORÍA

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Contratos de Arrendamiento Formato Word Públicos, Semiestructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Bienes o Servicios Formato Word Públicos, Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Comodato Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Compraventa Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Consultoría Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Enajenación y Tenencia Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Obra Formato Word Públicos, Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos de Prestación de Servicios Formato Word Públicos, Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos Interadministrativos Formato Word Públicos, Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Contratos Trabajador Oficial Formato Word Públicos, Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Convenios de Cooperación. Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Convenios Educativos Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Convenios Interadministrativos. Formato Word Públicos, No Estructurados

Medio

Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

TIPOS DE DATOS

QUE SE GENERAN

CATEGORÍA

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Convenios Interinstitucionales Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Convenios Multilaterales Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Derechos de Petición Formato Word Semiprivados, No Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Estadísticas Formato Word Públicos, Estadísticos, Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Expedientes de Delitos Formato Word Privados, Estructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Expedientes Prestaciones Sociales Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Historias Laborales Formato Word Semiprivados, Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Informe de Actividades Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Informe de Investigaciones Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes a Entes de Control Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes de Accidentalidad Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes de Auditoría Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes de Austeridad en el Gasto Público. Formato Word Públicos, No Estructurados

Medio

Alto (administrativo)

PDF-A

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

TIPOS DE DATOS

QUE SE GENERAN

CATEGORÍA

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Informes de ejecución presupuestal Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes de Novedades Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Informes de Seguimiento y Evaluación Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Instructivos

Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo) Formato Power Point Formato Excel Audios Imágenes (BMP, GIF,

JPG, TIF Y PNG.)

Manuales Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo)

PDF-A

Nóminas Formato Word Privados, Transaccionales, Estructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Ordenes Administrativas de Personal Formato Word Públicos, Estructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Ordenes de Cumplimiento Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Órdenes del día Formato Word Públicos, Estructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Ordenes Internas Formato Word Públicos, Estructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Plan de Vacaciones Formato Word Públicos, Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Planes de Acción Formato Word Públicos, No Estructurados Medio

Alto (administrativo)

PDF-A

MATRIZ DE IDENTIFICACIÓN DE DATOS AL INTERIOR DE LA SECRETARÍA GENERAL

INFORMACIÓN

TIPOS DE DATOS

QUE SE GENERAN

CATEGORÍA

VOLUMEN DE

INFORMACIÓN

NIVEL DE IMPORTANCIA

Planes de Bienestar del Personal Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Planes de Mejoramiento Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Planes de Necesidades Formato Word Públicos, No Estructurados Medio Alto (administrativo)

PDF-A

Planillas de Correspondencia. Formato Word Públicos, Estructurados Alto Alto (administrativo)

PDF-A

Proceso de Conciliación Formato Word Semiprivados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Procesos civiles Formato Word Privados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Procesos Judiciales Formato Word Privados, Semiestructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Procesos Penales Formato Word Privados, Semiestructurados Medio Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Programas de Gestión Documental Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Proyecto Anual de Presupuesto Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Proyectos de Ley Formato Word Públicos, No Estructurados Bajo Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Requerimientos de Justicia. Formato Word Públicos, No Estructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A

Resoluciones Formato Word Públicos, Semiestructurados Alto Alto (administrativo, legal, jurídico y pena)

PDF-A