El pasado noviembre de 2023, CRUE Universidades Españolas
publicó el informe TIC360 “Analítica de datos en la Universidad” . El informe es una iniciativa del grupo de trabajo de Dirección de TI Crue-Digitalización y tiene como objetivo exponer cómo la optimización en los procesos de extracción y tratamiento de los datos es clave para la generación del conocimiento en entornos de la universidad pública española. Para ello se incluyen cinco capítulos en los que se abordan determinados aspectos relacionados con la tenencia de datos y las capacidades analíticas de las universidades para generar conocimiento sobre su funcionamiento.
¿Por qué es importante la analítica de datos y cuáles son sus retos?
En la introducción, se recuerda el concepto de analítica de datos como la extracción de conocimiento a partir de datos disponible, resaltando su importancia creciente en la era actual. La analítica de datos es el instrumento adecuado para obtener la información necesaria que sirva de base para tomar decisiones en distintos campos. Entre otras cuestiones, ayuda a optimizar los procesos de gestión o mejorar la eficiencia energética de la organización, por poner algunos ejemplos. Aunque es fundamental para todos los sectores, el documento se centra en el potencial impacto de los datos en la economía y la educación, enfatizando la necesidad de un enfoque ético y responsable.
El informe explora el desarrollo acelerado de esta disciplina, impulsado por la abundancia de datos y la avanzada capacidad de cómputo; no obstante, también se alerta sobre los riesgos inherentes de unas herramientas basadas en técnicas y algoritmos que están en fase de desarrollo, y que además pueden introducir sesgos basados en edad, procedencia, sexo, estatus socioeconómico, etc. En este sentido, es importante tener en cuenta la importancia de la privacidad, la protección de datos personales, la transparencia y la explicabilidad, es decir, que cuando un algoritmo genera un resultado, debe ser posible explicar cómo se ha llegado a ese resultado.
Un buen resumen de este capítulo es la siguiente frase del autor: “El buen uso de los datos no nos llevará al paraíso, pero sí puede construir una sociedad más sostenible, justa e inclusiva. Por el contrario, su mal uso sí podría acercarnos a un infierno digital”.
¿Qué beneficio aportaría a las universidades participar en los Espacios de Datos?
El primer capítulo, partiendo de la base de que el dato es el gran protagonista y el activo vertebrador de la transformación digital, aborda el concepto de Espacio de Datos , destacando su relevancia en la estrategia de la Comisión Europea como el activo más importante de la economía del dato.
Tras resaltar los potenciales beneficios de compartir datos, el capítulo destaca cómo la economía del dato, impulsada por un mercado único de datos compartidos, puede ajustarse a los valores europeos y contribuir a una economía digital más justa e inclusiva. A ello pueden contribuir iniciativas como la Estrategia España Digital 2026 , donde se destaca el papel del dato como un activo clave en la transformación digital.
La participación del mundo universitario en los espacios de datos presenta múltiples ventajas, como la compartición, el acceso y la reutilización de recursos de datos generados por otras comunidades universitarias. Esto permite avanzar más rápidamente en las investigaciones, optimizando los recursos públicos dedicados anteriormente la investigación. Una iniciativa que pone de manifiesto dichos beneficios es el Espacio Europeo de Ciencia Abierta (EOSC) , que persigue establecer vínculos entre investigadores y profesionales en ciencia y tecnología en un entorno virtual con servicios abiertos y sin fisuras para el almacenamiento, gestión, análisis y reutilización de datos científicos, más allá de fronteras físicas y de disciplinas científicas. El capítulo también introduce diferentes aspectos relacionados con los espacios de datos como sus principios rectores, la legislación, los participantes y los roles a considerar. También resalta algunos aspectos relacionados con el gobierno de los espacios de datos y con las tecnologías necesarias para su despliegue.
¿En qué consiste el Espacio Europeo de Datos de Habilidades (European Skill Data Space)?
Este segundo capítulo explora la creación de un espacio común europeo de datos, enfocado en las habilidades. Este espacio busca reducir la brecha entre habilidades educativas y necesidades del mercado laboral, aumentando la productividad y competitividad gracias a un acceso transfronterizo a datos clave para la creación de aplicaciones y otros usos innovadores. En este sentido, es fundamental tener en cuenta la liberación de la versión 3.1 del European Learning Model (ELM) , que pasa a consolidarse como el modelo europeo único de datos para cualquier tipo de aprendizaje (formal, no formal, informal) base para el Espacio Europeo de Datos de Habilidades.
El informe define las fases y los elementos clave para la creación e integración en el Espacio Europeo de Datos de Habilidad, destacando qué contribuciones podrían aportar y qué podrían esperar los distintos roles (proveedor de educación y capacitación, demandante de empleo, ciudadano, estudiante y empleador).
¿Cuál es el rol de la universidad española en el contexto de los Espacios Europeos de Datos?
Este capítulo se centra en el rol de las universidades españolas dentro de los espacios de datos europeos como un agente fundamental para la transformación digital del país. Para conseguir esos resultados y obtener los beneficios que aporta la analítica de datos y la interacción con espacios europeos de datos, las instituciones deben pasar de un modelo estático, basado en criterios de planificación a medio y largo plazo, a modelos flexibles más adecuados a la realidad líquida en la que vivimos, de tal forma que se puedan aprovechar los datos para mejorar la educación y la investigación.
En este contexto, es fundamental la importancia de la colaboración y el intercambio de datos a nivel europeo, pero teniendo en cuenta la legislación vigente, tanto la genérica como la específica de un dominio particular. En este sentido, estamos asistiendo a una revolución para la cual el cumplimiento normativo y el compromiso por parte de la organización universitaria es crucial. Se corre el riesgo de que organizaciones que no sean capaces de cumplir con el bloque normativo, no podrán generar conjuntos de datos de alta calidad.
Finalmente, el capítulo ofrece una serie de indicaciones sobre el tipo de plantilla que deberían tener las universidades para no verse privadas de la creación de un cuerpo de analistas y expertos en computación, vitales para el futuro.
¿Qué tipo de certificaciones existen en el ámbito de los datos?
Para poder abordar los retos introducidos en los capítulos del informe, se necesita que las universidades cuenten con: (1) datos con niveles adecuados; (2) buenas prácticas con respecto a su gobierno, gestión y calidad; y (3) profesionales suficientemente cualificados y capacitados para desempeñar las distintas tareas. Para transmitir confianza en estos elementos este capítulo justifica la importancia de tener certificaciones para los tres elementos presentados:
- Certificaciones del nivel de calidad de productos de datos como ISO/IEC 25012, ISO/IEC 25024 e ISO/IEC 25040.
- Certificaciones del nivel de madurez organizacional con respecto al gobierno del dato, gestión del dato y gestión de la calidad del dato, basadas en el modelo MAMD.
- Certificaciones de competencias personales de datos, como las referidas a conocimientos tecnológicos o las certificaciones de competencia profesionales, entre las que se incluyen las expedidas por CDMP o la Certificación CertGed.
¿En qué estado está la Universidad en la era del dato?
Aunque se ha avanzado en la materia, las universidades españolas todavía tienen un camino por delante para adaptarse y transformarse en organizaciones dirigidas por datos, y así poder obtener el máximo beneficio de las analíticas de datos. En este sentido, es necesario una actualización de la forma de operar en todas las áreas que abarca la universidad, lo cual requiere actuar y liderar los cambios necesarios para poder ser competitivos en la nueva realidad en la que estamos ya viviendo.
El objetivo es que la analítica genere impacto en la mejora de la docencia universitaria para lo que es fundamental la digitalización de los procesos de docencia y aprendizaje. Con ello se generarán beneficios también en la personalización del aprendizaje y la optimización de los procesos administrativos y de gestión.
En resumen, el análisis de datos es área de gran importancia para mejorar la eficiencia del sector universitario, pero para alcanzar todos sus beneficios es necesario continuar trabajando tanto en el desarrollo de espacios de datos, como en la capacitación del personal. Este informe busca proporcionar información para avanzar en la materia en ambos sentidos.
