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Centro Nacional de Datos (CND)

Centro Nacional de Datos (CND)
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Es una plataforma digital gestionada por la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital (SGTD) creada con el Decreto de Urgencia N.° 007-2020, cuyas funciones son:

  • Gestionar, dirigir, articular y supervisar la operación, educación, promoción, colaboración y cooperación de datos a nivel nacional, a fin de fortalecer la confianza y bienestar de las personas en el entorno digital.
  • Intercambiar información y articular acciones con las entidades públicas, academia, sociedad civil y sector privado, y con las entidades responsables de los ámbitos del Marco de Confianza Digital para la gobernanza de datos.

El CND acompaña a las entidades públicas en proyectos de Gobierno de Datos y Analítica Avanzada, brindando la infraestructura, herramientas tecnológicas y especialistas, si así lo requieren. Además, establece los protocolos, mecanismos y lineamientos sobre Gobierno de Datos, Infraestructura de Datos, Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos, Machine Learning, Inteligencia de Negocios y Analítica Avanzada.

Para solicitar el acompañamiento, asesoría o consultoría del CND, envía un correo a mesadeayuda@gobiernodigital.gob.pe con el asunto: CND - “nombre del requerimiento”.

¿Qué hace el Centro Nacional de Datos?

Sobre Gobierno de Datos

Brinda acompañamiento, consultoría y asesoría a las entidades públicas para:

  • Comprender y apoyar las necesidades de información de las entidades e interesados.
  • Capturar, almacenar, proteger y garantizar la integridad de los activos de datos.
  • Garantizar la calidad de los datos e información.
  • Asegurar la privacidad y confidencialidad de los datos de las partes interesadas.
  • Planificar, desarrollar y ejecutar políticas de seguridad y procedimientos para proporcionar la correcta autenticación, autorización, acceso y auditoría de los activos de datos e información.
  • Asegurar que los datos son utilizados de manera efectiva para dar valor a las instituciones.

El Centro Nacional de Datos trabaja los proyectos de gestión de datos bajo el Marco de Referencia DAMA (Data Management Association), el cual es una recopilación de buenas prácticas relacionadas con el gobierno de datos, con la finalidad de garantizar el control sobre la información, independientemente del negocio de aplicación.

Siendo DAMA posiciona a el Gobierno de Datos como principal actividad alrededor del cual se gestionan el resto de las actividades, tales como:

  • Gobierno de datos.
  • Modelado y diseño de datos.
  • Almacenamiento y operación de datos.
  • Seguridad de datos.
  • Integración e interoperabilidad de datos.
  • Gestión de documentos y contenido.
  • Datos maestros y de referencia.
  • Data Warehousing & Business Intelligence.
  • Metadatos.
  • Calidad de datos.
  • Arquitectura de datos.

Sobre Analítica Avanzada

Brinda acompañamiento, consultoría y asesoría a las entidades públicas en:

  • Proyectos de ciencia de datos.
  • Proyectos de machine learning.
  • Proyectos de análisis de datos.
  • Proyectos de analítica avanzada.
  • Realiza un profundo análisis en los datos para la solución de problemas mediante herramientas de Inteligencia Artificial.

Esto, a partir de los problemas u oportunidades identificados por las entidades del Estado peruano.

Ventajas:

  • Mejorar la toma de decisiones.
  • Automatizar procesos.
  • Encontrar patrones para emplear estrategias eficientes.
  • Facilidad para alcanzar los objetivos.
  • Automatizar reportes y controles.
  • Encontrar desviaciones a los valores esperados y corregir reaccionar a tiempo.
  • Incentivar la mejora continua de los procesos.

En los proyectos de Ciencia de Datos se utiliza la metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), contemplando el Ciclo de Vida de un proyecto de Ciencia de Datos.

Para los proyectos de Análisis de Datos se usa la metodología NOETIX, pues este enfoque pone mayor énfasis en las etapas iniciales de planificación y definición de requerimientos con lo que se logra acelerar el tiempo de implementación. Además, teniendo claro el Ciclo de Vida de un Proyecto de Análisis de Datos.

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