Data driven policy making: The Peruvian water resources observatory

Giuliana Barnuevo, Elsa Galarza, Maria Paz Herrera, Juan G. Lazo Lazo, Miguel Nunez-del-Prado

Resultado de la investigación: Capítulo del libro/informe/acta de congresoCapítulo de librorevisión exhaustiva

Resumen

Nowadays, Big Data holds vast potential for improving decision-making in public policy due to the different methodologies for working with complex heterogeneous big data, which allows proposing policies based on real and measurable key performance indicators. This article aims to describe the water resource observatory of the Public Management School of Universidad del Pacífico. The idea behind the observatory is to handle data extracted from non-traditional sources to enhance efficient and responsive government solutions through evidence-based public policies for water regulation. We used Elastic Search stack to centralize and visualize data from different sources, which was standardized using river basins as basic units. Finally, we show a use case of the data gathered to optimize the water supply in new urban zones in Lima’s periphery.
Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaInformation management and big data
Subtítulo de la publicación alojada7th Annual International Conference, SIMBig 2020, Lima, Peru, October 1–3, 2020, Proceedings
EditoresJuan Antonio Lossio-Ventura, Jorge Carlos Valverde-Rebaza, Eduardo Díaz, Hugo Alatrista-Salas
Lugar de publicaciónCham
EditorialSpringer
Páginas419-431
Número de páginas13
ISBN (versión digital)978-3-030-76228-5
ISBN (versión impresa)978-3-030-76227-8
DOI
EstadoPublicada - 12 may 2021
EventoInternational Conference on Information Management and Big Data - Lima, Perú
Duración: 1 oct 20203 oct 2020
Número de conferencia: 7
https://simbig.org/SIMBig2020/

Serie de la publicación

Nombre Communications in Computer and Information Science
Volumen1410
ISSN (versión impresa)1865-0929
ISSN (versión digital)1865-0937

Conferencia

ConferenciaInternational Conference on Information Management and Big Data
Título abreviadoSIMBig
País/TerritorioPerú
CiudadLima
Período1/10/203/10/20
Dirección de internet

Nota bibliográfica

Contribución a la conferencia

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Data driven policy making: The Peruvian water resources observatory'. En conjunto forman una huella única.

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