Observatorios como apoyo a la toma de decisiones. Caso de estudio: observatorio métrico de coronavirus

• Maidelyn Díaz Pérez ^[1] ; Raudel Giráldez Reyes ^[1] ; Pablo R. Brizuela Chirino ^[1] ; Reinaldo J. Rodríguez Font ^[1] ; Joovaim Blanco Borrego ^[1] ; Saray Núñez González ^[1] ; Alberto Serrano Gómez ^[1] ; Yohandys Martínez Navarro ^[1]
  1. [1] Universidad de Pinar del Río

     Universidad de Pinar del Río

     Cuba

     
• Localización: Retos de la dirección, ISSN-e 1997-3837, ISSN-e 1997-3837, ISSN 2306-9155, ISSN 2306-9155, Vol. 15, Nº. 2, 2021
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Observatories to back up decision-making. A study case: the coronavirus metric observatory
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Objetivo: Se muestran las funcionalidades y diferentes servicios que tiene un observatorio para apoyar la toma de decisiones, tanto por parte de directivos como de investigadores u otros usuarios, tomando como caso de estudio al Observatorio Métrico de Coronavirus, de la Universidad de Pinar del Río, Cuba. Métodos y técnicas: Se aplicaron métodos de nivel teórico y empírico para la comprensión y análisis del tema. Se realizó un amplio análisis documental y bibliográfico, así como un profundo análisis-síntesis que permitieron modelar las funcionalidades y servicios de valor añadido para la toma de decisiones desde las principales tendencias del estado del arte; además de utilizar la observación directa en la construcción de los diferentes productos y servicios personalizados del observatorio, de conjunto con la modelación y el análisis sistémico-estructural para conformar una plataforma informativa que integra diferentes tipos de información para apoyar y documentar la toma de decisiones. Principales resultados: Permite identificar, analizar y evaluar información relevante para apoyar la documentación de decisiones durante las investigaciones científicas, a partir de una amplia gama de servicios con gran valor agregado, que van desde la búsqueda y recuperación de artículos científicos y patentes; hasta el filtrado de gráficos y mapas de relaciones que representan el conocimiento que subyace en el dominio científico. Conclusiones: Todos estos datos contienen un alto nivel estratégico en el sector de la biotecnología, así como en cualquier otro contexto; saber utilizarlos adecuadamente para la gestión y toma de decisiones es la tarea pendiente. Y ella no depende del observatorio; sino de los humanos y de su capacidad de análisis y discernimiento en tomar las decisiones acertadas.

  • English

    Aim: The aim of this paper is to show the functionalities and different services which an observatory must perform in order to back decision-making on the part of executives, researchers, and other users, according to the Coronavirus Metric Observatory at the University of Pinar del Rio, Cuba. Methods and techniques: In this research, theoretical and empirical methods were used for understanding and analysis of the topic. Comprehensive document and bibliographic reviews were conducted. In-depth analysis-synthesis permitted to model functionalities and services with value added, for decision-making, based on the main trends of the state of the art. Additionally, direct observation was used in the construction of different customized laboratory products and services, along with modeling, and systemic-cultural analysis, to create an informative platform that integrates several types of information to support and document decision-making. Main results: It allows for identification, analysis, and evaluation of relevant information to back up documents used during scientific research, from a broad range of high value services, including search and recovery of scientific articles and patents, and the filtering of maps and graphs of relations that represent the underlying knowledge of the scientific domain. Conclusions: All these data contain a high strategic level within the sector of biotechnology, as well as in any other context. Knowing how to use them properly for management and decision-making is a pending task. It does not rely on the observatory, but on humans, and their capacity for analysis and discrimination to make right decisions.