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La importancia de Data Analytics y su aplicación en la Secretaría Distrital de 
Seguridad, Convivencia y Justicia 
 
 
 
 
 
 
Sebastián Camacho Gómez 
 
 
 
 
 
Relaciones Internacionales y Estudios Políticos 
 
 
 
 
 
Facultad De Relaciones Internacionales, Estrategia y Seguridad, Universidad 
Militar Nueva Granada 
 
 
 
Juan Carlos Hernández Díaz 
 
 
 
 
06 de agosto de 2021 
 
Resumen 
 
 Este documento tiene como propósito contextualizar al lector acerca de la 
importancia de los nuevos enfoques del manejo de la información desde un marco analítico 
que integra lógicas descriptivas, predictivas y prescriptivas atomizadas en el concepto de 
Data Analytics que facilitan la toma de determinadas decisiones, minimizando tiempos, 
movimientos y facilitando compresiones para el abordaje de fenómenos desde nuevos 
paradigmas. En el ámbito de seguridad ciudadana este enfoque de análisis de datos 
proporciona una serie de herramientas que establecen mecanismos de recolección de 
información y el impacto del análisis de información tendientes a mejorar las condiciones 
operativas y técnicas de cara a fenómenos sociales relacionados con las condiciones de 
seguridad, convivencia y respeto por los derechos humanos de la comunidad en general. 
Bajo esta perspectiva y teniendo como escenario la Secretaría de Seguridad, Convivencia y 
Justicia de Bogotá, este ensayo pretende ampliar la importancia de la aplicabilidad y utilidad 
de Data Analytics como facilitador de la centralización y estandarización de la información 
y como esta puede convertirse en un instrumento fundamental para la toma de decisiones 
inteligentes e implícitamente el adecuado desarrollo de las acciones razonadas de orden 
preventivo y correctivo para minimizar y controlar la materialización de problemáticas 
emergentes y existentes en lo que concierne a la seguridad y convivencia ciudadana en la 
capital del país. 
 
Palabras claves: Gobierno, Seguridad, Bases de Datos, Toma de Decisiones, Social, 
Político. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Problema: 
 La principal problemática que se evidencia y por la cual se desarrolla este ensayo es 
la utilidad parcial y/o nula que dan muchas entidades a los datos para la formulación de 
estrategias practicas y como muchas al poseer la información no la representan de una 
manera clara para un análisis mas acertado. 
 
Pregunta Problema: 
¿Qué influencia tiene Data Analytics en la toma de decisiones de la Secretaria Distrital 
de Seguridad, Convivencia y Justicia? 
 
Objetivos: 
Objetivo General: 
Fundamentar la importancia que tiene Data Analytics en la toma de decisiones de la 
Secretaria Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia para el adecuado desarrollo de las 
acciones tanto preventivas como correctivas y de esta forma garantizar la sana convivencia.} 
 
Objetivos Específicos: 
1. Detallar al lector la utilidad de Data Analytics en la toma de decisiones fundamentales 
para el desarrollo de una institución. 
2. Especificar algunos de los usos que la Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia da 
a Data Analytics en la actualidad y cómo esto facilita la toma de decisiones. 
3. Diseñar algunas sugerencias al manejo de los datos por parte de la Secretaria de 
Seguridad, Convivencia y Justicia partiendo de la manera en que presentan la 
información en su pagina oficial. 
 
 
 
 
Introducción: 
 En el siglo XXI se ha caracterizado por la rigurosidad científica y tecnológica, 
transformando la percepción del mundo que nos rodea además de generar nuevas formas de 
pensar, sentir y actuar mediante la utilización de modelos de análisis de datos inteligentes 
que permiten predecir tendencias de comportamiento social y los fenómenos que yacen de 
estas interacciones bajo el principio de la gestión de la información. Razón por la cual el 
manejo de bases de datos se ha convertido en una herramienta fundamental en la 
construcción de realidades sociales, ya que trascendieron de ser un dato plano numérico y 
ahora proporcionan comprensiones dinámicas, predictivas y prescriptivas , invalidando el 
paradigma de “quien tiene la información tiene el poder” puesto que no basta únicamente 
con conocer el dato sino dar utilidad al mismo a fin de dar funcionalidad e implementar 
este tipo de información en diferentes escenarios para satisfacer necesidades humanas y 
mejorar la calidad de vida , en cualquier ámbito disciplinario ya sea tipo gubernamental o 
del sector privado. 
 Cuando se habla de Data Analytics se hace referencia a nuevas formas para detectar 
oportunidades y mejoras que incorporan metodologías de trabajo mediante herramientas de 
análisis esenciales y facilitadoras en la toma de decisiones para el desarrollo de un nicho 
organizacional independiente de su naturaleza; es así, como da un propósito a los datos que 
se recolectan , teniendo la capacidad de relacionar y operacionalizar variables para llegar 
así a detectar fenómenos que desde otras metodologías y demisiones de análisis dificultaban 
comprensiones y la toma de decisiones para poder llegar a su posibles soluciones, lo que 
traducía altos costos, un mayor recurso humanos y extensos tiempos de respuesta, razón por 
la cual bajo esta perspectiva Data Analytics brinda alternativas de solución a fenómenos y 
problemáticas ocasionadas por la afluencia de datos y el manejo parcial o insipiente de los 
mismos. 
 
Uno de los tópicos de interés de este ensayo obedece a los conceptos de “Seguridad 
Ciudadana y Convivencia” en la ciudad de Bogotá, al respecto es importante señalar que la 
seguridad es definida como la protección a los ciudadanos contra todas las formas de delito, 
hechos violentos y percepción de inseguridad, así mismo la convivencia es definida como 
la cualidad que tiene el conjunto de relaciones cotidianas que se dan entre los miembros de 
una sociedad cuando se armonizan los intereses individuales con los colectivos y por lo 
tanto los conflictos se desenvuelven de manera constructiva. teniendo como premisa estas 
acepciones existe un escenario que trabaja de manera permanente por la reducción y control 
de los fenómenos además de las problemáticas anexas que contravienen la seguridad y 
convivencia en la ciudad de Bogotá siendo esta la Secretaría de Seguridad, Convivencia y 
Justicia de Bogotá, la cual cuenta con sistemas de análisis de información (Data Analytics) 
para la toma de decisiones relacionadas con fenómenos que afectan a los ciudadanos , pero 
que se ralentizan puesto que restan valor a este tipo de tecnologías. 
 
Es importante resaltar que la Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá 
es un claro ejemplo de evolución tanto tecnológica como administrativa para la ciudad, 
puesto que ha modificado y promovido los avances en la recolección e interpretación de 
datos y de esta manera ha brindado un aporte importante tanto a la fuerza pública 
(resaltando su papel de acompañamiento a cifras la Policía Nacional) así como a la alcaldía 
Mayor de Bogotá; razón por la cual este ensayo está centrado en la relación de Data 
Analytics y la Secretaría de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá como un 
componente contribuye al gerenciamiento, desarrollo de estrategias nuevos abordajes de 
dinámicas de seguridad y convivencia como lo son el hurto de bicicletas o el homicidio 
entre otros. 
En síntesis, el objetivo que se planteó en este documento es sensibilizar desde un terreno 
explicativo cómo opera Data Analytics en las entidades gubernamentales, para este proceso 
se llevó a cabo una búsqueda de datos proporcionados por la Secretaría Distrital de 
Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá para de esta manera lograr evidenciar las 
acciones tanto preventivas como correctivas que se pueden aplicar en la ciudad, esto gracias 
a las bases de datos y el uso de Data Analytics que semaneja en la capital. 
 
Desarrollo: 
¿Qué es Data Analytics? 
Al hablar de Data Analytics no se hace referencia a un sistema operativo en el cual se 
introducen datos para recibir un algoritmo, por el contrario, Data Analytics son un grupo de 
habilidades y tareas que se llevan a cabo para llegar a una conclusión o estrategia a partir de 
bases de datos que almacenan información de interés. 
La información se obtiene a partir de la capacidad de transformar valores numéricos en 
ideas prácticas para la solución o desarrollo de diferentes escenarios, donde de otra forma 
sin Data Analytics estos datos no representarían gran importancia. En resumen, Data 
Analytics hace referencia a métodos por medio de los cuales podemos ver los datos de una 
manera totalmente diferente, dándoles una gran utilidad a través de un patrón entre múltiples 
variables. 
Data Analytics tiene un gran campo de acción en la actualidad debido a la gran 
evolución que han tenido los datos y el uso de nuevos métodos y procedimientos, haciendo 
que las empresas e instituciones que hacen uso de esto se beneficien en gran medida por el 
incremento de su productividad y rentabilidad. 
Pero no únicamente puede identificar beneficios para la institución, ya que también se 
tiene la posibilidad de determinar riesgos, los cuales pueden ser reducidos con anticipación 
o crear una estrategia para disminuir las afectaciones, es así como en relación con nuestra 
temática encontramos algunos de los campos de aplicación que puede tener Data Analytics, 
los cuales abarcan desde el mundo digital, hasta los integrantes de una nación. Dichos 
campos son los siguientes: 
 
Computación social y personal 
En este campo se puede apreciar todo lo relacionado al amplio mundo digital, es decir, 
todo lo que se encuentra conectado con las redes sociales (como Instagram, Facebook, 
twitter, entre otras destacadas) las búsquedas específicas y los sitios web de interés. 
Estudiando así grupos de personas o individuos independientes por medio de diferentes 
variables, generando esto unos datos que serán analizados para dar así con un agregado de 
conclusiones pertinentes al tema. 
Están generando una extensa variedad de aplicaciones que van desde el anuncio 
inmediato de desastres (que permite la optimización de los niveles de atención 
suministrados por diferentes organizaciones), hasta la predicción de crímenes, 
fluctuaciones del mercado y análisis de sentimientos de las personas (para efectos de 
prevención y estrategias de marketing). La computación social es una de las principales 
motivaciones del surgimiento de análisis de Big Data y sus conceptos alrededor, 
atribuyéndosele gran parte de la “revolución” o “explosión” de los datos. (Tabares y 
Hernández, 2015, p. 4). 
 
Gobierno y sector público 
Esta es un área en la cual se ha dado una gran utilidad a Data Analytics, estudiando a la 
población de una localidad, ciudad, o incluso nación, para identificar sus inclinaciones, 
deseos, intereses y necesidades en cuanto a temas específicos. 
Al presentarse una gran variedad de necesidades por parte de las diferentes comunidades 
que componen una ciudad, debido a que cada una de las localidades presenta situaciones 
diferentes, Data Analytics nos proporciona unos análisis a partir de unos datos, que como 
mencionaba anteriormente, son en muchos casos en tiempo real, lo cual permite tomar 
decisiones acertadas a las problemáticas o situaciones requeridas. Aplicando así diferentes 
medidas de orden y de acompañamiento a la población: 
- Medidas de seguridad 
- Medidas restrictivas 
- Medidas correctivas 
- Medidas coercitivas 
 
Usos de Data Analytics para la toma de decisiones 
 A medida que pasa el tiempo se cuenta con más información de la cual hacer uso, 
encontrando en Data Analytics la herramienta fundamental para ser más eficientes a la hora 
de aplicar dichos datos en el campo deseado. Esto debido a que los métodos tradicionales de 
procesar los datos se quedan atrás para la toma de decisiones cruciales para el desarrollo de 
un gobierno o institución. Donde vemos como principal aspecto positivo de Data Analytics 
la capacidad de análisis y respuesta de problemáticas en tiempo real, ahorrando tiempo y 
costos. 
 Resaltando así de algunos de los textos estudiados para la realización de este ensayo 
las tres V, Velocidad, Variedad y Volumen 
 
 
 
 
Figura 1 
Principales características de Data Analytics 
 
Nota: La figura muestra las principales características de Data Analytics. Fuente: 
Elaboración propia (2021). 
 
 El contar con las conocidas tres V (Velocidad, Variedad y Volumen) ha llevado a 
diversas organizaciones ya sean de carácter privado, gubernamental o público a posicionarse 
dentro del mercado de sistemas, más específicamente dentro de todo tipo de mercado que 
utilice Data Analytics para el análisis de variables y datos. 
 La velocidad de Big Data hace referencia a la capacidad medida en tiempo con la que 
cuenta el sistema para la creación, el acceso, la ejecución y la compilación de datos. Esta 
característica resulta importante para todo tipo de organización debido a que controla la 
eficacia de estas por medio de su capacidad de respuesta casi inmediata frente a cualquier 
situación perjudicial para las mismas. 
 Por otro lado, la Variedad permite el procesamiento de datos que no sean compatibles 
entre sí, ya sea porque provengan de diferentes fuentes o porque sean de diferentes tipos. 
Esta función resulta altamente eficaz a la hora de realizar estudios minuciosos sobre 
diversos datos que puedan tener trascendencia en uno o más territorios. 
 Como última característica fundamental de Big Data encontramos el Volumen, el 
cual muestra cuantos datos han sido recolectados y pueden llegar a ser analizados. Esta 
característica se encuentra estrechamente relacionada con las dos anteriores, ya que nos 
muestra la capacidad que se tiene para evaluar los diversos datos que se obtengan en un 
tiempo delimitado. 
 A lo largo de los años, diversos autores y estudiosos de las diferentes bases de datos 
han intentado agrandar el grupo de características esenciales que tiene Data Analytics; se ha 
introducido, por ejemplo 
El Valor que se puede generar a partir de estos datos, siendo esto aún más 
importante, si se parte de la premisa que indica que, en la mayoría de los casos, los 
datos no siempre generan este valor esperado, por lo que las organizaciones deben 
estar en la capacidad de descubrir esto en tiempo real sin descuidar aspectos de 
seguridad, integración, funcionalidad y otros atributos de calidad que sean 
contemplados en cada dominio en particular. (Tabares y Hernández, 2015, p. 1) 
 
Importancia de Data Analytics en toma de decisiones de las entidades gubernamentales 
Un aspecto relevante para tener en cuenta es como en la actualidad y sobre todo en 
países desarrollados se usa Big Data en sectores ya no solo empresariales y de negocios, 
sino también con gran frecuencia en el sector gobierno a través de mediciones para 
determinar su funcionamiento y eficacia, sus problemáticas sociales, sus políticas públicas, 
entre otros. Dándonos cuenta cómo es sumamente importante el uso de datos para llegar a 
decisiones más acertadas, acercándose a la realidad en gran medida debido a la precisión de 
la información facilitada por las bases de datos; ya que estos datos deben pasar por ciertos 
filtros para ser de utilidad, integrando variables diversas y como fin último las decisiones 
pertinentes. 
 Si bien, las entidades gubernamentales son conocidas por su considerable experiencia 
en el entendimiento de las problemáticas que pueda llegar a enfrentar un gobierno, así como 
sus diversas partes (ya sean instituciones de control o financieras), es importante resaltar que 
estas entidades realizan tanto temas investigativos como funciones de procesamiento de 
datospara descubrir soluciones a diversas situaciones de incertidumbre o que sean 
discutibles, para poder llegar así a conocer posibles temas de interés, es de esta manera que 
vemos cómo “los diferentes Gobiernos necesitan comprender variables importantes como el 
clima y la demografía para incluir medidas y planes en sus políticas de gobierno” (Tabares y 
Hernández, 2015. p. 4). 
 Como hemos visto anteriormente el uso de Data Analytics ayuda a la evaluación de 
diversos datos, es por esto que el procesamiento de estos así como su análisis permite a las 
entidades gubernamentales tener una visión mucho más coherente de las situaciones que 
ocurren, para que fundamentados en esto se pueda llegar a tomar una decisión que ya ha 
sido en cierta medida evaluada, sin embargo, el que los gobiernos y las entidades 
gubernamentales cuenten con Data Analytics no significa que sus decisiones sean en su 
totalidad acertadas. 
 La existencia de retos propiamente del análisis de datos ha llegado a ser una 
limitación tanto para las entidades, como para el gobierno y las personas que hacen parte de 
este, este tipo de amenazas o desafíos se han clasificado en tres aspectos diferentes los 
cuales son: 
(1) Obtener una población correcta de los datos, que consiste en la obtención de 
datos limpios (libres de ruido) y veraces (que puedan ser verificables), con el fin de 
evitar hechos falsos que puedan alterar la percepción de la realidad. (2) Interpretar 
los datos, que consiste en emitir conceptos, realizar proyecciones y tendencias a 
partir de los datos recolectados. Este reto tiene que ver en gran parte con el anterior, 
ya que, sin los datos adecuados, las interpretaciones posiblemente serán incorrectas. 
(3) Definir y detectar anomalías, que consiste en que es realmente complejo 
caracterizar las anomalías en ecosistemas humanos para futuros análisis. (Tabares y 
Hernández, 2015, p. 12) 
 
La Secretaria Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia de la ciudad de Bogotá 
Un punto importante para seguir por el recorrido de las entidades gubernamentales y el 
uso de Data Analytics en estas es conocer la Secretaría distrital de Seguridad, Convivencia y 
Justicia (SSCJ de aquí en adelante). La cual fue creada mediante el acuerdo 637 de 2016 
donde se estableció como un organismo administrativo que brindaría ayuda al Distrito 
Capital de Bogotá, esto mediante objetivos como orientar, liderar y ejecutar la política 
pública para la seguridad ciudadana, convivencia y acceso a los sistemas de justicia de 
acuerdo a lo publicado por en la página web de la Secretaría distrital de Seguridad, 
Convivencia y Justicia en el año 2021. 
 Catalogando la Alcaldía de Enrique Peñalosa a la secretaría como una “nueva e 
importante herramienta para seguir mejorando los indicadores de seguridad en Bogotá” 
Donde según el exalcalde el tema que más preocupaba a los ciudadanos era la seguridad y 
esta debería de haber sido creada muchos años antes (Alcaldía de Bogotá, 2016). 
 Planteando la alcaldía que el propósito principal de esta era formular políticas 
públicas en pro de la seguridad, con un fin último de anticiparse a los delitos, disminuir la 
inseguridad, las tasas de homicidios y mejorar la percepción de la ciudad a nivel nacional e 
internacional. 
 Destacando el exalcalde Peñalosa que se encontraban avanzando en materia de 
seguridad donde las cifras mostraban una reducción en todos los delitos, interviniendo en 
zonas de operación de las organizaciones criminales. Afectando en gran medida a bandas de 
fleteo, homicidios y robo de vehículos. 
 La SSCJ se encuentra actualmente bajo el liderato del Abogado Aníbal Fernández de 
Soto, quien está encargado de dar el mayor cumplimiento al artículo 23 del acuerdo 637 de 
2016, en el cual se establece la autonomía tanto financiera como administrativa con la que 
cuenta la secretaría y además se especifican algunas atribuciones a partir del acuerdo 257 de 
2006, como los son: 
a) Promover y facilitar la participación de los ciudadanos y ciudadanas para la toma de 
decisiones y el fortalecimiento del control social de la gestión pública en los asuntos de 
su competencia. b) Preparar los proyectos de acuerdo, de decreto, de resolución y demás 
actos administrativos que deban dictarse relacionados con su sector. c) Diseñar y 
organizar, en conjunto con los organismos y las entidades que integran el Sector 
Administrativo de Coordinación, los mecanismos de evaluación de gestión y de 
resultados. d) Dirigir y coordinar el proceso de programación presupuestal del sector 
respectivo, entre otros. (Alcaldía Mayor de Bogotá. 2006) 
 
¿Cómo se desarrolla Data Analytics en la Secretaria Distrital de Seguridad, Convivencia 
y Justicia? 
 Dentro de instituciones del país como es la Secretaría distrital de Seguridad, 
Convivencia y Justicia de la ciudad de Bogotá, podemos ver cómo se maneja un alto flujo 
de datos en diferentes campos, los cuales son verificados y confiables, permitiéndonos 
remitirnos a la Heurística para hallar la relación entre datos que de otra forma no la tendrían, 
uniendo conceptos entre sí por medio de inteligencia artificial, todo para un mismo 
propósito, predecir comportamientos. 
 Incluso la entidad dentro de su alto flujo de datos recibe datos del Sistema de 
Información Estadístico, Delincuencial, Contravencional y Operativo de la Policía Nacional 
(SIEDCO de aquí en adelante), verificando las diferentes condiciones de hurtos, 
microtráfico, autopartes, drones, etc., para generar así análisis de información y estudios 
estratégicos con todos los datos consolidados. 
 Haciendo uso de un servidor centralizado llamado ORACLE, en el cual permite a la 
institución y las autoridades como la Policía Nacional a tener acceso a una nube, donde la 
información se almacena y luego transferida a una base de datos, información que es 
empleada para la creación de cifras. Formando esto un cumulo de información estandarizada 
a la cual la Secretaria puede acceder con facilidad para de la mano con la Policía generar un 
análisis encaminado al actuar en contra de los grupos criminales. 
 Encontrándose Bogotá segmentada por localidades, dentro de las cuales se realizan 
diversos censos de índoles totalmente ajenas entre sí. Ayudando dicha segmentación a 
determinar a través de diferentes métodos como deben actuar las autoridades, por ejemplo, 
se utilizan mapas de calor donde se evidencia la alta o baja cantidad de delitos que se 
cometen en diferentes días y horas de la semana, dándonos la posibilidad de realizar 
comparaciones entre ellos para de esta manera plantear una estrategia detallada de acuerdo 
con cada problemática y lo alta o baja que sea su presencia en el sector. 
Las mediciones de los diferentes campos se realizan mes a mes, representando la 
información en gráficos numéricos y estadísticos para así mostrar la generación de 
variaciones a través del tiempo y el motivo de dichas variaciones. 
 
 
 
 
Figura 2 
Cifras de Homicidios en la ciudad de Bogotá por rango de horas 
Nota: La figura muestra los homicidios en Bogotá en un rango de horas durante los años 
2020 y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría de Seguridad con información de 
SIEDCO de la DIJIN - PONAL (2021). 
 
Como se puede evidenciar en las tablas anteriores la Policía Nacional de la mano de la 
Secretaría de Seguridad puede llegar a generar un análisis, para de esta manera evaluar y 
conocer cuál es la mejor manera de distribuir el personal y los recursos con base en la 
cantidad de homicidios que se presenten, distribuyendo un total acumulado por mes y año 
de homicidios entre las diferentes localidades de la ciudad como se puede apreciar en la 
siguiente tabla. 
Permitiendo prestar más atención a los días y horas que se encuentran en un color mas 
oscuro como es el caso de los fines de semana en lo que va del 2021 y en comparación conel año inmediatamente anterior. 
Figura 3 
Cifras de Homicidios en la ciudad de Bogotá por localidades 
 
Nota: La figura muestra los homicidios en Bogotá por localidades durante los años 2020 
y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría de Seguridad con información de SIEDCO 
de la DIJIN – PONAL (2021). 
 
Por medio de esta tabla se puede medir qué tan eficientes son las estrategias 
implementadas en el control de homicidios que se presentan en las diferentes localidades de 
la ciudad, lo que conduce a formular las estrategias para el proceder de las autoridades, 
replanteando las decisiones tomadas o retomando las que hayan sido efectivas en meses 
anteriores, llevando de esta manera a los tomadores de decisiones a remitirse a un ciclo para 
el estudio de los planes de acción. 
Figura 4 
Ciclo para la toma de decisiones 
 
Nota: La figura muestra el proceso implementado para la toma de decisiones. Fuente: 
Elaboración propia a partir de información suministrada por funcionarios de la SSCJ. 
(2021). 
 
Por medio de este ciclo se da inicio a la creación de la estrategia partiendo de la 
evidencia que es facilitada por las autoridades pertinentes, en este caso la Policía Nacional, 
lo cual nos lleva a una focalización de los crímenes y el debido estudio de los mismos ya 
que al conocer las causas y ubicación en la cual operan se puede diseñar un plan de acción 
para contrarrestar las acciones de los grupos o individuos criminales, paso seguido se lleva a 
cabo un seguimiento constante del proceso y por último se realiza la evaluación de la 
situación, determinando que tan eficientes fueron las medidas tomadas y que correcciones se 
deben realizar, ya que nunca se acabara el flagelo, sólo se disminuirá. 
 Pero, así como se encuentra y se puede controlar el crimen en campos como el 
homicidio en una ciudad, también se realizan los mismos seguimientos a redes de micro 
trafico, hurto de celulares, hurto de bicicletas, pedofilia, entro otros. Cada una de las 
mencionadas organizaciones al margen de la ley son estudiadas en materia de 
comportamiento, buscando datos que se encuentren relacionados para así crear un vínculo 
entre ellos, determinando su presencia en la ciudad, para de esta manera mitigar su accionar. 
Uno de estos casos en particular es el hurto de bicicletas el cual es un crimen que desde 
el año pasado ha tenido gran presencia en muchos sectores de la ciudad, creándose incluso 
bandas dedicadas al hurto de estas, pero de igual manera se ha podido controlar en gran 
medida debido a estrategias destinadas a los sectores más afectados. 
Figura 5 
Cifras de hurto de bicicletas en la ciudad de Bogotá por rango de hora 
 
Nota: La figura muestra el hurto de bicicletas en Bogotá en un rango de horas durante los 
años 2020 y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría de Seguridad con información de 
SIEDCO de la DIJIN - PONAL (2021). 
 
 
A manera de análisis y como ejemplo del uso de Data Analytics, podemos suponer un 
escenario a partir de los mapas de calor, estos se encuentran en su mayoría determinados por 
el número de bicicletas robadas dentro de un periodo de tiempo; es de esta manera como 
podemos observar que durante el mes de junio de 2020 se presentó un porcentaje mayor de 
bicicletas hurtadas (1.106) frente al mismo mes del año 2021 (755). 
 
Con las cifras obtenidas se puede evidenciar que el día y hora de más robos en la semana 
de junio de 2020 fueron los miércoles en la madrugada, permitiéndonos suponer que la 
mayoría de las personas que se vieron afectadas por estos robos eran quienes salían de sus 
trabajos o se dirigen a sus casas tras una jornada laboral. 
 
Siendo una posible solución realizar un mayor acompañamiento en la medida que lo 
permita la cantidad de personal disponible para aumentar el pie de fuerza en horarios 
determinados y en las zonas que más afectadas se vean. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 6 
Cifras de hurto de bicicletas la ciudad de Bogotá por localidades 
 
 Nota: La figura muestra los hurtos de bicicletas en Bogotá por localidades durante los 
años 2020 y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría de Seguridad con información de 
SIEDCO de la DIJIN – PONAL (2021). 
 
 Por medio de esta tabla de valores podemos sustentar como las estrategias han sido 
eficientes en gran medida para solucionar la problemática, donde encontramos que en el mes 
de junio de 2021 la mayoría de las localidades han presentado una variación porcentual 
positiva, generando una alerta a las autoridades encargadas para reestructurar la estrategia 
implantada en barrios como San Cristóbal, en donde ha aumentado el hurto de estos bienes 
desmesuradamente. 
La información anteriormente señalada se encuentra en Boletines mensuales de 
indicadores en la página oficial de la Alcaldía de Bogotá, los cuales datan de la creación de 
la Secretaría de Seguridad en el año 2016. Evidenciando en estos datos de conocimiento 
público como con el paso de los años es cada vez más eficiente la recolección de datos, 
haciendo así que el análisis tenga un margen de error cada vez menor, reflejándose en las 
denuncias, las cuales se llevan a cabo a través de una plataforma que se ha potenciado por la 
participación de los ciudadanos y el constante seguimiento de los funcionarios encargados 
de dar manejo a esta para la creación de una estrategia que disminuya los hurtos en zonas 
específicas de la ciudad. 
Aun así, cabe aclarar que los datos no se encuentran siempre presentes, por dicho motivo 
hay que saber analizar la información que se tiene, encargándose de esta labor los llamados 
científicos de datos o también conocidos como gestores. Estos deben tener la capacidad de 
analizar la información relevante para tomar decisiones al interior y exterior de la 
organización en pro de sus intereses. 
 
Sugerencias 
Como se mencionó con antelación , no existen tecnologías y metodologías en cuanto al 
análisis de datos que sean absolutamente certeras, razón por la cual el principio fundante de 
este tipo de lógicas son la funcionalidad que brinde para la construcción de realidades 
conjugadas en el tiempo y su capacidad de previsión , proponiendo así abordajes 
diferenciales desde la Secretaria de Seguridad para la toma de decisiones; por ende se debe 
sensibilizar a las administraciones acerca del conocimiento de este tipo de herramientas 
para el procesamiento de la información e invalidar que el análisis de información pueda 
llegar a ser confusa o poco detallada, haciendo que a la hora de ser usados los datos 
recolectados, no sean claros para tomar decisión y se den errores por la falta de 
especificidad e idoneidad por parte de las entidades involucradas en el proceso. 
 
Figura 7 
Cifras generales de amenazas en la ciudad de Bogotá 
 
 
Nota: La figura muestra de manera general las amenazas que se presentan en Bogotá 
durante los años 2020 y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría de Seguridad con 
información de SIEDCO de la DIJIN – PONAL (2021). 
 
 Un ejemplo diciente son las amenazas cuya operacionalización como concepto es 
muy amplio e imposibilita un análisis más específico de este constructo, es decir, cuenta con 
una información muy general, que impide tomar decisiones precisas para la implementación 
de un plan de acción y estrategias de intervención, por la falta de detalles y una clasificación 
del tipo de amenaza que se presenta, ya que estas son multicausales tanto en su motivación 
como en el tiempo. 
 Razón por la cual es apropiado definir el tipo de amenaza, partiendo del estrato, 
ámbito o condición social donde se presentan, su frecuencia y latencia como parte de las 
variables de análisis metodológico para explicar este tipo de fenómeno. 
Figura 8 
Cifras generales del tipo de arma usada para la realización de amenazas en Bogotá 
 
Nota: La figura muestra de manera general el tipo dearma usado en las amenazas que se 
presentan en Bogotá durante los años 2020 y 2021. Fuente: Cálculos propios de la Secretaría 
de Seguridad con información de SIEDCO de la DIJIN – PONAL (2021). 
 
Para solucionar este sesgo se podría clasificar la información de mejor manera, entrando 
a detallar dentro de cada uno de los delitos y los sectores, lo cual haría que la lucha contra el 
crimen sea más especializada y eficiente. 
Siendo así otra posible mejora, especificar más cual es el lugar en el que sucede el delito, 
clasificando por los cuadrantes mas afectados al estos ser mas pequeños que una localidad 
completa, haciendo una focalización mas detallada del delito para una mejor prevención y 
reacción. 
Finalmente es importante tener en cuenta que el poder especificar las modalidades 
(atraco, riñas, sicaritos, violencia intrafamiliar) y las causas (venganza, microtrafico, 
motivos económicos, intolerancia social) del delito, hace que la estrategia sea más eficiente 
y así el margen de error pueda ser más bajo. 
 
Conclusiones: 
La reingeniería de las instituciones del orden distrital es muy importante en el tiempo, 
puesto que los intereses de gobernabilidad democrática varían con los años y son 
dependientes de las dinámicas de orden social, razón por la cual la transición de orden 
político administrativo de 4 años no son suficientes para generar verdaderos cambios puesto 
que no existe una co-construcción permanente que este en capacidad de responder a 
fenómenos e intervenga en los mismos con base en datos reales y brinde continuidad a los 
procesos de investigación relacionados con la convivencia y seguridad ciudadana. 
Por esta razón , las nuevas lógicas de análisis y sus enfoques metodológicos para el 
manejo de la información como lo es Data Analytics, facilita la materialización de 
objetivos desde la eficacia, efectividad y eficiencia , ya que al dar un buen uso al 
procesamiento de datos hacen que los procedimientos sean más rápidos y el margen de error 
más bajo; lo que implica nuevas comprensiones que no solo describen e intervienen 
problemáticas sino que pueden predecir su ocurrencia, lo que genera campos de acción 
innovadores tanto en las instituciones a nivel mundial puesto que reduce sesgos en la toma 
de decisiones que se articulan con la creación de políticas sectorizadas a partir de las 
necesidades e intereses tanto de las entidades como de la ciudadanía en aras de mantener las 
mejores condiciones para garantizar la convivencia y seguridad en la ciudad. 
Un ejercicio diciente de la implementación de estas tecnologías es la recolección de los 
datos como es el caso del SIEDCO, permite clasificar los delitos de diferentes formas para 
saber que medidas tomar en cada sector de la ciudad dependiendo de sus necesidades, 
debido a que por medio de los datos se pueden tratar como casos independientes a pesar de 
pertenecer a una misma ciudad. 
Permitiendo al individualizar los casos ser mas eficientes a la hora de tomar decisiones: 
- Generando una mayor distribución de recursos técnicos, humanos, económicos. 
- Gestionando un mayor pie de fuerza donde sea requerido. 
- Asignando personal especializado a las zonas dependiendo del crimen que más se 
presente. 
 
 
Referencias 
 
Alcaldía de Bogotá. (2016, 30 de septiembre). Nace la Secretaria de Seguridad, 
Convivencia y Justicia de Bogotá. https://bogota.gov.co/mi-ciudad/seguridad/nace-la-
secretaria-de-seguridad-convivencia-y-justicia-de-bogota 
Alcaldía de Bogotá. (2006, 30 de noviembre). Acuerdo 257 de 2006 Consejo de Bogotá. 
D.C. https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=22307 
Secretaría de Seguridad y Convivencia de Bogotá. (2021, 05 de agosto). Estadisticas y 
Mapas. https://scj.gov.co/es/oficina-oaiee/estadisticas-mapas 
Tabares, L. f., y Hernández, J. F. (2015). Big Data Analytics: Oportunidades, Retos y 
Tendencias. [Tesis de Especialización, Universidad de San Buenaventura]. 
https://www.academia.edu/15043636/Big_Data_Analytics_Oportunidades_Retos_y_Tenden
cias 
 
 
 
https://bogota.gov.co/mi-ciudad/seguridad/nace-la-secretaria-de-seguridad-convivencia-y-justicia-de-bogota
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https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=22307
https://scj.gov.co/es/oficina-oaiee/estadisticas-mapas
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