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Historia de cliente

El IRS utiliza Alteryx para mejorar la responsabilidad de datos y la transparencia en adquisiciones gubernamentales

 

Estadísticas clave del IRS

Industria: sector público

Departamento: Inteligencia Empresarial

Región: América del Norte

Un proceso de lenguaje

natural que se creó para reducir las miles de horas de trabajo que se dedicaban a encontrar y corregir errores en las descripciones de contratos

Mejora

la transparencia en la descripción y precisión de los contratos de adquisiciones

Prueba de concepto

funcional en días

Mejorar la transparencia de los datos en el gobierno a través de la Ley DATA

El gobierno federal de los Estados Unidos gasta más de $3.5 billones y emite más de 5.7 millones de contratos de adquisiciones anualmente. Para mejorar la transparencia sobre dónde y cómo se gasta el dinero de los contribuyentes, la Ley de Responsabilidad y Transparencia Digital de 2014, o Ley DATA, exige al gobierno federal de los Estados Unidos que transforme su información de gasto en datos abiertos. La Ley DATA le encarga a la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB) y al Departamento del Tesoro establecer estándares de datos para todo el gobierno, específicamente el Esquema de Modelo de Información de la Ley DATA (DAIMS). Esto debe incluir estándares de datos comunes para generación de informes e información de pagos.

Permitir operaciones de datos más eficientes para el IRS mediante la innovación

El Servicio de Impuestos Internos (IRS) es una subagencia del Departamento del Tesoro, cuyas funciones principales son la recaudación de impuestos y la administración del código tributario. En apoyo a su misión, el IRS contrata servicios y productos del sector privado. En 2019, el IRS lanzó un programa para identificar enfoques innovadores para cumplir con la Ley DATA. El programa, conocido como "IRS piloto: mejoras de la Ley DATA", tiene los siguientes objetivos:

  1. Mejorar los datos de adquisiciones federales que residen en el Sistema Federal de Datos de Adquisiciones: próxima generación (FPDS-NG)
  2. Limitar la cantidad de trabajo manual requerido por el personal del gobierno
  3. Lograr una mejora gradual en los datos del IRS a corto plazo

El IRS se enfrenta a una presión creciente para lograr más con menos. En los últimos cinco años, el gobierno de los Estados Unidos ha tenido una tasa de crecimiento anual compuesto del 23 % en el volumen de contratos. A medida que la cantidad de trabajo aumenta, el IRS también sufre una disminución del 40 % en su personal. Además de mantener su carga de trabajo actual, el IRS tiene la tarea de corregir errores en los contratos para garantizar el cumplimiento de la Ley DATA y otras políticas. Por último, muchos de estos procesos de adquisiciones se realizan manualmente a través de varios sistemas del IRS. Si bien esta historia se centra en el IRS, el gobierno federal enfrenta desafíos similares en sus más de cuatrocientas agencias.

Como la mayoría de las grandes empresas que se enfrentan a los desafíos de sistemas y procesos heredados, el IRS quiso explorar formas nuevas e innovadoras de mejorar sus datos y operaciones. A partir de un extenso trabajo en organizaciones públicas y privadas que se ocupan de problemas similares de cumplimiento de adquisiciones, sabemos que la organización promedio pierde aproximadamente 7 horas por trabajador de datos en productividad debido a los procesos manuales de datos heredados.

 

Como la mayoría de las grandes empresas que se enfrentan a los desafíos de sistemas y procesos heredados, el IRS quiso explorar formas nuevas e innovadoras de mejorar sus datos y operaciones.

IRS

Un proceso abrumador para los analistas federales

Los analistas de adquisiciones federales tienen la tarea de redactar contratos, lo que puede ser un proceso agotador. Deben recopilar información de múltiples sistemas y stakeholders, y, al mismo tiempo, cumplir con diversas regulaciones federales de adquisiciones. Mientras revisan correos electrónicos y carpetas en busca de información para completar páginas y cientos de campos de datos, a menudo se encuentran tratando de interpretar datos vagos, incorrectos e incompletos. Esto puede incluir verificar si una dirección está actualizada, si la descripción de una adjudicación tiene sentido o si las fechas del contrato son correctas.

En algunos casos, los analistas pueden verificar referencias con sitios web de terceros, mientras que en otros casos envían correos electrónicos, hacen llamadas telefónicas y programan reuniones para confirmar los datos que necesitan. En todos los casos, intentan tomar la mejor decisión posible con la información limitada que tienen.

A medida que los analistas validan la nueva información que han reunido, solo pueden esperar que toda la información que han recibido de los procesos anteriores haya sido validada de forma adecuada. Al final de su largo día, notan la gran cantidad de nuevos contratos que acaban de sumarse a la cola, listos para el día siguiente. Se les ocurren varias formas de mejorar este proceso, pero creen que se necesitarán recursos de desarrollo de software e ingeniería de datos. Simplemente se siente como que será demasiado complicado y tomará demasiado tiempo antes de que puedan ver alguna mejora significativa.

Una solución integral para realizar múltiples tareas

ResonantLogic, un socio de Alteryx, desarrolló una prueba de concepto (POC) para abordar este problema en el marco del programa piloto del IRS. ResonantLogic utilizó Alteryx Designer y Alteryx Server para desarrollar una prueba de concepto funcional para el IRS en menos de 20 días. La solución utilizó los métodos que figuran a continuación para hacer lo siguiente:

Alteryx Connect

  • Alteryx Designer se utilizó para los procesos ETL de los datos de adquisiciones federales y Alteryx Server para programar esta actividad, garantizando que los usuarios siempre tuvieran acceso a la información más actualizada.

Verificar y validar

  • El sistema transforma las reglas de validación en un flujo de trabajo fácil de usar. Esto permite a los usuarios crear y probar algoritmos sin la necesidad de código complejo. Y como Alteryx facilita la gestión de los flujos de trabajo de datos, los usuarios pueden actualizarlos fácilmente a medida que cambian las condiciones y las reglas de validación.
  • El sistema también utiliza el procesamiento del lenguaje natural para interpretar la relevancia de las descripciones de adjudicación generadas por el usuario.

Corregir

  • El sistema identifica errores y excepciones, y sugiere datos corregidos de manera inteligente.
  • El sistema ejecuta de forma automática comprobaciones de referencias y proporciona valores corregidos con fuentes de terceros como Dun & Bradstreet y U.S. Postal Services.
  • El sistema utiliza un modelo de aprendizaje automático que puede ser entrenado por los usuarios para determinar si una descripción de premio generada por el usuario es relevante. El sistema les permite a los usuarios actualizar una biblioteca de capacitación y ver los resultados de las descripciones de premios analizadas.

Notificar

  • El sistema crea un informe que enumera las adjudicaciones de contratos, los campos de datos con valores errantes y los valores recomendados.
  • El sistema puede proporcionar informes personalizados para identificar tendencias de defectos que se pueden utilizar para brindar soporte a la capacitación de los usuarios y a otras actividades de mejora continua.
 

Tres razones por las que el IRS eligió Alteryx:

01

Automatización de las tareas y los procesos cotidianos

02

Capacidad de integración y conexión con otros sistemas

03

Mejora de la calidad de los datos y mayor transparencia

 

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