**El viaje del dato entre sistemas OLTP a sistemas OLAP** ## Resumen En este artículo se presenta un método que aplicando técnicas de minería de datos permite obtener información compleja de los sistemas informáticos de cualquier organización, por medio de un enfoque de caso y teórico con alcance explicativo, se utiliza a la corrupción como fenómeno social manifestado en instituciones públicas/privadas para ejemplificar como transformar los datos de distintas fuentes para hacer inteligencia de negocios con ellos. El corruptometro es una herramienta a nivel de diseño que permite cuantificar y visualizar la corrupción. Las ideas acá presentadas pueden ser de utilidad para organizaciones que buscan darles mayor sentido a sus datos, aumentar su nivel de madurez tecnológica y pasar de tener sistemas transaccionales a sistemas analíticos. **Palabras clave;** inteligencia de negocios, análisis de datos, minería de datos, corrupción, ciencia de datos, OLTP, OLAP. ## INTRODUCCIÓN La información se compone de datos que organizados de tal manera cobran sentido para alguien. Los sistemas informáticos almacenan datos, los cuales representan fracciones de la realidad de algún sistema. Por medio de técnicas de minería de datos se puede obtener información a partir de los datos que tienen las organizaciones en sus sistemas informáticos. La corrupción entendida como un fenómeno social tiene muchas dimensiones por las cuales se puede abordar para entenderla, evidenciarla y/o cuantificarla, esta se puede dar en instituciones públicas o empresas privadas, por lo que en los sistemas informáticos de estas organizaciones se encuentran datos que reflejan esa realidad. El corruptometro es una herramienta a nivel de diseño, que aplicando un método de análisis de datos puede cuantificar algunas dimensiones de la corrupción. El método presentado en los resultados se puede aplicar a cualquier realidad/sistema para hacer inteligencia de negocios y obtener información compleja a partir de datos. ## MARCO CONCEPTUAL ### A. Corrupción La corrupción es un fenómeno social que se puede dar en cualquier lado, por ejemplo en las esferas público-privado del estado, involucrando varias personas de un nivel operativo, mandos medios y gerenciales, con la participación de diferentes instituciones tanto públicas como empresas privadas; A partir de esta algunas personas a través del abuso de poder obtienen beneficios éticamente cuestionables; Esta se manifiesta por medio de sobornos, malversación de fondos públicos, tráfico de influencias, extorsión, fraude, favorecimiento injusto, por mencionar solamente algunas. La corrupción no es algo nuevo, de hecho, se puede seguir su rastro desde la invasión, época colonial, la aparición de las repúblicas nacionales, hasta la llamada era democrática en el presente, la cual ha servido para perpetuar el despojo; Si bien en teoría existen mecanismos dentro de las instituciones para controlarla, como auditoría interna sólo por mencionar alguna, estas no sirven en la práctica ya que son parte de la corrupción al no hacer bien su trabajo. Existen diferentes trabajos realizados desde la antropología, sociología, economía, derecho, sólo por mencionar algunas ciencias y pseudociencias, así como investigaciones de periódicos que aportan para entender y visualizar este fenómeno social. La corrupción se materializa en hechos concretos: una resolución ilegal dentro de un juzgado, la no presentación de pruebas de parte de una fiscalía, la adjudicación de contratos a empresas de familiares o amigos, la sobrevaloración de bienes o servicios, la adquisición de elementos inservibles o innecesarios, el incumplimiento parcial o total de un proyecto, la inconsistencia de calidad con respecto a lo solicitado, pagado y obtenido, entre muchas otras, sin embargo todas estas tienen la característica de que generan datos que se quedan o pueden quedar guardadas en uno o diferentes sistemas informáticos, de una o varias organizaciones, lo que permite que aplicando diferentes técnicas de análisis de datos a estos registros se puede conocer y cuantificar la corrupción. ### B. Clasificación de los sistemas informáticos El uso de los sistemas informáticos dentro de las organizaciones se puede clasificar dependiendo de para que nivel en la jerarquía de clasificación de puestos está dedicado, si está orientado para los niveles operativos los sistemas informáticos que usa serán transaccionales u operacionales, estos se encargan de registrar las operaciones del día a día, en estos son más importantes las escrituras que las lecturas y utilizan bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones, más conocidas como OLTP por sus siglas en inglés OnLine Transactional Processing. Si los sistemas informáticos están orientados a un nivel de mandos medios o gerenciales, estos se clasifican como sistemas decisionales o sistemas estratégicos, estos sistemas dependen de que existan datos (sistemas transaccionales), en estos son más importantes las lecturas que las escrituras y utilizan bases de datos orientadas al análisis, más conocidas como OLAP por sus siglas en inglés OnLine Analitical Processing. El nivel de madurez en la adopción de sistemas informáticos se puede medir en las organizaciones dependiendo de si están usando sistemas OLTP o si además de estos ya están usando sistemas OLAP, en otras palabras, dependiendo de que uso le estén dando a los datos que están generando y almacenando en una base de datos, si estos sólo les sirven para registrar sus operaciones o si a través del análisis de estos los están aprovechando para tomar decisiones o definir estrategias. Para los informáticos existen varias oportunidades en distintas áreas para que las organizaciones aprovechen sus datos y apliquen inteligencia de negocios, que pueden ir desde la administración, implementación, desarrollo, mantenimiento de sus sistemas OLAP, además de los sistemas OLTP que proveen los datos necesarios para hacer análisis. ### C. Datos e información La información es un conjunto de datos que tienen sentido para alguien, como por ejemplo la dirección de algún lugar: “4ta calle oriente casa no. 4, San Juan del Obispo”; Los datos dentro de los sistemas informáticos son la unidad más básica de un registro, en las bases de datos se organizan en conjuntos similares que comparten dominio, por ejemplo ‘7’, ‘2025’, ‘Godínez’, que podrían representar el número de la calle en una dirección, el año en que se autorizó una licencia minera sin consulta previa, el apellido de algún burócrata que aprobó una plaza fantasma, respectivamente. Para que el dato se convierta en información hay que contextualizarlo, esto se hace por medio de combinarlo junto a otros datos para que le den sentido a alguien sobre algo. La información tiene un grado de complejidad en base a la cantidad de relaciones que tiene con otra información/datos; Algunas técnicas de análisis de datos son calcular, condensar, limpiar y combinar los datos que proveen los sistemas OLTP para volver estos la base de un sistema OLAP, esto permite complejizar la información para dar respuestas. A mayor cantidad de datos que se disponga mayor será el grado de complejidad que pueda alcanzar la información, esto implica que si no se registra el dato este no puede aportar valor para crear información, de allí la importancia de los sistemas OLTP y su respectiva evolución a los sistemas OLAP, lo cual a su vez define el grado de madurez tecnológica de una organización. El dato existe en los diferentes pasos de algún proceso organizacional, de allí que los sistemas informáticos registran la realidad de la organización en su día a día (o al menos deberían), lo que permite analizarlos para obtener información a partir de ellos, la cual dependerá del grado de complejidad para dar respuestas. El análisis de datos se puede aplicar a cualquier realidad/sistema, por ejemplo, para dar respuestas como: ¿Cada cuánto hay que comprar papel de baño en el hospital nacional para estar siempre abastecidos y no saturar los espacios en bodega? La cual podría ser: cada M meses en C cantidad de rollos y F cantidad de fardos al P proveedor, además da la posibilidad para que algún analista o científico de datos a partir del almacén de datos creado (componente esencial de los sistemas OLAP) pueda hallar patrones como que en septiembre hay mayor demanda de papel en los baños, así como enfermedades intestinales, además las fechas coinciden con las celebraciones de las fiestas patrias de independencia. ### D. Corruptometro El Corruptometro es una herramienta a nivel de diseño de bases de datos que permite obtener información relevante sobre la corrupción; este puede ser implementado en cualquier ambiente local/producción, utilizando diferentes tipos de tecnologías privativas/libres, lo único que se requiere son datos. Los datos pueden ser producidos localmente por la organización o ser recopilados por medios externos, las instituciones públicas por la ley del derecho de acceso a la información están obligadas a brindar los datos públicos que se les soliciten, aunque esto tiene varios matices, que van desde una auditoria que no hace lo que debe hacer, hasta casos como los de Assange y Snowden, pero que todos tienen que ver con el manejo del dato: recopilar, compartir, publicar, contextualizar, analizar, comunicar datos. ## METODOLOGÍA El presente artículo tiene un enfoque de caso y teórico con alcance explicativo, en la que aplicando un modelo de análisis de datos por medio de usar diferentes técnicas de minería de datos se obtiene información compleja a partir de los datos, el método para volver el dato en información compleja es una propuesta del autor que está con mayor detalle en su tesis de maestría \[1\], el cuál puede ser aplicado a cualquier sistema/realidad/negocio. El objetivo del presente estudio es proporcionar una guía de como convertir el dato en información compleja, por medio de un caso práctico que consiste en medir algunas dimensiones de la corrupción en base a diferentes fuentes de datos que se encuentran en los OLTP de instituciones públicas y empresas privadas. El método de análisis aplicado en este artículo consta de los siguientes pasos en un ciclo iterativo semisecuencial interconectado entre sí: Comprendiendo el negocio, definir la guía para el análisis, selección/recopilación de datos, asociación y clasificación de datos, convertir el dato en información, creación e implementación del modelo, discusión y publicación de resultados, lo que significa que todos los pasos se pueden comunicar entre sí para ajustar las entradas (datos) y obtener la respuesta que se requiera (información compleja), según conveniencia del analista, surjan nuevas fuentes de datos, se conozca mejor el negocio, el modelo no se ajusta según lo que se requiera, surjan ideas de nuevos modelos (nuevas respuestas) a partir de los datos que se disponen, entre otras. ## RESULTADOS ### A. Comprendiendo el negocio Acá se tiene una limitación que depende de los sistemas OLTP que se disponga, cantidad y calidad de datos. Esta etapa es ideal para hallar mejoras a considerar en los sistemas transaccionales del negocio, si no se tiene el dato no se puede dar información al respecto. Debido a que la corrupción tiene muchas dimensiones, para delimitar el negocio en este artículo se parte de la corrupción como la sobrevaloración en proyectos de infraestructura nacional, por ejemplo: carreteras, drenajes, puentes, red eléctrica, tratamiento de aguas. Para trabajar con la corrupción nacional los datos se encuentran en diferentes fuentes: en instituciones públicas donde pueden obtenerse con la ley de acceso a la información pública, también están en los sistemas de empresas privadas que podrían obtenerse con orden de juez/filtraciones, se hallan en bases de datos comerciales, organizaciones bajo el paradigma de opendata, usando técnicas de web scrapping, entre otras. Algunos sistemas informáticos OLTP que están involucrados y que manejan una porción de la realidad de la corrupción son: Ministerio de comunicación infraestructura y vivienda \[MICIVI\], dirección de proyectos del ejecutivo \[EJEC_PROYS\], municipalidades \[MUNI\], dirección de proyectos de las empresas privadas \[EP_DIR_PROY\], Guatecompras \[GT_COMP\], Contraloría general de la nación \[CGN\], licencias de ambiente y construcción \[MARN\], catálogo de precios de materiales, productos, bienes y/o servicios \[EP_VENTAS\], investigaciones periodísticas \[INV_PER\], por mencionar algunas. Para el presente artículo los anteriores sistemas se representan como esquemas \[ESQ\]. ### B. Definir la guía para el análisis Debido a que la corrupción tiene varias dimensiones que se pueden analizar, estas se pueden delimitar a partir de una pregunta: ¿Cómo es posible saber si un proyecto está sobrevalorado? También a partir de una hipótesis cómo: La adquisición de materiales/productos/servicios sobrevalorados a empresas fantasma, se puede usar como un indicador para determinar de qué tan alejado está el precio de la adquisición con respecto del precio estimado del mercado al momento de su adquisición. Ambas vías ayudan a definir qué datos serán necesarios recopilar y en donde podrían encontrarse. Partiendo de la pregunta, para saber si un proyecto está sobrevalorado, se debe de conocer cuáles son los componentes del proyecto, que actividades están relacionadas al componente y que insumos son necesarios para cumplir con las actividades, adicional a esto es necesario contrastar el valor de los insumos adquiridos por el proyecto y su valor en el mercado actual para estimar la diferencia entre ambos. Analizando lo anterior a nivel de datos y sus relaciones, se define que: un proyecto tiene diferentes fases (planificación, ejecución,funcionamiento, etc.), existen diferentes organizaciones que interactúan con el proyecto en diferentes fases, un proyecto se compone de varias actividades, cada actividad requiere de insumos para ser realizada. Partiendo de la hipótesis, se identifica que las adquisiciones pueden ser de diferentes tipos, estas pertenecen a proyectos, estás están relacionadas con una o varias empresas privadas, estas empresas dependiendo de su historial y de si son conocidas, su tiempo de existencia, otros clientes que tienen, se pueden determinar si son reales o fantasmas, se requiere de poseer los datos del precio y fecha de adquisición de insumos, así como una base con la que contrastar esos precios para establecer que tanta variación tienen con los precios del mercado del mismo insumo. Las delimitaciones o alcance que se defina a partir de las preguntas y/o hipótesis van a servir para establecer la estructura que tendrán los datos en el sistema OLAP, que corresponde al lugar de destino de las diferentes fuentes OLTP que se disponga. ### C. Selección/Recopilación de datos Teniendo identificados los datos que se requieran, así como la ubicación del sistema OLTP que los contenga, se procede a realizar un proceso de extracción de los mismos para centralizarlos en el sistema OLAP. Para el análisis de la corrupción en la sobrevaloración de proyectos que es el caso práctico de este artículo, los datos se van a obtener de las siguientes fuentes: MICIVI.PROYECTOS{id, fecha_inicio, tipo_proy, Beneficiarios, Ubicación, Fase}, MICIVI.ADQUISICION, MICIVI.FASES_PROY_ESTADO{id, nombre, fecha_inicio, fecha_fin, EstadoAprobación, EstadoFase}, MICIVI.PROVEEDOR{id, nombre, nit, fecha_inscripción, dpi_representante, rubro}, EJEC_PROYS.ASIGNACIÓN_PRESUPUESTO, EJEC_PROYS.EMPRESAS, MUNI.CONTRATOS{id, fecha_inicio, fecha_fin, clausulas, Proveedor, Institución}, MUNI.ACUERDOS, GT_COMPRAS.LICITACION{id, Institución, ListaRequerimientos, rubro, Oferentes, Estado, fecha_inicio, fecha_fin, presupuesto_estimado, tiempo_estimado, Ubicacion_beneficiario}, GT_COMPRAS.EMPRESAS, GT_COMPRAS.INSTITUCION, CGN.AUDITORIA, CGN.PROY_GASTOS. ### D. Asociación y clasificación de datos Los datos dentro de los sistemas OLTP de cada esquema deberían de estar relacionados, ya sea explícita o implícitamente, cuando se integran otros esquemas/sistemas el analista debe crear la asociación entre estos por medio de entidades conectoras entre esquemas que comparten datos. La clasificación del dato se puede hacer por medio del contexto, por ejemplo: proyectos, instituciones, adquisiciones, personas, el principio de la no duplicidad no aplica. Para este caso: En la entidad ODS.PROYECTO del sistema OLAP por medio de una carga se van a centralizar los datos que se disponen de los proyectos, los cuales están dispersos en distintos esquemas OLTP distribuidos en: MICIVI.PROYECTOS, EJEC_PROYS.ASIGNACION_PRESUPUESTO, GT_COMPRAS.LICITACION, CGN.PROY_GASTOS. Para enlazar movimientos de los proyectos se deben relacionar diferentes esquemas en una entidad, ya que cada organización maneja una porción de la realidad, al asociarla y centralizarla se logra ampliar esa realidad y por ende las respuestas que se encuentran en los datos. ODS.MOVIMIENTO_PROY es la entidad encargada de registrar movimientos ya sea de adquisición de insumos y cambios de fase, en este caso se encuentran en: CGN.PROY_GASTOS, MICIVI.FASES_PROY_ESTADO, MICIVI.ADQUISICION, GT_COMPRAS.LICITACION, EP_DIR_PROY.PROYECTOS, EP_VENTAS.VENTA_INSUMO. ### E. Convertir el dato en información Al dato hay que añadirle valor para que pueda cobrar sentido para alguien y se vuelva información. Se puede obtener información del dato por medio de darle contexto, categorizando, limpiando, corrigiendo, calculando, condensando y combinando los datos. En este caso se puede obtener la siguiente información: Proyectos de infraestructura vial, el lugar donde se está desarrollando y un estimado de personas beneficiadas, que instituciones y empresas están involucradas y en qué fase, el tiempo y estado de las etapas que ha pasado desde su inicio, el total de actividades realizadas, el monto de los materiales individuales o agrupados por el tipo de material e indicar el porcentaje de sobrevaloración. ### F. Creación e implementación del modelo La información será almacenada en el OLAP dentro de una o varias entidades que faciliten su acceso y previo procesamiento. Por ejemplo, se puede centralizar la información de las adquisiciones para estimar un porcentaje de sobrevaloración en DM.ADQUISICIONES{id, ODS.PROYECTO.id, fechaAdquisicion, insumo, categoriaInsumo, precioCompraUnidad, cantidadCompra, totalCompra, precioMercado, porcentajeSobrevaloracion, existeRegistroCGN, clasificacionEmpresa, ODS.EMPRESA.id, ODS.INSTITUCION.id}. Esta es una entidad compleja, que realiza diferentes operaciones para calcular el valor de sus atributos, estas operaciones corresponden al modelo que permite transformar el dato. A continuación se propone la transformación de los atributos de DM.ADQUISICIONES: ODS.PROYECTO.id, ODS.EMPRESA.id, ODS.INSTITUCION.id: Con estos atributos se accede a toda la información relacionada de las empresas, instituciones y proyectos de los que se dispongan datos. Pueden servir para darle valor al dato u otros enfoques de análisis más profundos. * **insumo y categoriaInsumo**: proveen información de la adquisición. * **precioCompraUnidad**: EP_VENTAS.VENTA_INSUMO.precioVenta. * **cantidadCompra**: funciónContar(EP_VENTAS.VENTA_INSUMO.idProducto) * **totalCompra**: precioCompraUnidad \* cantidadCompra\*.\* * ***precioMercado***\*:kissing: este valor es un cálculo que involucra conocer los precios de venta de varias empresas, se encuentra en EJEC_PROY.INSUMOS.catalogoPrecios, por lo que filtrando por el insumo en un rango de fechas que concuerde con la fechaAdquisicion, se obtiene el precio más bajo, el más alto y el precio promedio, para normalizarlos se aplica la formula: (precioBajo + 4\*precioPromedio + precioAlto) / 6. En la Fig 1. Se presenta este calculo en notación de álgebra relacional.  Figura 1. Ecuación para calcular el precio del mercado con notación de álgebra relacional * **porcentajeSobrevaloracion**: este valor se calcula restando la diferencia entre (precioVenta – precioMercado)/precioMercado\*100% para obtener un valor de 0 para indicar que no hay sobrevaloracion, valores negativos para indicar que se compró más barato del precio en el mercado y los valores negativos el porcentaje de sobrevaloración, donde un 100% indica que se están valorando los insumos al doble de lo que se encuentran en el mercado. * **existeRegistroCGN**: este valor es 1 si existe un registro de la compra del insumo en la cantidad y valor adquirido en los sistemas de la Contraloría General de la Nación que serían uno de los interesados en auditar los proyectos públicos, y 0 en caso contrario. Este atributo se podría replicar en los sistemas del MICIVI, MUNI, GT_COMPRAS, Empresas ejecutoras del proyecto. * **clasificacionEmpresa**: este valor puede ser una categoría en base a 0: confiable, 1: poco confiable, 2: cuestionable, 3: corrupta, en la que a partir de investigaciones de periódicos \[INV_PER\] se pueda evaluar el perfil de las empresas, cuantificar su transparencia, legalidad y legitimidad entre otros para poder categorizarla en un valor concreto. ### G. Discusión y publicación de resultados La discusión de resultados se haría evaluando el DM_ADQUISICIONES y similares para evaluar la calidad y congruencia de los datos presentados, la información compleja con la realidad, de ser necesario se retorna a algún paso del método para replantear una pregunta, agregar, limpiar o depurar fuentes de información, recalcular algún modelo, asociar o clasificar algún dato que se necesite para darle contexto a algún dato, entre otros. La publicación de resultados va a depender de la naturaleza del estudio y/o negocio, pero es deseable que en su mayoría sea gráfico, resumen de información general y un análisis o descripción del resultado, en este caso que es el corruptometro, para el indicador que permite medir el nivel de corrupción por medio de la sobrevaloración de algún proyecto, se podría representar usando un código de colores donde rojo represente un proyecto con un alto grado de sobrevaloración y/o otros indicios de corrupción y verde para un proyecto transparente, tonalidades intermedias entre ambos para reflejar dichos niveles porcentuales de sobrevaloración (DM.ADQUISICIONES.porcentajeSobrevaloracion) y para donde se inclinan más.  Figura 2. Ejemplo de tablero de publicación de resultados Para representar el avance del proyecto sería por medio de las fases y actividades de las que se compone y en cual se encuentra, se puede usar una línea del tiempo para ver su avance entre el inicio y la finalización del proyecto, usando de referencia las actividades del mismo tipo en las fases, tomando el total de las actividades y el porcentajeSobrevaloracion para definir la tonalidad y tamaño (rojo-verde) de los puntos de dispersión. La actualización de la información depende de la actualización de la última captura de datos que disponga el OLAP. En la Fig. 2 se hace una propuesta de publicación de resultados generada con inteligencia artificial usando como prompt los párrafos de esta sección. ## CONCLUSIONES La inteligencia de negocios se puede aplicar a cualquier organización que genere y almacene datos, estas pueden aprovecharlos para generar información compleja que les puede ayudar a toma de decisiones estratégicas, tienen un mayor nivel de madurez tecnológica al estar haciendo análisis por medio de sus sistemas OLAP. Las organizaciones que sólo capturan el dato para reflejar una fracción de la realidad de su negocio, se encuentran usando sistemas OLTP, estos son esenciales para dar respuesta, porque si no hay dato, no hay información, el nivel de madurez tecnológica es menor a los sistemas que hacen análisis con sus datos y la aprovechan para generar información compleja. La corrupción ha sido estudiada desde la antropología, sociología, economía, derecho de manera directa e indirecta \[2\] \[3\] \[4\]. Reflejada en canciones, pinturas, películas, comics \[5\] \[6\] \[7\] \[8\] \[9\]. Denunciada con grafitis, protestas, investigaciones periodísticas, charla entre amigos \[10\]. Castigada y perdonada en tribunales (por los mismos). Sufrida en el pueblo y declamada en poemas \[11\]. Y sí esta también genera datos y los almacena en sistemas transaccionales, estos pueden servir para analizar la corrupción y generar información compleja aplicando algún método de análisis de datos por medio de sistemas OLAP. El corruptometro es una herramienta capaz de cuantificar la corrupción, el método que aplica para el análisis de datos consiste en: comprender el negocio, definir la guía para el análisis, selección/recopilación de datos, asociación y clasificación de datos, convertir el dato en información, creación e implementación del modelo, discusión y publicación de resultados. Las organizaciones que no tienen datos son más libres, más independientes y desde el punto de vista de la madurez tecnológica, su valor es cero, no existen, estas organizaciones son ineficientes y obsoletas, ya que la madurez se mide en base al dato y como este evoluciona dentro de la organización en: dato, información, conocimiento y sabiduría, por lo que, al no existir el dato, entonces no se puede usar, por lo que estas organizaciones son una paradoja en la sociedad del conocimiento. Al Respecto Charles Chaplin aborda el tema de la identidad (nuestros datos existen en algún sistema OLTP/OLAP) a través de los pasaportes para poder viajar entre países en su película un rey en Nueva York de 1957 \[12\], actualmente se ha normalizado que se tengan pasaportes (nuestros datos) y que sean los estados los que decidan si existimos o no dentro de sus sistemas. ## TRABAJOS FUTUROS Existen muchas posibilidades para aprovechar los datos dentro de las organizaciones y que estos les puedan dar información. El método para analizar datos acá propuesto es flexible y se debe de ajustar según el negocio, las preguntas que se quieran dar respuesta, la disponibilidad de datos y la experiencia del científico de datos. Ya que la corrupción se puede analizar desde diferentes dimensiones como: tráfico de influencias, nepotismo, el desempeño de funcionarios públicos, malversación, impunidad, sobornos, sólo por mencionar algunos. Se puede aplicar el método para abordar estas por separado y en su conjunto. Para ello se debe de identificar en que sistemas OLTP se pueden encontrar dichos datos y recopilarlos para iniciar con el análisis de datos. ## REFERENCIAS \[1\] P. Domingo, "Implementación de una plataforma educativa con enfoque de red social que permita determinar el comportamiento de los usuarios utilizando minería de datos", Tesis, Universidad de San Carlos de Guatemala, Guatemala, 2025. \[2\] M. Cassaus, "Guatemala, linaje y racismo", Guatemala, F&G Editores, 1992. \[3\] J. Fuentes, “La economía atrapada”, Guatemala, F&G Editores, 2022. \[4\] I. Sandoval, “Institucionalización vs burocratización en el combate a la corrupción en México”, Gestión Y Política Pública 32 (2):29-59. [https://doi.org/10.60583/gypp.v32i2.8120.](https://doi.org/10.60583/gypp.v32i2.8120.) \[5\] Molotov, "Gimme tha power", 1996. Canción. \[6\] Café Tacvba, "Chilanga banda", 1996. Canción. \[7\] M. Buonarroti, “Capilla sixtina”, 1508. Pintura al fresco. \[8\] E. Trachtenberg (director), 2004. “La casa del frente”, Guatemala, productora Casa Comal. Película. \[9\] J. Pescador, "La advertencia", Guatemala, Editorial independiente, 2023. Comic. \[10\] CICIG, "Impunidad y redes ilícitas: Un análisis de su evolución en Guatemala", 2019, [https://www.cicig.org/wp-content/uploads/2019/08/Layout_Impunidad_Redes_Ilicitas_MM.pdf](https://www.cicig.org/wp-content/uploads/2019/08/Layout_Impunidad_Redes_Ilicitas_MM.pdf) \[11\] M. Mazariegos, "Informe de una injusticia, Otto René Castillo", 2013, [https://lafichablog.wordpress.com/2013/06/12/informe-de-una-injusticia-otto-rene-castillo/](https://lafichablog.wordpress.com/2013/06/12/informe-de-una-injusticia-otto-rene-castillo/) \[12\] Charles Chaplin, “'El niño anarquista' de la película 'Un Rey En Nueva York' (1957)”, Youtube, enero 2015, [https://www.youtube.com/watch?v=33zXgMRP11c](https://www.youtube.com/watch?v=33zXgMRP11c)