Data Collaboratives, iniciativa de The GovLab para crear valor a través de los datos

Es indiscutible la importancia de los datos como motor de cambio en la sociedad actual. A medida que los problemas públicos crecen en su complejidad -desde el cambio climático a la consecución de los objetivos de desarrollo sostenible- y se requieren nuevas formas de conocimiento, adquiere mayor valor el acceso a la información, su tratamiento y posterior reutilización. Sin embargo, gran parte de los datos necesarios para alcanzar el bien común pertenece a fuentes privadas. Por este motivo, resulta imprescindible acelerar la colaboración entre los miembros de la comunidad -empresas, sector público, instituciones académicas, entre otros- para que exista un intercambio constante de datos que permita resolver los problemas públicos actuales.

En este contexto nace el proyecto colaborativo Data Collaborative, desarrollado por la entidad The GovLab para aprovechar el potencial de los datos, mejorar la vida de las personas y crear valor público a través de la reutilización de la información.

El acceso a los datos corporativos nos permite, tanto conocer con mayor profundidad las condiciones donde actuar en situaciones de emergencia, incluso adelantándose a ellas, como diseñar servicios públicos más eficaces para los ciudadanos. Éste es el caso de la compañía de cartografía Esri y la compañía Waze, que a través de  información relativa al tráfico recogida de forma colaborativa (crowdsourcing) ayudan a los gobiernos a mejorar los sistemas de transporte. Asimismo, la colaboración en materia de datos permite transferir el conocimiento adquirido de unos agentes a otros; de esta manera, el sector público puede beneficiarse de los datos privados para encontrar soluciones más efectivas a los problemas sociales o analizar de forma más optimizada el  impacto de sus políticas.

Cuatro son los tipos de datos que identifica Data Collaboratives en el intercambio de información. En primer lugar, los datos personales que de forma proactiva comparten los usuarios, entidades o agrupaciones. Posteriormente, aquella información como transacciones comerciales que recopilan las empresas sin el conocimiento del ciudadano pero que permite que estos puedan ser identificables. En tercer lugar, los datos que no puede vincularse con una persona física (por ejemplo las rutas marítimas) y, por último, la información no personal compartida libremente por un individuo, entidad o grupo con un motivo concreto.

El intercambio de toda esta masa informativa permite varios modelos de colaboración entre los diferentes sectores, incluyendo el desarrollo de centros de datos compartidos procedentes de diferentes fuentes públicas y privadas, como es el caso del proyecto MDEEP; la organización de premios que promuevan el desarrollo de soluciones innovadoras al mismo tiempo que se estrechan lazos entre agentes externos y el sector público, tales ha sido el caso del BBVA Innova Challenge; el establecimiento de alianzas en el campo de la investigación entre el mundo académico y corporativo, como el proyecto T1D Data Exchange; la construcción de  herramientas, apps o dispositivos tecnológicos que cumplan con un objetivo humanitario por parte de empresas a partir de datos públicos; la creación de APIs que permitan acceder a los datos para su análisis o para desarrollo de productos, como por ejemplo el producto Clever; e incluso el establecimiento de acuerdos del sector público con entidades  solventes del sector privado con quienes compartir los datos para su  análisis, además de para enriquecer su cadena de valor, en línea con lo que se lleva a cabo en el marco del proyecto NetHope.

Con el fin de motivar e incentivar al sector privado en la publicación de sus datos, Data Collaboratives identifica hasta seis ventajas directas que supondría el intercambio de información corporativa. Desde el acceso a las fuentes de datos de otras compañías de su sector, la mejora en la reputación de la marca, la generación de beneficios económicos, la mejora de la competitividad en su mercado hasta el cumplimiento de la ética empresarial (compliance) o con su responsabilidad corporativa.

No obstante, cabe mencionar que este tipo de colaboraciones también conllevan ciertos riesgos en cada una de las etapas del ciclo de vida de los datos -desde su recopilación hasta su reutilización- como fallos de seguridad, falta de rigor en el análisis o violación de la normativas vigentes.

Para evitar estos posibles peligros, Data Collaboratives propone una metodología de trabajo que comienza identificando el problema a resolver y el objetivo de la colaboración para, después, seleccionar el proveedor de datos adecuado y los incentivos que motiven su participación en el proyecto. Posteriormente, se procedería a diseñar un tipo de colaboración de datos que tenga en cuenta los riesgos potenciales (legales, éticos…) al mismo tiempo que se desarrolla una estrategia que mitigue estos posibles problemas. Entonces, será el momento de establecer las funciones, roles, responsabilidades, plazos y operaciones necesarias en este intercambio de información; sin olvidar los costes y modelos viables de financiación para, en último lugar, crear una estrategia de comunicación y análisis que mida el impacto y los logros alcanzados en el proyecto.

Fomentar el intercambio de información e incentivar la cooperación entre los diferentes agentes son el primer paso hacia la puesta en marcha de soluciones innovadoras y efectivas que permitan alcanzar el bien común. Para ello, en el caso de Data Collaboratives se han desarrollado una estrategia global donde se incluyen cada uno de los aspectos importantes en dicho proceso para, así, poder obtener el mayor provecho de los datos.