Desafío Aporta 2019: 3 pasos a seguir para idear una solución ganadora

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Fecha de la noticia: 13-05-2019

El Desafío

El Desafío Aporta 2019 es una iniciativa impulsada por datos.gob.es con el objetivo de identificar nuevas ideas y prototipos basados en datos abiertos, que ayuden a mejorar la eficiencia en sectores estratégicos para la economía española, en este caso, el agroalimentario, forestal y medio rural. El Desafío Aporta persigue el uso y la reutilización directa de información generada por el sector público incentivando el talento, la capacidad técnica y la creatividad de los participantes. Toda la información sobre esta nueva convocatoria del Desafio Aporta 2019 la podéis encontrar en https://datos.gob.es/es/desafios-aporta.

Datos para el sector agroalimentario, forestal y medio rural

Cuando buscamos esa tan deseada inspiración para encontrar soluciones innovadoras y brillantes en un sector determinado, inmediatamente pensamos en datos. Disponer de riqueza de datos para representar los procesos claves de un sector es sinónimo de éxito en la creación de soluciones disruptivas y valiosas.

En particular, los sectores agroalimentario, forestal y del medio rural, no pueden caracterizarse correctamente sin los datos adecuados. No es posible pensar en soluciones innovadoras para estos sectores sin que nuestra mente, inmediatamente, se ponga a pensar en mapas, distribución del territorio por usos, imágenes aéreas (con drones o aviones), imágenes de satélite, datos de sensores terrestres, predicciones meteorológicas, etc.

Para participar en el Desafío Aporta es necesario utilizar al menos una fuente de datos abiertos generados por las Administraciones Públicas, ya sean nacionales o internacionales, y publicados bajo licencia abierta. Puede ser cualquier tipo de dato: estadísticas del INE, datos meteorológicos de la AEMET… pero, si algo caracteriza a muchas las soluciones digitales para estos sectores, es la asociación (casi) indivisible entre datos y mapas. Por ello en esta ocasión nos vamos a centrar en este tipo de datos -aunque se podrían utilizar otros- y en el resto de ingrediente necesarios para conseguir la receta perfecta para el Desafío Aporta 2019:

El uso de sistemas SIG (Sistema de información Geográfica)
Herramientas analíticas como lenguajes y entornos de programación para ciencia de datos, uso de APIs y conectores para acceso a fuentes de datos
Utilidades de presentación visual de los datos y un adecuado storytelling de la idea o solución prototipada.

Sistemas SIG

El Instituto Geográfico Nacional IGN es probablemente la mejor fuente de datos geográficos abiertos en nuestro país. En el portal de IGN podemos encontrar información validada y de calidad en términos de mapas geográficos, ortofotos del proyecto PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea) y servicios de posicionamiento.

Íntimamente relacionado con el IGN, el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación ofrece el Sistema de Información Geográfico Agrario, (SIGA) que muestra información cartográfica y alfanumérica, como la Cartografía general, los Mapas temáticos sobre variables agroclimáticas o Informes sobre municipios y estaciones meteorológicas.

Además, el sitio web del Ministerio para la Transición Ecológica ofrece datos de interés sobre mapas base. Por ejemplo, el Ministerio ofrece un servicio denominado Acuivisor donde es posible explorar, de forma interactiva, las zonas de producción de moluscos y acuicultura en España. De la misma forma, el Ministerio pone a disposición de los ciudadanos el Banco de datos de la naturaleza donde es posible acceder a bases de datos y catografía temática. Entre muchos otros datos abiertos podemos acceder al mapa forestal de España que recoge la distribución de las masas forestales españolas desde que se iniciaran sus primeros trabajos hace algo más de cien años.

Por su lado, la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) pone a disposición de los ciudadanos, a través de su portal de datos abiertos, todos los datos relacionados con predicción meteorológica y datos climáticos de forma que ésta sea accesible y reutilizable tanto por personas como por aplicaciones para el desarrollo de soluciones innovadoras.

Pero no solo de datos geográficos se nutren las soluciones encaminadas a mejorar la eficiencia del sector agroalimentario y forestal, y del medio rural. En este informe, recientemente publicado por datos.gob.es, puedes encontrar un otros repositorios y recursos que te pueden ayudar a la hora de idear tu solución.

Entornos y lenguajes de programación para datos

Una vez seleccionadas las fuentes de datos debemos de pensar en acceder a dichas fuentes, extraer los datos de interés y posteriormente realizar los análisis correspondientes, algo que tendrá lugar durante la Fase 2 del Desafío.

En ciencia de datos, existe un proceso iterativo que consiste en extraer datos de interés, manipularlos y transformarlos, para posteriormente modelarlos y comunicarnos adecuadamente en forma de conclusiones e información de valor. Si queremos implementar este proceso en la creación de nuestro prototipo para el Desafío Aporta 2019 aquí van algunos consejos:

Prototipar consiste en fallar rápido y barato. A pesar de que tu equipo cuente con las habilidades de programación necesarias, no trates de implementar una solución completa (y por lo tanto compleja) basada en datos a la primera.
Si estás construyendo un prototipo, utiliza herramientas de prototipado. La primera herramienta de prototipado es acceder a los datos potencialmente interesantes para nuestra solución y explorarlos de forma manual, bien sea con nuestras propias herramientas (hojas de cálculo, visor de mapas, etc.) o bien con las propias utilidades integradas que ofrecen los repositorios de datos.
APIs y acceso a repositorios de datos. Sabemos que podemos acceder de formas muy diversas a los datos que se ofrecen en estándares abiertos y reutilizables. Podemos utilizar programas (acceder de forma programática) y podemos utilizar herramientas como Postman. Postman es un producto gratuito que se ha convertido en un estándar para el acceso y prueba de APIs de todo tipo. Postman permite extraer datos de cualquier API con facilidad y rapidez y es una estupenda forma de prototipar.
Cuenta una buena historia. Antes de avanzar con tu prototipo en las siguientes fases de complejidad, pregúntate si con los datos que tienes (y su correspondiente análisis) eres capaz de comunicar una buena historia. En ocasiones podemos tener unos fantásticos datos y análisis pero sin embargo no somos capaces de contar una buena historia.

Tu DataStory

Finalmente, si tienes buenos datos, éstos son accesibles y reutilizables y has comprobado que tienes una buena historia, solo te falta implementar tu solución de forma sólida y montar tu historia. Si tu equipo cuenta con habilidades de programación seguro que utilizan R o Python como lenguajes principales para el análisis de datos. Pero no te quedes ahí. Contar una buena historia va mucho más allá de programar y analizar datos.

Contar una buena historia va de escribir un buen guión (el storyline). Contar una buena historia va de enamorar y sorprender al público y para ello necesitas un buen diseño e imágenes impactantes que refuercen el mensaje de los datos. Si eres capaz de combinar la presentación de tu historia con una aplicación funcional que muestre el valor de los datos que utilizas, habrás ganado. Contar tu historia a través de una aplicación web como por ejemplo con Shiny te dará muchos puntos. Si prefieres enfatizar el valor del análisis de tus datos de una forma moderna y actual utiliza notebooks como Jupyter y tendrás el éxito asegurado. Si necesitas inspiración o profundizar más en este concepto de historias basadas en datos (recuerda que para el Desafío Aporta 2019 los mapas juegan un papel especial) te recomiendo que visites el sitio web StoryMaps de la empresa ESRI y podrás comprobar la fuerza de una buena historia basada en datos y mapas. En el post en Medium encontrarás un listado de herramientas de diverso tipo para contar historias con los datos.