Datos de lo desconocido: retos únicos de los datos del universo

Vivimos en una era en la que la ciencia depende cada vez más de datos. Desde la planificación urbana hasta la transición climática, el gobierno del dato se ha convertido en un pilar estructural de la toma de decisiones basada en evidencia. Sin embargo, existe un ámbito donde los principios tradicionales de gestión, validación y control del dato se ven sometidos a tensiones extremas: el universo.

Los datos espaciales —producidos por satélites científicos, telescopios, sondas interplanetarias y misiones de exploración— no describen realidades accesibles ni repetibles. Observan fenómenos que ocurrieron hace millones de años, a distancias imposibles de recorrer y bajo condiciones que nunca podrán replicarse en laboratorio. No existe una medición “in situ” que confirme directamente estos fenómenos.

En este contexto, el gobierno del dato deja de ser una cuestión organizativa y pasa a ser un elemento estructural de la confianza científica. La calidad, la trazabilidad y la reproducibilidad no pueden apoyarse en referencias físicas directas, sino en la transparencia metodológica, la documentación exhaustiva y la solidez de los marcos instrumentales y teóricos.

Gobernar datos del universo implica, por tanto, enfrentarse a retos únicos: gestionar incertidumbre estructural, documentar escalas extremas y garantizar la confianza en información que nunca podremos tocar.

A continuación, exploramos los principales desafíos que plantea el gobierno del dato cuando el objeto de estudio está más allá de la Tierra.

I. Retos específicos del dato del universo

1. Más allá de la Tierra: nuevas fuentes, nuevas reglas

Cuando hablamos de datos espaciales, nos referimos a mucho más que a imágenes de satélite de la superficie terrestre. Nos adentramos en un ecosistema complejo que incluye telescopios espaciales y terrestres, sondas interplanetarias, misiones de exploración planetaria y observatorios diseñados para detectar radiación, partículas o fenómenos físicos extremos.

Estos sistemas generan datos con retos claramente diferentes respecto a otros dominios científicos:

Figura 1. Desafíos en el gobiernos de datos del universo. Fuente: elaboración propia - datos.gob.es.

A diferencia de los datos de observación de la Tierra —que en muchos casos pueden contrastarse mediante campañas de campo o sensores redundantes— los datos del universo dependen fundamentalmente de la arquitectura de la misión, la calibración del instrumento y los modelos físicos utilizados para interpretar la señal capturada.

En numerosos casos, lo que se registra no es el fenómeno en sí, sino una señal indirecta: variaciones espectrales, emisiones electromagnéticas, alteraciones gravitacionales o partículas detectadas tras recorrer millones de kilómetros. El dato es, en esencia, una traducción instrumental de un fenómeno inaccesible.

Por todo ello, en el espacio el dato no puede entenderse sin el contexto técnico que lo genera.

2. Incertidumbre estructural y escalas extremas

La incertidumbre se refiere al grado de margen de error o indeterminación asociado a una medición, interpretación o resultado científico debido a los límites de los instrumentos, las condiciones de observación y los modelos utilizados para analizar los datos. Si en otros ámbitos la incertidumbre es un factor que se intenta reducir mediante mediciones directas, repetibles y contrastables, en la observación del universo la incertidumbre forma parte del propio proceso de conocimiento. No se trata simplemente de “no saber lo suficiente”, sino de enfrentarse a límites físicos y metodológicos que no pueden eliminarse por completo.

Por tanto, en la observación del universo la incertidumbre es estructural. No se trata de una anomalía puntual, sino de una condición inherente al objeto de estudio.

Existen varias dimensiones críticas:

• Escalas espaciales y temporales extremas: las distancias cósmicas impiden cualquier validación directa. Las escalas temporales implican que, con frecuencia, el dato captura un “instante” del pasado remoto y no una realidad presente verificable.
• Señales débiles y ruido inevitable: los instrumentos capturan emisiones sumamente sutiles. La señal útil convive con interferencias, limitaciones tecnológicas y ruido de fondo. La interpretación depende de tratamientos estadísticos avanzados y de modelos físicos complejos.
• Fenómenos de observación limitada: algunos fenómenos astrofísicos —como determinadas supernovas, estallidos de rayos gamma o configuraciones gravitacionales singulares— no pueden recrearse experimentalmente y solo pueden observarse cuando ocurren. En estos casos, el registro disponible puede ser único o profundamente limitado, lo que incrementa la responsabilidad en su documentación y preservación.

No todos los fenómenos son irrepetibles, pero en muchos casos las oportunidades de observación son escasas o dependen de condiciones excepcionales.

II. Construir confianza cuando no podemos tocar el objeto observado

Ante estos retos, el gobierno del dato adquiere un papel estructural. No se limita a garantizar almacenamiento o disponibilidad, sino que define las reglas mediante las cuales los procesos científicos quedan documentados, trazables y auditables.

En este contexto, gobernar no significa producir conocimiento, sino garantizar que su producción sea transparente, verificable y reutilizable.

1. Calidad sin validación física directa

Cuando no puede verificarse directamente el fenómeno observado, la calidad del dato se apoya en:

• Protocolos rigurosos de calibración: los instrumentos deben someterse a procesos sistemáticos de calibración antes, durante y después de su operación. Esto implica ajustar sus mediciones frente a referencias conocidas, caracterizar sus márgenes de error, documentar desviaciones y registrar cualquier modificación en su configuración. La calibración no es un evento puntual, sino un proceso continuo que garantiza que la señal registrada refleje, con la mayor precisión posible, el fenómeno observado dentro de los límites físicos del sistema.
• Validación cruzada entre instrumentos independientes: cuando distintos instrumentos —ya sea en la misma misión o en misiones diferentes— observan un fenómeno similar, la comparación de resultados permite reforzar la fiabilidad del dato. La convergencia entre observaciones obtenidas con tecnologías distintas reduce la probabilidad de sesgos instrumentales o errores sistemáticos. Esta coherencia inter-instrumental actúa como un mecanismo de verificación indirecta.
• Repetición observacional cuando es posible:  aunque no todos los fenómenos pueden repetirse, muchas observaciones sí pueden realizarse en diferentes momentos o bajo distintas condiciones. La repetición permite evaluar la estabilidad de la señal, identificar anomalías y estimar variabilidad natural frente a error de medición. La consistencia en el tiempo fortalece la robustez del resultado.
• Revisión por pares y consenso científico progresivo: los datos y sus interpretaciones son sometidos a evaluación por parte de la comunidad científica. Este proceso implica escrutinio metodológico, análisis crítico de supuestos y verificación de coherencia con el conocimiento existente. El consenso no surge de forma inmediata, sino a través de acumulación de evidencia y debate científico. La calidad, en este sentido, es también una construcción colectiva.

La calidad no es solo una propiedad técnica; es el resultado de un proceso documentado y auditable.

2. Trazabilidad científica completa

En el contexto espacial, el dato es inseparable del proceso técnico y científico que lo genera. No puede entenderse como un resultado aislado, sino como la culminación de una cadena de decisiones instrumentales, metodológicas y analíticas.

Por ello, la trazabilidad debe cubrir de forma explícita y documentada:

• Diseño y configuración del instrumento: es necesario conservar información sobre las características técnicas del instrumento que capturó la señal, por ejemplo, su arquitectura, capacidades de detección, límites de resolución y configuraciones operativas. Estas condiciones determinan qué tipo de señal puede registrarse y con qué precisión.
• Parámetros de calibración: deben registrarse los ajustes aplicados para asegurar que el instrumento opere dentro de los márgenes previstos, así como las modificaciones realizadas a lo largo del tiempo. Los parámetros de calibración influyen directamente en la interpretación de la señal obtenida.
• Versiones del software de procesamiento: el tratamiento del dato bruto depende de herramientas informáticas específicas. Conservar las versiones utilizadas permite comprender cómo se generaron los resultados y evitar ambigüedades si el software evoluciona.
• Algoritmos aplicados en la reducción de ruido: dado que las señales suelen estar acompañadas de interferencias o ruido de fondo, es esencial documentar los métodos empleados para filtrar, limpiar o transformar la información antes de su análisis. Estos algoritmos influyen en el resultado final.
• Supuestos científicos utilizados en la interpretación: la lectura del dato no es neutra: se apoya en marcos teóricos y modelos físicos aceptados en el momento del análisis. Registrar estos supuestos permite contextualizar las conclusiones y comprender posibles revisiones futuras.
• Transformaciones sucesivas del dato bruto al dato publicado: desde la señal original hasta el producto científico final, el dato atraviesa distintas fases de procesamiento, agregación y análisis. Cada transformación debe poder reconstruirse para entender cómo se llegó al resultado comunicado.

Sin trazabilidad exhaustiva, la reproducibilidad se debilita y la interpretabilidad futura se compromete. Cuando no es posible reconstruir el proceso completo que dio lugar a un resultado, su evaluación independiente se vuelve limitada y su reutilización científica pierde solidez.

3. Reproducibilidad a largo plazo

Las misiones espaciales pueden extenderse durante décadas, y sus datos pueden seguir siendo relevantes mucho después de que la misión haya finalizado. Además, la interpretación científica evoluciona con el tiempo: nuevos modelos, nuevas herramientas y nuevas preguntas pueden requerir volver a analizar información generada años atrás.

Por ello, los datos deben mantenerse interpretables incluso cuando los equipos originales ya no existen, los sistemas tecnológicos han cambiado o el contexto científico ha evolucionado.

Esto exige:

• Metadatos ricos y estructurados: la información contextual que acompaña al dato —sobre su origen, condiciones de adquisición, procesamiento y limitaciones— debe estar organizada de forma clara y normalizada. Sin metadatos suficientes, el dato pierde significado y se vuelve difícil de reinterpretar en el futuro.
• Identificadores persistentes: cada conjunto de datos debe poder localizarse y citarse de manera estable en el tiempo. Los identificadores persistentes permiten mantener la referencia incluso si cambian los sistemas de almacenamiento o las infraestructuras tecnológicas.
• Políticas de preservación digital robustas: la conservación a largo plazo requiere estrategias que contemplen la obsolescencia de formatos, la migración tecnológica y la integridad de los archivos. No basta con almacenar; es necesario asegurar que los datos sigan siendo accesibles y legibles con el paso del tiempo.
• Documentación accesible de los pipelines de procesamiento: el proceso que transforma el dato bruto en producto científico debe estar descrito de forma comprensible. Esto permite que investigadores futuros puedan reconstruir el análisis, verificar los resultados o aplicar nuevos métodos sobre los mismos datos originales.

La reproducibilidad, en este contexto, no significa repetir físicamente el fenómeno observado, sino poder reconstruir el proceso analítico que condujo a un resultado determinado. La gobernanza no solo gestiona el presente; garantiza la reutilización futura del conocimiento y preserva la capacidad de reinterpretar la información a la luz de nuevos avances científicos.

El siguiente visual resumen los tres desafíos: 

 Figura 2. Reglas para capturar datos espaciales documentados, trazables y auditables. Fuente: elaboración propia - datos.gob.es.

Conclusión: gobernar lo que no podemos tocar

Los datos del universo nos obligan a repensar cómo entendemos y gestionamos la información. Estamos trabajando con realidades que no podemos visitar, tocar ni comprobar directamente. Observamos fenómenos que ocurren a distancias inmensas y en tiempos que superan la escala humana, a través de instrumentos altamente especializados que traducen señales complejas en datos interpretables.

En este contexto, la incertidumbre no es un error ni una debilidad, sino una característica natural del estudio del cosmos. La interpretación de los datos depende de modelos científicos que evolucionan con el tiempo, y la calidad no se basa en una verificación directa, sino en procesos rigurosos, bien documentados y revisados por la comunidad científica. La confianza, por tanto, no surge de la experiencia directa, sino de la transparencia, la trazabilidad y la claridad con la que se explican los métodos utilizados.

Gobernar datos espaciales no significa únicamente almacenarlos o ponerlos a disposición del público. Significa conservar toda la información que permite entender cómo se obtuvieron, cómo se procesaron y bajo qué supuestos fueron interpretados. Solo así pueden ser evaluados, reinterpretados y reutilizados en el futuro.

Más allá de la Tierra, el gobierno del dato no es un detalle técnico ni una tarea administrativa. Es el fundamento que sostiene la credibilidad del conocimiento humano sobre el universo y la base que permite que nuevas generaciones continúen explorando lo que aún no podemos alcanzar físicamente.

Contenido elaborado por Mayte Toscano, Senior Consultant en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autora