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Principios CARE para datos abiertos que consigan un impacto positivo en comunidades vulnerables
En los últimos años, las iniciativas de datos abiertos han transformado la forma en que, tanto instituciones públicas como organizaciones privadas, gestionan y comparten la información. La adopción de los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) ha sido clave para garantizar q...
DCAT-AP-ES: Un paso adelante en la interoperabilidad de datos abiertos
Contexto y necesidad de actualización
Los datos son un recurso clave en la transformación digital de las Administraciones Públicas. Asegurar su acceso, interoperabilidad y reutilización es fundamental para mejorar la transparencia, fomentar la innovación y facilitar el desarrollo de servicios públic...
Cómo construir una iniciativa de ciencia ciudadana considerando los datos abiertos desde el inicio
La participación ciudadana en la recopilación de datos científicos impulsa una ciencia más democrática, al involucrar a la sociedad en los procesos de I+D+i y reforzar la rendición de cuentas. En este sentido, existen diversidad de iniciativas de ciencia ciudadana puestas en marcha por entidades com...
HealthDCAT-AP: el estándar que conecta los datos de salud con las personas
Los datos son el motor de la innovación, y su potencial transformador se refleja en todos los ámbitos, destacando especialmente en el de la salud. Desde diagnósticos más rápidos hasta tratamientos personalizados y políticas públicas más eficaces, el uso inteligente de la información sanitaria tiene...
AI Data Readiness: preparando los datos para la Inteligencia Artificial
Durante los últimos años hemos visto avances espectaculares en el uso de la inteligencia artificial (IA) y, detrás de todos estos logros, siempre encontraremos un mismo ingrediente común: los datos. Un ejemplo ilustrativo y conocido por todo el mundo es el de los modelos de lenguaje utilizados por O...
Herramientas de IA para la investigación y una nueva manera de utilizar los modelos de lenguaje
Una de las misiones de la inteligencia artificial contemporánea es ayudarnos a encontrar, ordenar y digerir información, especialmente con la ayuda de los grandes modelos de lenguaje. Estos sistemas han llegado cuando más necesitamos gestionar un conocimiento que producimos y compartimos en masa, pe...
Herramientas de auto machine learning de código abierto
La creciente complejidad de los modelos de aprendizaje automático y la necesidad de optimizar su rendimiento lleva años impulsando el desarrollo del AutoML (Automated Machine Learning). Esta disciplina busca automatizar tareas clave en el ciclo de vida del desarrollo de modelos, como la selección de...
Propósito de año nuevo: Aplica en tu organización las especificaciones UNE sobre datos
Como dicta la tradición, el fin de año es un buen momento para reflexionar sobre nuestras metas y objetivos de cara a la nueva etapa que comienza tras las campanadas. En materia de datos, el inicio de un nuevo año también brinda oportunidades para trazar un futuro interoperable y digital que habilit...
Aplicación de la Especificación UNE 0081:2023 para la evaluación de calidad de datos
La nueva especificación UNE 0081 Evaluación de Calidad de Datos, centrada en los datos como producto (conjuntos de datos o bases de datos), complementa la especificación UNE 0079 Gestión de la calidad del dato, que analizamos en este artículo, se focaliza en los procesos de gestión de la calida...
Re3gistry: facilitando la interoperabilidad semántica de los datos
La Directiva INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) establece las reglas generales para el establecimiento de una Infraestructura de Información espacial en la Comunidad Europea basada en las Infraestructuras de los Estados miembro. Aprobada por el Parlamento Europeo y el Consejo...
