Comisión Europea

El Open Data Maturity Report (Informe de madurez de datos abiertos) es una evaluación anual que desde 2015 analiza el desarrollo y la evolución de las iniciativas de datos abiertos en la Unión Europea. Coordinado por el Portal Europeo de Datos (data.europa.eu) y realizado en colaboración con la Comisión Europea, este informe evalúa a 36 países participantes: los 27 Estados miembros de la UE, 3 países de la Asociación Europea de Libre Comercio (Islandia, Noruega y Suiza) y 6 países candidatos a la adhesión.

El informe evalúa cuatro dimensiones fundamentales:

1. Política (estrategias y marcos normativos)
2. Portal (funcionalidades y usabilidad)
3. Calidad (estándares de metadatos y datos)
4. Impacto (reutilización y beneficios generados)

En la edición de 2025 España destacó con una puntuación del 100% en el bloque de impacto respecto a la media europea del 82,1%. En términos generales, ocupa la quinta posición entre los países de la Unión Europea con una puntuación total de 95,6%, formando parte del grupo de los países prescriptores de tendencias.

Un aspecto diferencial de esta edición del informe es la incorporación de un enfoque descriptivo y contextual que complementa el modelo normativo tradicional, creando clústeres de países para permitir comparaciones más justas. Estos clústeres agrupan países con características económicas, sociales, políticas y digitales similares, y se basan en perfiles que explican cómo se implementan las políticas de datos abiertos, no solo qué resultados se obtienen. El objetivo es invitar a los países a mirarse en sus peers (sus semejantes), aprender de experiencias comparables y fomentar un aprendizaje entre iguales más efectivo que el basado únicamente en rankings generales.

Además de cuantificarlo, el informe recoge casos de uso y buenas prácticas que llevan a cabo los países para abrir y reutilizar datos del sector público. En este post, destacamos algunas de ellas que pueden servir de inspiración para continuar mejorando nuestro ecosistema de datos abiertos.

La gobernanza inclusiva y coordinada de Croacia

Uno de los aspectos más destacables del informe 2025 es cómo algunos países han logrado establecer estructuras de gobernanza sólidas que garantizan la coordinación entre diferentes niveles de la administración y la participación de múltiples actores.

Croacia destaca por haber creado en 2025 la Coordinación para la Implementación de la Política de Datos Abiertos, un órgano multisectorial que supervisa el cumplimiento normativo, mejora la accesibilidad de los datos y apoya a las autoridades. Este modelo asegura una participación amplia y garantiza que las iniciativas nacionales y locales estén alineadas. El portal nacional funciona como hub central, complementado por portales locales como el de la ciudad de Zagreb. Además, se fomentan intercambios de conocimiento mediante reuniones de coordinación, actualizaciones periódicas y colaboraciones con universidades, como la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Zagreb.

La estructura completa de gobernanza de datos de Francia

Este país lidera el ranking del Open Data Maturity Report gracias, entre otros, a su modelo de gobernanza integral que integra roles de datos abiertos en todos los niveles administrativos. A nivel nacional, el Administrador General de Datos coordina la política de datos públicos y supervisa una red de chief data officers (responsables de datos) en cada ministerio. Etalab, la unidad nacional de datos abiertos e innovación digital, gestiona esta red y proporciona apoyo técnico.

A nivel ministerial, cada responsable de datos gestiona la política de datos (apertura, calidad y reutilización), apoyado por Etalab. Algunos ministerios designan además oficiales de datos abiertos específicos y data stewards (gestor o administrador de datos) que manejan aspectos técnicos y organizativos de la publicación. A nivel local, cada representante regional (préfet) designa un referente para datos, algoritmos y códigos fuente. La Dirección Interministerial Digital coordina además una red de gestores de API para permitir el acceso dinámico a los datos. También garantizan el cumplimiento de DCAT-AP en sus metadatos, como hacemos en España.

Puedes consultar aquí cómo funciona DCAT-AP y para qué sirve

Implementación efectiva: de la estrategia a la acción en Italia

Las administraciones públicas italianas están obligadas a adoptar planes de publicación de datos, siguiendo las directrices nacionales, que priorizan conjuntos de datos de alto valor, datos dinámicos e información solicitada por usuarios. La implementación se apoya en un robusto sistema de monitorización. La Agencia para la Italia Digital (AgID) realiza seguimiento del progreso mediante su panel de transformación digital, que reporta el crecimiento de conjuntos de datos en dati.gov.it.

Las políticas se actualizan regularmente: el último plan trienal (2024-2026) fue adoptado en diciembre de 2024. Para asistir a los titulares de datos y funcionarios, AgID proporciona orientación, realiza webinarios y lanzó la AgID Academy para fortalecer competencias digitales.

Cultura de reutilización en Polonia y Ucrania

Un aspecto crucial para fomentar la apertura de datos es proporcionar recursos prácticos que guíen a las organizaciones públicas en todo el proceso. Polonia destaca por su manual de datos abiertos, cuya segunda edición fue publicada por el Ministerio de Asuntos Digitales.

Este manual actualizado introduce nuevas categorías de datos, explica cómo las regulaciones moldean las políticas de datos abiertos y presenta el Portal de Datos de Polonia.

El manual funciona como una lista de verificación para las oficinas, guiándolas a través de sus responsabilidades para abrir datos y fomentar una cultura de reutilización e incluyen herramientas como una checklist de apertura para el cumplimiento.

En relación, Ucrania también ha adoptado un enfoque hacia la reutilización y la generación de recursos que incentivan esta reutilización de datos. El Ministerio de Transformación Digital ha desarrollado un conjunto completo de recursos y herramientas que incluyen documentación técnica detallada y plantillas para ayudar a preparar y publicar conjuntos de datos alineados con estándares nacionales, cubriendo estructuración de metadatos, licenciamiento y cumplimiento con el estándar DCAT-AP.

El portal nacional incluye funcionalidades de seguimiento de publicación y reutilización de conjuntos de datos. Los proveedores reciben retroalimentación sobre calidad y completitud de sus metadatos, ayudándoles a identificar áreas de mejora. Además, se organizan sesiones de capacitación y talleres regulares para desarrollar las habilidades de los publicadores, promoviendo un entendimiento compartido de los principios de datos abiertos y requisitos técnicos.

Albania: rediseño integral del portal

Este país ejemplifica las mejoras de madurez que pueden lograrse mediante una actualización integral del portal nacional de datos abiertos. La renovación a gran escala del portal mejoró la usabilidad, la transparencia y el compromiso del usuario.

El portal actualizado presenta ahora un sistema de calificación de conjuntos de datos (1-5 estrellas), una sección dedicada de noticias sobre temas de datos abiertos y múltiples opciones de notificación, incluyendo feeds RSS y Atom, y correo electrónico. Los usuarios pueden seguir el progreso de sus solicitudes de datos, que se monitorizan activamente y se resumen las respuestas en informes públicamente disponibles.

Para mejor entender y responder a las necesidades de los usuarios, el equipo del portal rastrea palabras clave de búsqueda, analiza tráfico y realiza encuestas y talleres con usuarios.

Lituania: metodología oficial de monitorización

Una de las prácticas clave destacadas en el informe es la adopción de marcos formales y metodologías estructuradas que proporcionan una forma sistemática de evaluar el impacto de los datos abiertos. Lituania sobresale con un enfoque integral porque define cómo las instituciones deben reportar sobre actividades de datos abiertos, garantizando consistencia, responsabilidad y cumplimiento en todo el sector público.

Además, el Ministerio de Economía e Innovación realizó cálculos para estimar el impacto económico de los datos abiertos. Este análisis proporciona evidencia cuantificable de la contribución de los datos abiertos a la innovación, productividad y creación de empleo. Los resultados muestran que los datos abiertos en Lituania crean un valor de mercado de aproximadamente 566 millones de euros (alrededor del 1,2% del PIB) y respaldan cerca de 8.000 empleos de valor agregado.

Alemania: financiación sistemática para colaboración

La iniciativa mFund de Alemania proporciona apoyo financiero estructurado para proyectos de datos relacionados con movilidad, fomentando asociaciones más allá del gobierno.

Un ejemplo es el proyecto miki (mobil im Kiez), que desarrolla soluciones de navegación y orientación para personas con movilidad limitada mediante el compromiso activo de la sociedad civil. El equipo creó un prototipo nacional con visualizaciones para ciudades como Colonia, Kassel, Múnich, Potsdam y Saarbrücken, mostrando barreras de edificios y superficies de caminos. Estas visualizaciones se integrarán en Wheelmap.org, ayudando a individuos con discapacidades de movilidad.

Conclusión

En conclusión, el Open Data Maturity Report 2025 demuestra que los países europeos más maduros en datos abiertos comparten características comunes: gobernanza inclusiva y bien estructurada, implementación efectiva respaldada por planificación y monitorización, apoyo práctico a publicadores de datos, innovación técnica continua en portales y, crucialmente, medición sistemática del impacto.

Las buenas prácticas aquí destacadas son transferibles y adaptables. Invitamos a las administraciones públicas españolas a explorar estas experiencias, adaptarlas a sus contextos locales y compartir sus propias innovaciones, contribuyendo así a un ecosistema europeo de datos abiertos cada vez más robusto y orientado al impacto.

¿Cómo pueden las administraciones públicas aprovechar el valor de los datos? Esta pregunta no es sencilla de abordar, su respuesta viene condicionada por varios factores que tienen que ver con el contexto de cada administración, los datos con los que cuente y los objetivos específicos que se planteen.

No obstante, existen guías de referencia que pueden ayudar a definir un camino hacia la acción. Una de ellas es la que publica la Comisión Europea a través de la Oficina de Publicaciones de la UE, Data Innovation Toolkit, que surge como una brújula estratégica para navegar este complejo ecosistema de innovación de datos.

Esta herramienta no es un simple manual ya que incluye plantillas para que la implementación del proceso sea más sencilla. Orientada a perfiles diversos como pueden ser analistas noveles o experimentados responsables políticos e innovadores tecnológicos, Data Innovation Toolkit es un recurso útil que acompaña en el proceso, paso a paso.

Su objetivo es democratizar la innovación basada en datos proporcionando un marco estructurado que trasciende la mera recopilación de información. En este post, analizaremos los contenidos de la guía europea, así como las referencias que proporciona para plantear un buen uso innovador de los datos.

Estructura que abarca el ciclo de vida de los datos

La guía está organizada en cuatro pasos principales, que abordan todo el ciclo de vida de los datos.

1. Planificación

La primera parte de la guía se centra en establecer unos cimientos sólidos para cualquier proyecto de innovación con datos. Antes de abordar cualquier proceso, es importante definir objetivos. Para ello, el Data Innovation Toolkit sugiere realizar una reflexión profunda que requiere alinear las necesidades específicas del proyecto con los objetivos estratégicos de la organización. En este paso, también es clave el mapeo de stakeholders o identificación de actores. Esto implica comprender en profundidad los intereses, expectativas y posibles contribuciones de cada actor involucrado. Esta comprensión permite diseñar estrategias de engagement que maximicen la colaboración y minimicen los potenciales conflictos.

Para crear un equipo adecuado de innovación en datos, podemos utilizar la matriz RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed, por sus siglas en inglés), y así definir con precisión los roles y responsabilidades. No se trata solo de reunir profesionales, sino de construir equipos multidisciplinares donde cada miembro comprenda exactamente su función y contribución al proyecto. Para ayudar en esta tarea la guía facilita:

• Herramienta de definición de retos: para identificar y articular las cuestiones clave que pretenden resolver, resumiéndolas en una única declaración.
• Herramienta de mapeo de stakeholders: para visualizar la red de individuos y organizaciones implicadas, evaluando su influencia e intereses.
• Herramienta de definición de equipos: para facilitar la identificación de personas de su organización que puedan ayudarle.
• Herramienta para definir roles: para, una vez definidos los perfiles necesarios, determinar sus responsabilidades y su papel en el proyecto de datos de forma más detallada, utilizando una matriz RACI.
• Herramienta para definir Personas: las Personas son un concepto que se usa para definir tipos específicos de usuarios, denominados arquetipos de comportamiento. Esta guía ayuda a crear estos perfiles detallados, que representan a los usuarios o clientes que estarán involucrados en el proyecto.
• Herramienta para el mapeo de Data Journey: para realizar una representación sintética que describa paso a paso cómo puede interactuar un usuario con sus datos. El proceso se representa desde la perspectiva del usuario, describiendo lo que ocurre en cada fase de la interacción y los puntos de contacto.

2. Recopilación y procesamiento

Una vez constituido el equipo e identificados los objetivos, se realiza una clasificación de los datos que va más allá de la tradicional división entre cuantitativos y cualitativos.

Ámbito cuantitativo:

• Los datos discretos, como el número de quejas en un servicio público, no solo representan una cifra, sino una oportunidad para identificar sistemáticamente áreas de mejora. Permiten a las administraciones mapear problemas recurrentes y diseñar intervenciones específicas. Los datos continuos, como los tiempos de respuesta en trámites administrativos, ofrecen una radiografía de la eficiencia operativa. No se trata solo de medir, sino de comprender los factores que influyen en la variabilidad de estos tiempos y diseñar procesos más ágiles y eficientes.

Ámbito cualitativo:

• Los datos nominales (de nombres) posibilitan la categorización de servicios públicos, permitiendo una comprensión más estructurada de la diversidad de intervenciones administrativas.

• Los datos ordinales (de números), como las valoraciones de satisfacción, se convierten en una herramienta de priorización para la mejora continua.

En el documento están disponibles una serie de checklist para revisar este aspecto:

• Checklist de data gaps: para identificar si existe algún vacío en los datos que vamos a utilizar y, si es así, cómo solventarlo.

• Plantilla de data collection: para alinear el conjunto de datos al objetivo del análisis innovador.

• Checklist de data collection: para asegurar el acceso a las fuentes de datos necesarias para ejecutar el proyecto.

• Checklist de calidad de los datos: para repasar el nivel de calidad del conjunto de datos.

• Cartas de procesamiento de datos: para revisar que los datos se están procesando de manera segura, eficiente y cumpliendo con las regulaciones.

3. Compartir y analizar

En este punto, el Data Innovation Toolkit propone cuatro estrategias de análisis que transforman los datos en conocimiento accionable.

1. El análisis descriptivo: va más allá de la simple visualización de datos históricos, permitiendo construir narrativas que expliquen la evolución de los fenómenos estudiados.

2. El análisis diagnóstico: profundiza en la investigación de causas, desentrañando los patrones ocultos que explican los comportamientos observados.

3. El análisis predictivo: se convierte en una herramienta de planificación estratégica, permitiendo a las administraciones prepararse para escenarios futuros.

4. El análisis prescriptivo: da un paso más, no solo proyectando tendencias, sino recomendando acciones concretas basadas en el modelado de datos.

Además del análisis, la dimensión ética es fundamental. Por ello, la guía establece protocolos estrictos para garantizar transferencias de datos seguras, cumplimiento normativo, transparencia y consentimiento informado. En este apartado, se ofrecen las siguientes checklist:

• Plantilla de compartición de datos: para asegurar que se comparte de manera segura, legal y transparente.
• Checklist de compartición de datos: para realizar todos los pasos necesarios para compartir los datos de manera segura, ética y alcanzando todos los objetivos definidos.
• Plantilla de análisis de datos: para dirigir un análisis adecuado que permita obtener insights útiles y significativos para el proyecto.

4. Uso y evaluación

La última etapa se centra en convertir los insights en acciones reales. La comunicación de resultados, la definición de indicadores clave (KPI), la medición de impacto y las estrategias de escalabilidad se convierten en herramientas para la mejora continua.

Un recurso colaborativo en continua mejora

En resumen, el toolkit ofrece una transformación integral: desde la toma de decisiones basada en evidencia hasta la personalización de servicios públicos, pasando por el aumento de la transparencia y la optimización de recursos. También puedes revisar las checklist disponibles en este apartado que son:

• Checklist de uso de datos: para revisar que los datos y las conclusiones obtenidas se utilizan de manera eficaz, responsable y orientado a los objetivos óptimos.
• Innovación de datos mediante herramienta de KPI: para definir los KPI que medirán el éxito del proceso.
• Herramientas de medición de impacto y evaluación del éxito: para valorar el éxito y el impacto de la innovación en el proyecto de datos.
• Plan de escalabilidad de la innovación en datos: para identificar estrategias para escalar el proyecto de manera eficaz.

Además, este repositorio de recursos de innovación y datos es un catálogo dinámico de conocimiento que incluye artículos especializados, guías de implementación, casos de estudio y materiales de aprendizaje.

Puedes acceder aquí a la lista de materiales que proporciona el Data Innovation Toolkit

• Web: https://is.gd/datainnovationrepository

E incluso ponerte en contacto con el equipo de desarrollo por si tienes alguna duda o quieres contribuir al repositorio:

• Correo: DIGIT-DIGITAL-INNOVATION@ec.europa.eu

Parar concluir, llegar a aprovechar el valor de los datos con una perspectiva innovadora no es un salto mágico, sino un proceso gradual y complejo. En este camino, el Data Innovation Toolkit puede ser de utilidad ya que ofrece un marco estructurado. La implementación efectiva requerirá inversión en capacitación, adaptación cultural y compromiso a largo plazo.

Esta es solo una pequeña selección de contenidos. ¿Conoces o estás organizando algún webinar sobre datos y nuevas tecnologías? Cuéntanoslo en los comentarios. 

La ciencia de datos y la Inteligencia Artificial siguen a la vanguardia ofreciendo modelos y predicciones que nos ayudan a dar sentido y respuestas al mundo empresarial y también social. Gracias a estos webinars podemos comprobar cómo ambos se abren camino en nuestro día a día de una forma vertiginosa.

SIMON Mobile es una aplicación de navegación y aparcamiento concebida para personas con movilidad reducida, disponible por ahora en tres ciudades europeas: Madrid, Lisboa, Reading y Parma.

A través de sus servicios, los usuarios pueden localizar las plazas de aparcamiento reservadas para personas con discapacidad así como la ubicación de ascensores o rampas en los sistemas de transporte público.

Además, a través de esta app móvil es posible calcular rutas en estas tres ciudades según las necesidades del viajero: a pie, en silla de ruedas o coche. 

El desarrollo de SIMON Mobile está apoyado por el Proyecto SIMON (Assisted Mobility for Older and Impaired Users) financiado por la Comisión Europea (CIP-ICT-PSP-2013-7- 621041). 

Esta aplicación se muestra como ejemplo de reutilización de datos abiertos, aunque ya no está operativa. ¡Esperamos que te sirva de inspiración para tus propios proyectos!

Share-PSI 2.0 es una red temática, cofinanciada por la Comisión Europea dentro del programa CIP (Competitiveness and Innovation Programme) y del marco de acciones de la Agenda Digital Europa, que está formada por cuarenta organizaciones procedentes de veinticinco países diferentes. El objetivo de dicha entidad es intercambiar experiencias sobre la implementación de las políticas de apertura de la información pública e impulsar el cumplimiento de la Directiva de Reutilización de Información del Sector Público (201/37/UE).

Entre las actividades organizadas por la Red, se encuentra el Taller: Usos de Open Data dentro del Gobierno para la Innovación y la Eficiencia. Este evento tendrá lugar en la Universidad del Egeo en la Isla de Samos (Grecia) durante la quinta Cumbre de Samos que se celebrará del 30 de junio al 1 de julio de 2014. 

Dicho taller es una oportunidad excelente para los miembros de la comunidad open data internacional para presentar sus propias iniciativas sobre las siguientes temáticas:

• Uso de datos abiertos por las administraciones públicas que demuestre el valor de los datos abiertos en el sector público. Mejoras en las prestaciones de servicios públicos.
• Ejemplos de reutilización de datos para la elaboración de políticas.
• Ejemplos de colaboración entre las diferentes comunidades del open data.
• Ideas innovadoras sobre la reutilización de los datos abiertos en la sociedad y los modelos políticos.
• Enfoques novedosos para el tratamiento de la información y su visualización.
• Crowdsourcing.
• Comunicación entre las organizaciones públicas que abren los datos y los usuarios que los reutilizan. 

Las propuestas no deben superar las 5 páginas de extensión y es imprescindible que se entreguen en formato no propietario (HTML, PDF, ePub…) a través de la dirección de correo electrónico group-share-psi@w3.org. La fecha límite para la entrega para la presentación de los trabajos es el próximo 13 de abril de 2014; el comité organizador revisará cada uno de ellos durante las dos semanas siguientes y se pondrá en contacto con los seleccionados que expondrán sus iniciativas durante el evento.