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La normativa UNE 0087 define por primera vez en España los principios y requisitos clave para crear y operar en espacios de datos
El pasado día 17 de julio se publicó oficialmente la Especificación UNE 0087 “Definición y caracterización de los Espacios de Datos”, la primera norma española que establece un marco común para estos entornos digitales.
Este hito ha sido posible gracias a la colaboración del Centro de Referencia de Espacios de Datos (CRED), con la Asociación Española de Normalización (UNE). Dicha normativa, que fue aprobada el 20 de junio de 2025 define tres pilares claves en la adhesión a los espacios de datos: interoperabilidad, gobernanza y creación de valor, con el objetivo de ofrecer seguridad jurídica, confianza y un lenguaje técnico común en la economía del dato.
Para su creación, se han formado tres grupos de trabajo con más de 50 participantes de entidades tanto públicas como privadas que han aportado su conocimiento para definir los principios y características clave de estos sistemas colaborativos. Estos grupos de trabajo se han coordinado de la siguiente manera:
- GT1: Definición de Espacios de Datos y Modelo de Madurez.
- GT2: Interoperabilidad Técnica y Semántica.
- GT3: Interoperabilidad legal y organizativa.
La publicación de esta normativa supone, por tanto, un documento de referencia para la creación de espacios de datos seguros y confiables, aplicable en todos los sectores productivos y que sirve de base para futuros documentos guía.
De este modo, para ofrecer unas directrices que faciliten la implementación y desarrollo de los espacios de datos, nace la especificación UNE 0087:2025 para crear un marco inclusivo de referencia que oriente a las organizaciones y que estas se puedan aprovechar de toda la información en un entorno de cumplimiento normativo y soberanía digital. La publicación de esta normativa tiene una serie de beneficios:
- Acelerar el despliegue de los espacios de datos en todos los sectores de la economía.
- Favorecer la sostenibilidad y el escalado / crecimiento de los ecosistemas de compartición de datos.
- Fomentar la colaboración pública /privada, asegurando la convergencia con Europa.
- Avanzar hacia la autonomía tecnológica y la soberanía de los datos en los ecosistemas.
- Promover el descubrimiento de nuevas oportunidades de negocio innovadoras fomentando la colaboración y creación de alianzas estratégicas.
Dentro de la especificación se definen qué son los espacios de datos, de establecen sus características clave de interoperabilidad, gobernanza y generación de valor y se determinan cuáles con los beneficios de su adhesión. La especificación está publicada aquí y es importante añadir que, aunque aparezca un coste de descarga, tiene carácter gratuito, gracias al patrocinio de la Dirección General del Dato.
Con esta herramienta, España da un paso firme en la consolidación de espacios de datos cohesivos, seguros y alineados con el marco europeo, facilitando la implantación de proyectos transversales en diferentes sectores.
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Vivimos en un entorno en constante evolución en el que los datos crecen de manera exponencial y son, además, un componente fundamental de la economía digital. En este contexto, es necesario desbloquear su potencial para maximizar su valor mediante la creación de oportunidades para su reutilización. Sin embargo, es importante tener en cuenta que ese incremento en velocidad, escala y variedad de los datos supone que asegurar su calidad sea más complicado.
En este escenario surge la necesidad de establecer procesos comunes aplicables a los activos de datos de toda organización a lo largo de su ciclo de vida. Todo tipo de instituciones deben disponer de datos bien gobernados, gestionados y con niveles adecuados de calidad, siendo necesaria una metodología de evaluación común que pueda ayudar a una mejora continua de dichos procesos y permita evaluar la madurez de una organización de forma estandarizada.
La Oficina del Dato ha patrocinado, promovido y participado en la generación de las especificaciones UNE, unos recursos normativos que permiten implantar procesos comunes en la gestión del dato y que además proporcionan un marco de referencia para establecer una cultura de datos organizacional.
Por una parte, encontramos las especificaciones UNE 0077:2023 Gobierno del dato, UNE 0078:2023 Gestión del dato y UNE 0079:2023 Gestión de la calidad del dato, que están concebidas para ser aplicadas de forma conjunta, habilitando un marco de referencia sólido que fomente la adopción de prácticas sostenibles y efectivas alrededor del dato.
Además, es necesaria una metodología de evaluación común que permita una mejora continua de los procesos de gobierno, gestión y gestión de la calidad del dato, así como la medición de la madurez de las organizaciones de forma estandarizada. Para el desarrollo de un marco homogéneo de evaluación del tratamiento que una organización hace de los datos se ha desarrollado la especificación UNE 0080.
Con el objetivo de ofrecer un proceso basado en estándares internacionales que ayude a las organizaciones a utilizar un modelo de calidad y a definir características y métricas de calidad adecuadas, se ha generado la especificación UNE 0081 Evaluación de la calidad del dato que complementa la UNE 0079 Gestión de la calidad del dato.
La siguiente infografía resumen cuáles son las claves de las Especificaciones UNE sobre el dato y las principales ventajas de su aplicación (haz clic en la imagen para acceder a la infografía).
También está disponible un vídeo explicativo sobre las Especificaciones UNE sobre datos
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Hoy en día, la calidad de los datos desempeña un papel fundamental en el mundo actual, donde la información es un activo valioso. Asegurar que los datos sean precisos, completos y confiables se ha vuelto esencial para el éxito de las organizaciones y garantiza el éxito de la toma de decisiones informadas.
La calidad de los datos tiene un impacto directo no solo en el intercambio y uso a nivel interno de cada organización, sino también en la compartición de datos entre diferentes entidades, siendo una variable clave en el éxito del nuevo paradigma de los espacios de datos. Cuando los datos son de alta calidad, se crea un entorno propicio para el intercambio de información precisa y consistente, lo cual permite a las organizaciones colaborar de manera más efectiva, fomentando la innovación y el desarrollo conjunto de soluciones.
Una buena calidad de datos facilita la reutilización de la información en diferentes contextos, generando valor más allá del sistema que los crea. Los datos de alta calidad son más fiables y accesibles, y pueden ser utilizados por múltiples sistemas y aplicaciones, lo que aumenta su valor y utilidad. Al reducir considerablemente la necesidad de realizar correcciones y ajustes constantes, se ahorra tiempo y recursos, permitiendo una mayor eficiencia en la implementación de proyectos y la creación de nuevos productos y servicios.
La calidad de los datos también juega un papel fundamental en el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los modelos de IA se basan en grandes volúmenes de datos para obtener resultados precisos y confiables. Si los datos utilizados están contaminados o son de baja calidad, los resultados de los algoritmos de IA serán poco confiables o incluso erróneos. Por lo tanto, garantizar la calidad de los datos es esencial para lograr el máximo rendimiento de las aplicaciones de IA, reducir o eliminar sesgos y aprovechar su potencial al máximo.
Con el objetivo de ofrecer un proceso basado en estándares internacionales que pueda ayudar a las organizaciones a utilizar un modelo de calidad y a definir características y métricas de calidad adecuadas, la Oficina del Dato ha patrocinado, promovido y participado en la generación de la especificación UNE 0081 Evaluación de la calidad del dato que complementa la especificación ya existente UNE 0079 Gestión de la calidad del dato, centrada más en la definición de procesos de gestión de la calidad del dato que en la calidad del dato como tal.
Especificación UNE – Guía de Evaluación de la calidad del dato
La especificación UNE 0081, familia de estándares internacionales ISO/IEC 25000, permite conocer y evaluar la calidad de los datos de toda organización, permitiendo establecer un plan futuro para su mejora, y pudiéndose incluso llegar a certificar su calidad formalmente. Los destinatarios de está especificación, aplicable a cualquier tipo de organización independientemente de su tamaño o dedicación, serán los responsables de calidad de datos, así como los consultores y auditores que necesiten llevar a cabo una evaluación de los conjuntos de datos dentro de sus funciones.
La especificación primero expone el modelo de calidad del dato, en dónde se detallan las características de calidad que pueden tener los datos, así como algunas métricas aplicables, para una vez definido este marco de trabajo, pasar a definir el proceso que se debe seguir para evaluar la calidad de un conjunto de datos. Finalmente, la especificación acaba detallando como interpretar los resultados obtenidos de la evaluación mostrando algún ejemplo concreto de aplicación.
Modelo de calidad del dato
La guía propone una serie de características de calidad siguiendo las presentes en la norma ISO/IEC 25012, clasificándolas entre aquellas inherentes al dato, dependientes del sistema donde se aloja el dato o dependientes de ambas circunstancias. Se justifica la elección de estas características dado que abarcan las presentes en otros marcos de referencia tales como DAMA, FAIR, EHDS, IA Act y RGPD.
En base a las características definidas, la guía se apoya en la norma ISO/IEC 25024 para proponer un conjunto de métricas que sirvan para medir las propiedades de las características, entendiendo estas propiedades como “subcaracteristicas” de las características.
Así, a modo de ejemplo, siguiendo el esquema de dependencias, para la característica concreta de “consistencia del formato de datos” se muestran sus propiedades y métricas, detallándose una de ellas.
Proceso para evaluar la calidad de un conjunto de datos
Para realizar la evaluación en sí de la calidad de los datos, la guía propone seguir la norma ISO/IEC 25040, que establece un modelo de evaluación que tiene en cuenta tanto los requisitos y restricciones definidas por la organización, como los recursos necesarios tanto materiales como personales. Con estos requisititos, se establece un plan de evaluación a través de unas métricas y criterios de decisión concretos en función de los requisitos de negocio, que permita realizar la correcta medición de las propiedades y características e interpretar sus resultados.
A continuación, se muestra un esquema con los pasos a realizar en el proceso, así como sus principales actividades:
Resultados de la evaluación de calidad
El resultado de la evaluación dependerá directamente de los requisitos marcados por la organización y los criterios de cumplimiento. Las propiedades de las características suelen evaluarse de 0 a 100 a partir de los valores obtenidos en las métricas definidas para cada uno de ellos, y las características a su vez se evalúan por agregación de las anteriores también de 0 a 100 o mediante la conversión a un valor discreto de 1 a 5 (1 calidad deficiente, 5 calidad excelente) en función de las reglas de cálculo y ponderación que se hayan establecido. Al igual que de la medición de las propiedades se obtiene la de sus características, lo mismo pasa con estas características, que mediante su suma ponderada en base a las reglas que se hayan definido (pudiendo establecer más peso a unas características que a otras), se pueda obtener un resultado final de la calidad de los datos. Por ejemplo, si queremos calcular la calidad de los datos en base a una suma ponderada de sus características intrínsecas, en donde por el tipo de negocio, interese darle mayor peso a la exactitud, entonces se podría definir una fórmula como la siguiente:
Calidad de datos = 0.4*Exactitud + 0.15*Completitud + 0.15*Consistencia + 0.15*Credibilidad + 0.15*Actualidad
Supongamos que de forma similar se han calculado cada una de las características de la calidad en base la suma ponderada de sus propiedades, resultando los siguientes valores: Exactitud=50%, Completitud=45%, Consistencia=35%, Credibilidad=100% y Actualidad=50%. De esta forma la calidad de datos resultaría:
Calidad de datos = 0.4*50% + 0.15*45% + 0.15*35% + 0.15*100% + 0.15*50% = 54.5%
Si suponemos que se han establecido en la organización unos requisitos como los que se muestran en la siguiente tabla:
Se podría concluir que la organización en general cuenta con una calificación del dato de “3= Calidad Buena”.
En resumen, la evaluación y mejora de la calidad del conjunto de datos podrá ser todo lo exhaustiva y rigurosa que sea necesaria, y se debe llevar a cabo de manera iterativa y constante de forma que los datos vayan incrementando su calidad de forma continua, de forma que se asegure una calidad del dato mínima o incluso se pueda certificar. Esta calidad mínima del dato puede referirse a mejorar los conjuntos de datos internos a una organización, es decir, los que la organización gestiona y explota para el funcionamiento de sus procesos de negocio; o bien puede utilizarse para favorecer la compartición de conjuntos de datos mediante el nuevo paradigma de los espacios de datos generando nuevas oportunidades de mercado. En este último caso, cuando una organización quiera integrar sus datos en un espacio de datos para su futura intermediación, es conveniente realizar una evaluación de calidad, etiquetando el conjunto de datos adecuadamente en referencia a su calidad (quizás mediante su metadatado). Un dato de calidad contrastada tiene una utilidad y un valor distinto de aquel que carece de ella, posicionando al primero en un lugar preferencial dentro del mercado competitivo.
El contenido de esta guía, así como del resto de especificaciones UNE mencionadas, puede visualizarse de forma libre y gratuita desde el portal de AENOR a través del enlace que figura a continuación accediendo al apartado de compra y marcando “lectura” en el desplegable en el que aparece preseleccionado “pdf”. El acceso a esta familia de especificaciones UNE del dato está patrocinado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección General del Dato. Aunque la visualización requiere registro previo, se aplica un descuento del 100% sobre el total del precio que se aplica en el momento de finalizar la compra. Tras finalizar la compra se podrá acceder a la norma o normas seleccionadas desde el área de cliente en el apartado mis productos.
ESPECIFICACION UNE 0081:2023 | Normas AENOR
https://tienda.aenor.com/norma-une-especificacion-une-0080-2023-n0071383
https://tienda.aenor.com/norma-une-especificacion-une-0079-2023-n0071118
https://tienda.aenor.com/norma-une-especificacion-une-0078-2023-n0071117
https://tienda.aenor.com/norma-une-especificacion-une-0077-2023-n0071116
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Continuamos en esta segunda entrega de la serie de artículos con la aplicación de las especificaciones UNE. Antes de nada, recordemos que las Especificaciones UNE 0077, UNE 0078 y UNE 0079 introducen las buenas prácticas en el gobierno del dato, gestión del dato y gestión de calidad del dato con una aproximación a procesos (véase Fig.1).
Fig. 1. Procesos contenidos en las especificaciones UNE 0077, UNE 0078 y UNE 0079
Anteriormente, hemos analizado la especificación UNE 0077:2023 sobre los procesos del gobierno del dato. En esta ocasión, nos centraremos en la UNE 0079 dedicada a la gestión de la calidad del dato para ilustrar su aplicación en el contexto de datos abiertos. En este sentido, es importante considerar que la calidad de los datos abiertos va más allá de las conocidas características FAIR. Los principios FAIR (por sus siglas en inglés: Findable, Accesible, Interoperable y Reusable) son aspectos específicos de diseño relacionados con la naturaleza de los datos abiertos que, aun cumpliéndose, no garantizan que los datos puedan ser usados para una tarea específica si no tienen el nivel de calidad adecuado.
Para evaluar la calidad de los datos se necesitan criterios objetivos expresados en términos de características o dimensiones de los mismos. Esto permite formular los requisitos de calidad de datos de los distintos usuarios. Se recogen clasificaciones de estos requisitos en publicaciones más genéricas como “Normas Técnicas para alcanzar la Calidad del Dato” (véase Fig.2. con una identificación de estas características de calidad del dato según ISO/IEC 25012) o bien en otras más específicas, como el caso que nos ocupa de los datos abiertos, tales como la Reunión de Sebastopol, o la Carta Internacional de Datos abiertos.
Fig. 2. Características de calidad de datos según ISO/IEC 25012 (de Normas Técnicas para alcanzar la Calidad del Dato)
Es posible que en diferentes foros se den nombre distintos o muy similares a las mismas características, lo que puede provocar malentendidos, o que lleguen a producirse debates entre los partidarios o detractores de un nombre en concreto. Al margen de los nombres, lo más importante es la interpretación de las definiciones de cada característica o dimensión, y sobre todo la definición de cómo medir esa dimensión o característica y entender el significado de las mediciones para poder actuar sobre los datos en caso de que se necesite.
En este segundo artículo se va a describir cómo el personal a cargo del proyecto de datos abiertos del Ayuntamiento de Vistabella ha abordado algunas de las recomendaciones que se especifican en el Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos como parte de su estrategia de potenciar la publicación de datos abiertos en los correspondientes portales del Ayuntamiento. Tal y como se señalaba en el artículo sobre la Aplicación de la especificación UNE 0077:2023, este ayuntamiento quiere potenciar la publicación de datos abiertos de transportes públicos urbanos y sobre la organización de eventos culturales del municipio.
En dicho artículo también se señalaba que, uno de los proyectos que forma parte del programa de gobierno de datos para implementar la estrategia, es el de “Planificación, control y mejora de la calidad de los datos abiertos”. Este proyecto vertebra el contenido de este artículo, una vez que los responsables de datos abiertos del Ayuntamiento han comprendido que la calidad de los datos publicados es casi tan importante como la cantidad.
La aplicación de la Especificación UNE 0079 se va a realizar en dos partes de este proyecto:
- Control de la calidad de los datos que se recogen desde las distintas concejalías y agentes asociadas, para lo que se aplicará el proceso de control y monitorización de calidad del dato.
- Producción y publicación de datos con niveles adecuados de calidad, para lo que se usará el proceso de planificación de calidad del dato.
Los otros dos procesos restantes de UNE 0079 (aseguramiento de calidad del dato y mejora de calidad del dato) se quedan fuera de este artículo por simplicidad.
Aplicación del proceso de Control y Monitorización de calidad del dato.
Como se comentó en el artículo anterior, la ejecución exitosa de los procesos de negocio se manifiesta porque se han conseguido los resultados de procesos específicos de cada uno de ellos (véase Tabla 1 con los resultados de proceso para el proceso “control y monitorización de calidad del dato). Así, el primer resultado de proceso (RP.01) consiste en identificar los datos cuya calidad debe ser controlada y monitorizada: estos son aquellos datos en bruto que se reciben de las distintas concejalías y empresas públicas de transportes urbanos para crear los correspondientes conjuntos de datos que se pretenden publicar en el portal de datos abiertos.
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Tabla 1. Resultados de proceso del Proceso de Control y Monitorización de calidad del dato; Nota: RP es el acrónimo de Resultado de Proceso |
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Los resultados de la realización satisfactoria de este proceso son:
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Uno de los problemas más frecuentes con los que se encuentran los gestores de los proyectos de datos abiertos del Ayuntamiento de Vistabella con respecto a los datos de transporte es que para construir los conjuntos de datos que van a ser publicados, los datos en bruto recibidos están muy fragmentados, y no hay un plazo de entrega establecido, siendo éste además imprevisible. Esto provoca que la construcción de dichos conjuntos de datos esté amenazada por una serie de factores que hace que los resultados producidos sean en muchas ocasiones difícilmente aprovechables. Por ello, y como parte del segundo resultado de proceso (RP.02), se ha decidido estudiar el patrón de envíos de los datos en bruto por parte de los agentes colaboradores, así como los niveles de calidad mínimos necesarios para construir conjuntos de datos. Se llegó a la conclusión, consultando el Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos de datos.gob.es, de que las características de calidad afectadas eran la consistencia, la completitud, la credibilidad, la disponibilidad y la actualidad de esos datos. Conscientes de esta necesidad, y tomando como punto de partida los resultados de estas conclusiones, se desarrollaron como tercer resultado de proceso (RP.03) mecanismos de medición para esas características de calidad del dato sobre los datos en brutos recibidos desde cada uno de los agentes que se consideran que deben contribuir a elaborar los conjuntos de datos de transporte que el Ayuntamiento quiere publicar.
Además, como parte del cuarto resultado de proceso (RP.04), se establecen y aplican mecanismos para corregir aquellos valores de los datos que no satisfacen los umbrales mínimos de calidad necesarios para considerar que los datos en bruto pueden ser incorporados al proceso de creación de datos de transporte a ser publicados, dejando registros de los cambios proporcionados (como manifestación del quinto resultado de proceso RP.05).
El estudio de estos registros de cambios se utilizará para proponer cambios en la forma en la que los agentes colaboradores del ayuntamiento interactúan con el Ayuntamiento (como manifestación del sexto resultado de proceso RP.06).
Aplicación del proceso de planificación de calidad del dato
Al haberse invertido una cantidad importante de dinero público en la construcción del conjunto de datos, la principal preocupación de los responsables de datos abiertos del Ayuntamiento de Vistabella es asegurar que los conjuntos de datos publicados tengan niveles de calidad suficientes para asegurar que pueden ser usados y reusados. Tal y como se recoge en el proceso de construcción de los conjuntos de datos, es necesario planificar la calidad del conjunto de datos (en algunos entornos a esto lo llaman data quality by design). Conocedores de esta necesidad, desde el Ayuntamiento entienden las ventajas de ejecutar el proceso de planificación de calidad del dato, y de conseguir los correspondientes resultados de procesos (véase Tabla 2, con los resultados de proceso del proceso “Planificación de calidad del dato”).
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Tabla 2. Resultados de proceso del Proceso de Planificación de calidad del dato Nota: RP es el acrónimo de Resultado de Proceso |
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Los resultados de la realización satisfactoria de este proceso son:
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Para eso, los responsables de la oficina del dato combinan las actividades propias de este proceso con el proceso de producción y publicación de los conjuntos de datos. En este sentido, resulta de gran utilidad el Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos que identifica algunos problemas típicos en la publicación de datos abiertos (véase Fig.2) y proporciona recomendaciones para evitar que dichos problemas sucedan. Además, en el manual se identifican las características de calidad afectadas, lo que facilita su incorporación al diseño de los conjuntos de datos. Es muy importante tener en cuenta que algunas de estas recomendaciones afectan directamente a los propios datos (características inherentes de los datos en términos de ISO/IEC 25012), mientras que otras afectan al entorno de los datos (características dependientes del sistema en términos de ISO/IEC 25012). Para una mejor referencia de las características de calidad de datos, véase Fig.2.
Exploremos algunos ejemplos.
Fig. 3. Fallos frecuentes de calidad en los datos abiertos. Fuente: Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos
Uno de los problemas que los responsables de la Oficina del Dato del Ayuntamiento de Vistabella están más interesados en evitar es la publicación de datos incompletos o limitados (que afectan a las características de completitud, disponibilidad, actualidad, credibilidad y precisión) y la publicación de datos obsoletos y sin actualizar (que afecta a las características de disponibilidad, completitud y actualidad). El mismo manual nos está ayudando a completar el primer resultado de proceso (RP.01), ya que nos ha permitido identificar los requisitos de calidad del dato, expresado en esta ocasión en términos de las características de calidad mencionadas anteriormente. Además, teniendo en cuenta los problemas típicos relacionados con el uso de datos de transportes por distintos agentes consumidores de datos, las dos características que los responsables del servicio de publicación de datos abiertos del Ayuntamiento quieren priorizar son las de completitud y actualidad.
En este sentido, y como forma de abordar el segundo resultado de proceso RP.02, se pueden explorar las recomendaciones que hace el Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos. Este manual propone desarrollar un plan de publicación de datos en el que se incorporarán, por un lado, un inventario y catálogo de los datos que formarán parte del proceso de producción del conjunto de datos de transporte de los datos a publicar (para asegurar la completitud) y, por otro lado, se generará un plan de publicaciones que incluirá tanto los momentos de recogida de los datos desde los agentes colaboradores del ayuntamiento, como los momentos en que se deben publicar los datos de transportes resultantes de la integración de los diferentes conjuntos de datos (como forma de asegurar la actualidad).
Tanto los catálogos como los planes de publicación serán implementados y puestos en práctica como parte de los proyectos (se sustentarán en los procesos de gestión de datos que se abordarán en el tercer y último artículo de esta serie) y se establecerán mecanismos para monitorizar el desempeño de estas acciones (como parte del tercer resultado de proceso RP.03).
Por último, y como manifestación del RP.04, se abordarán qué problemas no se han cubierto adecuadamente con las acciones previstas, de modo que se puedan iterar nuevamente sobre el diseño del proceso de producción de los conjuntos de datos y desarrollar los mecanismos necesarios que eviten la aparición de problemas derivados de niveles inadecuados de calidad de datos que malogren su uso en diferentes aplicaciones.
Y con este pequeño extracto sobre cómo los responsables del Ayuntamiento de Vistabella aplican la especificación UNE 0079 en combinación con el Manual práctico para mejorar la calidad de los datos abiertos para abordar los problemas potenciales de calidad de datos llegamos al final de este segundo artículo.
En el tercer artículo de la serie se abordará cómo usar la especificación 0078, correspondiente a la gestión de los datos para implementar los proyectos derivados de la estrategia del dato.
El contenido de esta guía puede visualizarse de forma libre y gratuita desde el portal de AENOR a través del enlace que figura a continuación accediendo al apartado de compra y marcando “lectura” en el desplegable en el que aparece preseleccionado “pdf”. El acceso a esta familia de especificaciones UNE del dato está patrocinado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección General del Dato. Aunque la visualización requiere registro previo, se aplica un descuento del 100% sobre el total del precio que se aplica en el momento de finalizar la compra. Tras finalizar la compra se podrá acceder a la norma o normas seleccionadas desde el área de cliente en el apartado mis productos.
Contenido elaborado por Dr. Ismael Caballero, Profesor titular en UCLM y Dr. Fernando Gualo PhD en Ciencia computacional y Chief Executive Officer and Data Quality and Data Governance Consultant
Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de sus autores.
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Este artículo constituye la tercera y última entrega de la serie de artículos dedicados dedicado a la aplicación de las especificaciones UNE de Gobierno, Gestión y Gestión de la calidad del dato a la publicación de datos abiertos. Recordemos que lo estamos realizando, aplicándolo al caso ficticio del Ayuntamiento de Vistabella y su objetivo de avanzar en la publicación en abierto de información de transporte público y eventos culturales.
La principal motivación de este artículo es explicar cómo se aplica la especificación UNE 0078 de gestión de datos (véase Fig.1.) al caso específico de datos abiertos.
Fig. 1. Procesos contenidos en las especificaciones UNE 0077, UNE 0078 y UNE 0079
Antes de comenzar es importante resaltar la diferencia que las especificaciones introducen entre los conceptos de gestión de datos y gobierno de datos. Así, el Gobierno del Dato tiene un carácter más estratégico mientras que la Gestión del Dato tiene un carácter más orientado a materializar los objetivos marcados en la estrategia. De alguna forma el Gobierno del dato es la Gestión de la Gestión del dato.
También, y dada su relevancia e interés para este artículo se han tenido en cuenta las Orientaciones para la formulación del Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos y su Plantilla para un Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos. Considerando lo especificado en dichos documentos, se realizará un análisis de las indicaciones específicas de gestión de datos y sus responsabilidades, y se buscará su correspondencia con ciertos procesos de gestión de datos presentes en la especificación UNE 0078. Finalmente, y a modo de ejemplo, se explicará en detalle cómo aplicar el proceso “Compartición, Intermediación e Integración del Dato (CIIDat)” para abordar las distintas responsabilidades presentes en dicho proceso.
Mapeo entre las responsabilidades descritas en el Plan de Medidas de Impulso y los procesos de la especificación UNE 0078.
En el documento de Plan de Medidas de Impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos se establece que existen tres tipos de roles involucrados: un comité responsable del impulso de la iniciativa – que tendría responsabilidades más relacionadas con el gobierno del dato –, un equipo de gestores de datos en áreas orgánicas (visión más táctica) y un equipo de gestores de sistemas de información (visión más operativa) – que tendrían estos dos últimos una visión más de gestión de datos. Es interesante la separación entre los roles de gobierno del dato propiamente dicho y los roles de gestión del dato, centrándonos en estos dos últimos al ser de interés del artículo.
En el documento Orientaciones para la formulación del Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos se establecen las responsabilidades para estos roles. Dichas responsabilidades se podrán ejercer de una manera más efectiva, rigurosa y sistemática, si están soportadas por procesos bien definidos. Dado que son roles y responsabilidad de gestión de datos, dichas responsabilidades se han mapeado (véase Tabla 1) a una combinación de los procesos presentes en la especificación UNE 0078, aunque en algún caso, también se hace referencia a algún proceso de UNE 0079.
| Rol | Responsabilidad | Proceso UNE 0078 |
|---|---|---|
| Equipos gestores en áreas orgánicas | Participar en el diagnóstico, viabilidad y planificación de la apertura de los conjuntos de datos |
Gestión del ciclo de vida (CVidDat) CIIDat |
| Conocer funcionalmente los orígenes de datos (aplicaciones o sistemas de información) | CIIDat | |
| Conocer los procedimientos y actividades básicas que impliquen el tratamiento de los datos | CVidDat | |
| Asegurar la calidad de los datos, fijar los metadatos y orientar sobre el modelo de compartición, contemplando los aspectos legales que resulten pertinentes. |
Aseguramiento DQ (UNE 0079) CIIDat |
|
| Publicar, modificar, actualizar o dar de baja conjunto de datos en el catálogo del organismo y en portales federados como datos.gob.es |
Gestión de arquitectura del dato (ArqDat) CVidDat CIIDat |
|
| Analizar las consecuencias derivadas de contratos suscritos con proveedores externos que puedan afectar a los datos procedentes de servicios externalizados susceptibles de ser reutilizados. | CIIDat | |
| Equipos gestores de sistemas de información | Crear y mantener un apartado de datos abiertos en el espacio web del organismo |
ArqDat CIIDat |
| Facilitar el acceso y extracción de datos de los sistemas de información | CIIDat | |
| Preparar datos para su publicación o actualización: depurar datos, adecuar formatos, organizar conjuntos de datos |
CVidDat CIIDat |
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| Garantizar la disponibilidad y consumo de datos para su reutilización directa por medio de APIs |
CIIDat Gestión de Infraestructura Tecnológica (InfrTec) ArqDat |
|
| Colaborar en la publicación, modificación, actualización o baja de los conjuntos de datos en el apartado de datos abiertos en espacio web del organismo. | CIIDat | |
| Asesorar a los gestores de datos en las áreas orgánicas sobre el detalle de la infraestructura tecnológica que soporte el almacenamiento, tratamiento y publicación de datos. |
CVidDat InfrTec |
|
| Participar en el diagnóstico, viabilidad y planificación de la apertura de los conjuntos de datos. | CIIDat |
Tabla 1. Procesos de Gestión de Datos mapeados según las responsabilidaes.
Como puede verse, uno de los procesos más usados es el de Compartición, Intermediación e Integración del Dato (CIIDat) por lo que se incidirá en su desarrollo. Es interesante tener en cuenta que el artículo propone combinar dos recursos: la definición del proceso en la especificación UNE 0078, que da la estructura, y lo indicado en el documento
“Plantilla para un Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos” que daría soporte al contenido.
Compartición, Intermediación e Integración de Datos (CIIDat)
El proceso CCIDat consta de las siguientes tareas:
T.1. Describir y documentar los procesos de adquisición y/o entrega del dato.
El objetivo de esta tarea es documentar los orígenes de los datos y los datos que van a ser publicados, especificando qué atributos deben tener, y tomando decisiones sobre cómo deben publicarse los datos.
En este caso, serán las concejalías de Movilidad y de Cultura, Turismo y Deporte los que se encarguen de producir los datos que se pretenden publicar en abierto. Así, que se pueden rellenar por cada concejalía la plantilla propuesta en el Punto 2.1. del documento Plantilla para un Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos. Así, por ejemplo, la información propia del Ayuntamiento sería la reflejada en la Tabla 2:
Y para cada una de las concejalías se cumplimentaría lo reflejado en las tablas 3 y 4
| Nombre del organismo | Ayuntamiento de Vistabella |
|---|---|
| Identificador DIR-3 | VB00000001 |
| Creador de datos | Director de datos |
| Fecha de inicio | 20/06/2023 |
| Sitio web de datos abiertos | https://opendata.aytovistabella.es |
Tabla 2. Identificación del Ayuntamiento de Vistabella
Y para cada una de las concejalías se cumplimentaría lo reflejado en las tablas 3 y 4
| Área / Departamento publicador | Concejalía de Movilidad |
|---|---|
| Punto de contacto | Dirección General de Infraestructuras de Movilidad |
| Creador de datos | Jefe de Servicio de Analítica de Datos |
| Editor de datos | Secretario Técnico del Servicio de Analítica de Datos |
| Fecha de incorporación | 21/06/2023 |
Tabla 3. Identificación de la Concejalía de Movilidad
| Área / Departamento publicador | Concejalía de Cultura, Turismo y Deporte |
|---|---|
| Punto de contacto | Dirección General de Programas y Actividades Culturales |
| Creador de datos | Jefe de Servicio de Informática |
| Editor de datos | Secretario Técnico del Servicio de Informática |
| Fecha de incorporación | 22/06/2023 |
Tabla 4. Identificación de la Concejalía de Cultura, Turismo y Deporte
La publicación de los datos obedece a dos planes desarrollados como parte de la estrategia del dato de potenciar la publicación de datos abiertos en los correspondientes portales de datos abiertos y fomentar su reutilización para ofrecer a sus vecinos datos de calidad de manera transparente y responsable. A modo de ejemplo se describe el plan presentado en la Tabla 5 para los datos de transporte.
| Nombre del plan | Apertura de Datos de Movilidad |
|---|---|
| Editor del plan | Dirección General de Infraestructuras de Movilidad |
| Periodo de Vigencia | 1 año |
| Fecha creación plan | 05/05/2023 |
| Fecha última versión del plan | 17/06/2023 |
Tabla 5. Plan de Apertura de Datos de Movilidad
Para cada concejalía se tendrá un conjunto de datos que se pretenden publicar. Para describir los orígenes y descripción de estos datos se puede usar la plantilla correspondiente, representada en la Tabla 6. Esto constituye en sí un repositorio de metadatos.
| Área Responsable | Sistema de Información | Misión Principal | Factibilidad Apertura Técnica | Potenciales Conjunto de Datos | Medidas Necesarias | Comentarios |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Movilidad | BUS | Mejora puntualidad buses | Factible | Horarios de Buses Urbanos | Anonimizar datos conductores y autobuses | Publicación demandada en Formatos CSV |
| Movilidad | Metro | Mejora servicio nocturno metro | Factible | Horario de Metros | Geoposicionar datos de metros | Publicación en CSV, TXT. |
Tabla 6. Activos de información seleccionados para ser publicados
Una vez identificado los datos a publicar, el proceso prescribe que puede ser necesario establecer contratos de adquisición con las fuentes de datos, estableciendo cláusulas específicas con las fuentes de datos que cubran aspectos relacionados con el nivel de servicio tales como requisitos operacionales (p.ej. formatos de adquisición de datos), requisitos de calidad de datos, etc. Para ello, empleando la plantilla presente en el documento, a modo de ejemplo, para los datos de “horario de autobuses urbanos” se reflejaría la información presente en la tabla 7.
| Área Responsable | Nombre Dataset | Dataset de alto valor | Fecha de Apertura Prevista | Formatos Previstos | Frecuencia de actualización | Comentarios |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Movilidad | Trazas de ruta de Buses Línea 9 | No | Todos los martes | CSV, TXT, XLS | Semanal | Cubren las frecuencias de autobuses del Campus Norte de la Universidad. Los datasets serán recopilados de la Empresa Municipal de Transportes |
| Movilidad | Trazas de Horario Buses Línea 3 | No | Todos los miércoles | CSV, TXT | Semanal | Cubren las frecuencias de autobuses del Centro Comercial “La Mirada”. Los datasets serán recopilados de la Empresa Municipal de Transportes |
Tabla 7. Activos de información seleccionados para ser publicados
El interés que tienen los conjuntos de datos mostrados en la Tabla 7 está condicionado por la prestación de servicios de ordenación de movilidad que debe hacerse para garantizar la prestación de otros servicios públicos y privados. Por ejemplo, se quieren publicar las trazas de ruta de los autobuses de la Línea 9, que cubre el Campus Norte de la Universidad, en el que hay mayor cantidad de alumnos, porque se desea estimar la
frecuencia de viajeros (mayoritariamente alumnos, profesores y personal de servicio de la Universidad) para no interferir en los servicios públicos de recogida de basura, y para poder dar respuesta a los propietarios de puestos ambulantes de comida que quieren conocer la frecuencia de viajeros en distintas paradas a distintas horas para elegir donde ponerse.
Por otro lado, este es el momento en el que tiene que describirse cómo y dónde se publicarán los datos. De acuerdo con el plan de apertura, los datos abiertos se publicarán en el portal de datos abierto del ayuntamiento https://opendata.aytovistabella.es. Los formatos de cada publicación serán los establecidos para cada conjunto de datos. Por ejemplo, las trazas de los autobuses se publicarán en formato CSV, TXT y XLS (véase Tabla 7).
T.2. Describir y documentar los procesos de transformación y de integración del dato
Una vez descritos los datos que se van a abrir y que deben ser publicados, el siguiente paso que debe cubrirse es la descripción del proceso de transformación de los datos y las acciones específicas que deben hacerse para poder publicarse en abierto. Siguiendo con el ejemplo del horario de los autobuses, los datos en origen tienen información del conductor, la matrícula del autobús, de la geoposición de las paradas, del número de viajes que se han validado (cuántas personas han subido al autobús) y del momento exacto en el que se producen las paradas y se reanuda la marcha. Para poder publicar los datos, se deben eliminar de los datos cualquier identificación del conductor y del autobús. Como los conjuntos de datos se publican semanalmente todos los martes (véase tabla 7), se decidió que la fecha de preparación de los datasets serían los lunes y sería necesario preparar los conjuntos de datos para que se integren los datos de cada día de la semana, desde los lunes hasta los domingos. Además, se generarán distintas versiones de los conjuntos de datos integrados semanalmente, una versión por cada formato en el que se tengan que publicar los datos. Obsérvese que en esta tarea se describe o diseña cómo debe realizarse el proceso de transformación e integración del dato, pero la ejecución propiamente dicha se realiza en la tarea T5.
T3. Adaptar la infraestructura tecnológica de compartición e integración del dato
La infraestructura tecnológica tiene que adaptarse para poder dar cabida a la implementación y puesta en producción del fichero ETL que extrae los datos de cada fuente de datos (en el caso de los autobuses, el sistema de información BUS según la tabla 6), y para almacenar las diferentes versiones de los conjuntos de datos, tanto una versión intermedia, como las versiones en los distintos formatos.
Además, se debe preparar la plataforma https://opendata.aytovistabella.es para que se puedan ir añadiendo los conjuntos de datos correspondientes a cada semana en los tres formatos previstos.
T.4. Diseñar y ejecutar un plan de adquisición y/o entrega del dato
El proceso CIIDat en este punto prescribe diseñar y ejecutar la extracción de los conjuntos de datos y diseñar y ejecutar la publicación de los datos. En el caso del ejemplo de los autobuses de la Línea 9, esto se realizará de acuerdo con lo establecido en la tarea T2. Por cuestiones de auditoría, se recomienda guardar trazas de ejecución de los planes de adquisición y entrega de los datos, para poder verificar, si se hubieran firmado, que se han cumplido los acuerdos de nivel de servicio tanto con los proveedores de datos (la empresa municipal de transporte), como con los destinatarios de datos (el portal https://opendata.aytovistabella.es).
En el ejemplo que nos ocupa, merece la pena indicar que esta tarea se debería ejecutar dos veces: una para la extracción de los datos desde la empresa municipal de transporte, y la segunda cuando se vayan a publicar los datos una vez transformado (objetivo de la tarea T5).
T5. Diseñar y ejecutar un plan de integración del dato
En esta tarea el objetivo es proceder a la transformación e integración del dato de acuerdo a las indicaciones establecidas durante la tarea T2.-
Conclusiones
En este artículo se ha mostrado cómo se puede usar el proceso de Compartición, Intermediación e Integración de Datos (CIIDat) para la publicación en abierto de determinados datos, combinándose con las plantillas incluidas en el documento Plantilla para un Plan de medidas de impulso de la apertura y reutilización de datos abiertos.
Queremos hacer hincapié en que la ejecución de este proceso, tal como se muestra en la Tabla 1, podría requerir la ejecución de otros procesos de gestión de datos y/o de gestión de calidad del dato, por ejemplo, el proceso de Gestión del Ciclo de Vida.
El contenido de esta guía puede visualizarse de forma libre y gratuita desde el portal de AENOR a través del enlace que figura a continuación accediendo al apartado de compra y marcando “lectura” en el desplegable en el que aparece preseleccionado “pdf”. El acceso a esta familia de especificaciones UNE del dato está patrocinado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección General del Dato. Aunque la visualización requiere registro previo, se aplica un descuento del 100% sobre el total del precio que se aplica en el momento de finalizar la compra. Tras finalizar la compra se podrá acceder a la norma o normas seleccionadas desde el área de cliente en el apartado mis productos.
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Contenido elaborado por Dr. Ismael Caballero, Profesor titular en UCLM y Dr. Fernando Gualo PhD en Ciencia computacional y Chief Executive Officer and Data Quality and Data Governance Consultant
Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de sus autores.
Documentación
El dato es un pilar clave de la transformación digital. Los datos confiables y de calidad son la base de todo, desde las principales decisiones estratégicas hasta el proceso operativo de rutina, son fundamentales en el desarrollo de los espacios de datos, así como la base de soluciones disruptivas ligadas a ámbitos tales como la inteligencia artificial o el Big Data.
En este sentido, la correcta gestión y gobierno de los datos se ha convertido en una actividad estratégica para todo tipo de organizaciones, públicas y privadas.
La normalización del gobierno del dato se basa en 4 principios:
- Gobernanza
- Gestión
- Calidad
- Seguridad y privacidad de datos
Aquellas organizaciones que quieran implementar un marco de gobierno sólido basado en estos pilares tienen a su disposición una serie de normas técnicas que proveen de principios guiadores para garantizar que los datos de una organización son correctamente gestionados y gobernados, tanto internamente como por contrataciones externas.
Con el objetivo de intentar aclarar las dudas en esta materia, la Asociación Española de Normalización (UNE), ha publicado varios materiales de apoyo.
El primero es un artículo sobre las distintas normas técnicas a considerar a la hora de desarrollar un gobierno del dato efectivo. Las normas recogidas en dicho artículo, junto a alguna adicional, se resumen en la siguiente infografía:
(Puedes descargar la versión accesible en word aquí)
Además, la UNE también ha publicado el informe “Estándares para la economía del dato”, que se puede descargar al final de este artículo. El informe comienza con una introducción donde se profundiza en el contexto legislativo europeo que está impulsando la Economía del dato y el reconocimiento que en él se hace de la normalización técnica como una herramienta clave a la hora de alcanzar los objetivos fijados. A continuación, se analizan de manera más detallada las normas técnicas incluidas en la infografía anterior.