Turismo

Aplicación oficial de la Red Sísmica Nacional (IGN. Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana) que permite la recepción y visualización de todos los eventos sísmicos de España y alrededores en nuestro dispositivo Android.

Las características principales de la aplicación son:

1.- Distancia al epicentro del evento sísmico y parámetros epicentrales.
2.- Geolocalización de la posición del usuario y del epicentro.
3.- En el caso de que haya riesgo de tsunami se indicará a través de un icono en pantalla (en Menú principal, Ayuda se encuentra toda la información).
4.- En caso de haber sentido un terremoto, posibilidad de envío de un formulario macrosísmico a través de sencillos iconos animados.
5.- Posibilidad de envío de fotografía a la RSN (Red Sísmica Nacional) en caso de encontrar algún daño o efecto del evento sísmico.
6.- Posibilidad de activar el servicio de envío de notificaciones en caso de evento sísmico.
7.- Mapa General donde se podrán visualizar todos los terremotos
8.- Filtros para mostrar únicamente los terremotos de unos parámetros particulares (de magnitud mínima y región).
9.- Posibilidad de compartir el evento por redes sociales, mail, etc...
10.- Acceso a la información detallada para cada evento (web del IGN)
11.- Información sobre "qué hacer en caso de terremoto" y "qué hacer en caso de tsunami"

Vídeo explicativo de las apps del CNIG: https://www.youtube.com/watch?v=l2piqPFXfBo

Diseñada para ser muy sencilla de usar, sin tener que realizar ninguna configuración podrás conectarte a los servicios del IGN y al centro de descargas del CNIG para obtener mapas y rutas.

Con esta aplicación podrás recorrer las rutas de los Parques Nacionales o las etapas del Camino de Santiago o utilizar tus TRACKS/RUTAS, planificar excursiones utilizando mapas, navegación y recorridos guiados, sin necesidad de tener conexión a internet previa descarga de datos.

Todos los mapas y rutas que se utilizan son gratuitos y te permite:

- Ubicación por GPS, incluso sin tener cobertura en el móvil
- Modo de mapas sin conexión, guardados con antelación
- Trazar rutas (tracks) con GPS sobre los mapas del Instituto Geográfico Nacional.
- Guardar y visualizar los tracks en formato gpx, kml y kmz.
- Hacer seguimiento de rutas cargadas en la aplicación.
- Crear tus puntos de interés con la posibilidad de crear tipos de puntos de interés propios con formularios asociados.
- Visualización del posicionamiento mediante coordenadas, rumbo, velocidad, altitud. Cálculo de distancias.
- Servicio de realidad aumentada, con picos importantes y vértices REGENTE.
- Acceso a servicios de emergencias, con un enlace a la app AlertCops, de la Secretaría de Estado de Seguridad.
- La aplicación se encuentra en Español e Inglés.

Vídeo explicativo sobre las aplicaciones móviles del IGN y CNIG: https://www.youtube.com/watch?v=l2piqPFXfBo

Visualizador gratuito ideal para senderismo, ciclismo, correr o esquiar, que utiliza como cartografía de fondo los servicios del Instituto Geográfico Nacional  y  otra conjunto de servicios de otros Ministerios, como por ejemplo la información Catastral de las parcelas proporcionada por la Dirección General de Catastro.
Con esta aplicación podrás recorrer las rutas de los Parques Nacionales o las etapas del Camino de Santiago o utilizar tu TRACKS/RUTAS, planificar excursiones utilizando mapas, navegación y recorridos guiados, sin necesidad de tener conexión a internet 
Todos los mapas y rutas que se utilizan son gratuitos y te permite:
  -    Ubicación por GPS, incluso sin tener cobertura en el móvil
  -    Modo de mapas sin conexión*: guárdalos con antelación
  -    Trazar rutas  (Tracks) con GPS sobre los mapas del Instituto Geográfico Nacional. 
  -    Guardar y visualizar los tracks en formato gpx o kml y kmz.
  -    Soporta servicios de mapas WMS y WMTS del IGN, puedes utilizar la aplicación como visor WMS
  -    Utiliza los servicios del proyecto CartoCiudad para la localización de los lugares
  -     Visualización del posicionamiento mediante coordenadas, rumbo, velocidad, altitud. Cálculo de distancias
  -    La aplicación se encuentra en español, catalán, gallego, euskera e inglés.
  -    Basada en el software OruxMaps.

Mapas de España se usa como herramienta GIS, procede de un departamento gubernamental español (https://www.ign.es/web/ign/portal) y es utilizada por profesionales de variado tipo, incluyendo a trabajadores del Estado español (policías, guardas forestales, bomberos...)
Es común tener el catálogo de mapas de España en el almacenamiento interno. Por ejemplo, bases de datos, en formato mbtiles:
https://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/loadMapMov.do
No es posible mover toda esa información al almacenamiento privado de cada app que quiera usar esos datos (estamos hablando de decenas o centenares de gigabytes). Y desde el almacenamiento público, usando el sistema de Android de acceso a ficheros no se permite el acceso directo y aleatorio a ficheros, que es requerido por la app para acceder a bases de datos o formatos de mapas binarios.
Sin ese permiso, los usuarios profesionales y los no profesionales que habitualmente usan la app como GIS no podrán seguir usando la app conforme a sus necesidades.

Vídeo explicativo de las apps del CNIG:https://www.youtube.com/watch?v=l2piqPFXfBo

 

El 9 de noviembre Valencia acoge el evento DataBeersVLC no29, organizado conjuntamente por el colectivo DataBeersVLC y el área de Gobierno Abierto del Ayuntamiento de Valencia, que además se podrá seguir en vivo a través de internet. El programa incluye cuatro charlas sobre datos, de las que tres se centrarán en datos abiertos. 

DataBeers es una iniciativa sin ánimo de lucro que está presente en todo el mundo. Esta organización tiene como objetivo crear una comunidad mundial de amantes de los datos y para ello organiza eventos abiertos al público en general, en los que comparten los resultados y métodos más avanzados en Ciencia de Datos de una manera comprensible en un ambiente informal. DataBeers nació en Madrid en 2014 pero ya se ha extendido por todo el mundo y actualmente está presente en 25 ciudades de diferentes países. 

En España tiene presencia en Madrid, Barcelona, Málaga o Valencia, entre otras localidades. En esta última, la comunidad de DataBeersVLC que nació en 2016, organiza la cuarta edición de AI & Dataviz el 9 de noviembre a las 19:00h en el Centro de Cultura Contemporánea Octubre. En línea con su objetivo de acercar los datos a todo tipo de público, el encuentro será retransmitido en directo a través de su canal de Youtube. Además, todas las charlas serán grabadas y podrán ser vistas posteriormente a través de ese mismo medio. 

Datos abiertos en la lucha contra el cambio climático, la mejora del turismo y la agricultura

El programa de la jornada incluye cuatro charlas. Como es habitual es los eventos de DataBeers se trata de intervenciones breves, de alrededor de diez minutos, en un lenguaje comprensible para todo tipo de público. El ambiente distendido que se crea y el tono didáctico de los ponentes permiten acercar el mundo de los datos a los asistentes. 

En esta ocasión, la primera charla tratará sobre ‘La calidad del aire en Valencia’ y de ella se encargará Inmaculada Coma, profesora titular del departamento de Informática de la Universidad de Valencia y directora de la Cátedra de Inteligencia Artificial y Visualización de Información de esta institución académica. 

En esta charla se darán a conocer los datos de las diferentes estaciones de red de vigilancia de la ciudad de Valencia que están disponibles en portal de datos abiertos del Ayuntamiento y se hará un repaso a la evolución de la contaminación en la ciudad gracias al análisis y visualización de esa información. Se trata de un ejemplo de cómo los datos abiertos pueden ayudar a concienciar a la población en un contexto de cambio climático y transición energética.

Otro de los temas que se abordarán en este encuentro es el turismo, donde los datos abiertos están jugando un papel fundamental en la transición del sector hacia la sostenibilidad y la digitalización. Laya Targa, científica de datos, presentará una ‘Visualización y optimización de rutas turísticas en la ciudad de Valencia’. Targa es miembro del Grupo de Investigación de Interacción y Aumentación de Datos (DINA) y técnica en el proyecto ClioViz en el Instituto de Robótica y Tecnologías de la Información y la Comunicación (IRTIC) de la Universidad de Valencia. En la charla se abordarán algunas de las estrategias innovadoras basadas en datos que sirven para mejorar la planificación y el disfrute de las rutas que recorren diferentes monumentos de la ciudad. Se explorarán técnicas de visualización y se demostrará cómo se pueden optimizar las rutas gracias a los datos y lograr una mejor experiencia para los turistas que al mismo tiempo sea respetuosa con la ciudad y sus habitantes.

Ferran Fernández se ocupará de una charla sobre agricultura de datos, concretamente sobre el ‘Ahorro de agua con modelos predictivos de riego’. Fernández, especialista en AgTech, partirá del hecho de que la agricultura consume la mayor cantidad de agua dulce mundial, incidiendo en los episodios de sequías extremas cada vez más frecuentes. Así, ahondará en la necesidad de establecer estrategias que permitan una agricultura más eficiente, sostenible y rentable. 

En este ámbito, no podemos olvidar que la transformación digital está permitiendo que el sector agrícola se modernice y avance hacia la llamada agricultura de precisión. En este proceso, los datos constituyen una herramienta fundamental para que los agricultores conozcan con exactitud qué ocurre en sus cultivos y puedan tomar decisiones más eficientes en cuanto a la producción y más sostenibles con el medio ambiente. La gestión de los recursos hídricos forma parte fundamental de dicho proceso y en esta charla se profundizará sobre las nuevas posibilidades que brindan los datos abiertos en este ámbito. 

Además de las aplicaciones de los datos abiertos en diferentes sectores, durante la jornada Ricard Martínez, director de Cátedra de Privacidad y Transformación Digital Microsoft en la Universidad de Valencia, hablará sobre la protección de datos, un tema que habitualmente suscita gran interés entre los ciudadanos. En la era de inteligencia artificial que estamos comenzando, la privacidad es una de las principales preocupaciones y para ello, es necesario mantener el equilibrio entre el acceso abierto a la información y la protección de los datos personales para garantizar la privacidad de las personas. En la charla se hablará sobre cómo protegerlos desde el diseño y la trazabilidad, huyendo de soluciones radicales como prohibir el tratamiento de datos. 

En definitiva, el programa de la cuarta edición de AI & Dataviz que organiza DataBeersVLC dará a conocer la utilización de datos abiertos en ámbitos con un impacto directo y muy visible en la sociedad. La difusión del uso de datos abiertos es fundamental para favorecer la confianza en los datos y las infraestructuras digitales, así como para concienciar a la población sobre algunos de los retos a los que nos enfrentamos en la actualidad, como el cambio climático. 

Para asistir al evento de manera presencial, tan solo es necesario registrarse aquí. Igualmente es posible seguir la retransmisión en directo a través de internet, conectándose al canal de DataBeersVLC en YouTube. 

Europa está desarrollando un espacio común de datos para el turismo, que busca integrar a múltiples actores, incluyendo autoridades locales y regionales, el sector privado y varios Estados miembro. Entre ellos podemos encontrar también a España, donde ya se han llevado a cabo varios talleres de trabajo como parte del proceso de dinamización del espacio de datos de turismo nacional y con el objetivo de debatir los retos y oportunidades o los casos de uso del sector.

El futuro espacio de datos de turismo está en el centro de la transición hacia una mayor sostenibilidad y una profunda digitalización en el sector. Esta actuación se enmarca también dentro de la estrategia europea de datos, que tiene como visión común la creación de un mercado único donde la información pueda ser compartida libremente, buscando impulsar la innovación en diferentes sectores económicos y en ciertas áreas de interés público. Así mismo, los futuros espacios de datos tienen también gran importancia dentro de la necesidad de recuperar la soberanía digital de Europa, recuperando el control sobre nuestros datos, nuestra capacidad de innovación y la capacidad de elaborar y aplicar nuestra propia legislación en el entorno digital.

Ya en la conferencia del año pasado sobre el Futuro de la Unión Europea se destacó la importancia de los espacios de datos en áreas como el turismo y la movilidad, reconociéndolos como sectores clave para considerar en la transformación digital. El turismo, en particular, se considera un sector especialmente beneficiado por este tipo de iniciativas, dada su naturaleza basada en las experiencias de los usuarios –que son dinámicas y en constante evolución–  y en donde el acceso a la información necesaria en el momento adecuado será por tanto clave.

Así pues, el espacio común Europeo de datos para el turismo busca aumentar el intercambio y la reutilización de datos, estableciendo para ello un modelo de gobernanza que respete la legislación existente. El objetivo final es que todos los interesados se puedan beneficiar de esos datos compartidos de múltiples formas:

• Fomentando la innovación en el sector, mejorando y personalizando los servicios gracias a contar con más información de calidad;
• Ayudando a las autoridades públicas en la toma de decisiones para la sostenibilidad de su oferta turística que estén basadas en datos relevantes;
• Apoyando a las empresas especializadas para que puedan proporcionar mejores servicios basados en el análisis de los datos y de las tendencias del mercado;
• Consiguiendo que las empresas del sector tengan mayor facilidad de acceso al mercado Europeo;
• Mejorando la disponibilidad de fuentes de datos para la elaboración de estadísticas oficiales de calidad.

Sin embargo, existen también varios desafíos que se deben afrontar a la hora de compartir los datos existentes dentro del sector turístico, debido principalmente a reticencias respecto a la reciprocidad y la reutilización de la información. Estos desafíos se podrían resumir como:

1. Interoperabilidad de los datos: Diseñar y gestionar una experiencia turística en Europa implica gestionar una gran diversidad de datos no personales en dominios tan diversos como la movilidad, la gestión medioambiental o el patrimonio cultural, que servirán para enriquecer la experiencia turística. El principal desafío en este ámbito radica en poder compartir y contrastar información de distintas fuentes sin duplicidades, con un marco de referencia que promueva la interoperabilidad entre diferentes sectores, y utilizando estándares ya existentes en la medida de los posible.
2. Acceso a los datos: A diferencia de otros sectores, el ecosistema turístico de la Unión Europea carece de una plataforma única de mercado. Las distintas ofertas son modeladas y catalogadas por diferentes actores, tanto públicos como privados, ya sea a nivel nacional como regional o local. Este enfoque da lugar a un panorama diverso, rico y multilingüe. Aunque el espacio de datos de turismo no pretende servir como nodo de centralización de las reservas, puede contribuir enormemente proporcionando herramientas eficaces de búsqueda de información, facilitando el acceso a los datos necesarios, la toma de decisiones y también la innovación en el sector.
3. Provisión de datos por parte de entidades públicas y privadas: Existe una variedad de datos en este sector, desde datos abiertos como horarios y condiciones climáticas, hasta otros privados y comerciales como datos de búsquedas, reservas y pagos. Una gran parte de estos datos comerciales son gestionados por un pequeño grupo de grandes entidades privadas, por lo que será necesario establecer un diálogo inclusivo para establecer reglas justas y adecuadas sobre el acceso a estos datos dentro del espacio de datos compartido.

Con el objetivo de poder consolidar esta iniciativa, la Senda de la Transición para el Turismo, introdujo la necesidad de avanzar en la creación y optimización de un espacio de datos específico para el sector turístico, buscando modernizar y potenciar este importante sector económico en Europa a través de las siguientes acciones clave:

• Gobernanza: La gobernanza del espacio de datos turísticos determinará cómo se relacionarán los principales habilitadores necesarios para garantizar la interoperabilidad. El objetivo es conseguir que los datos se accedan, compartan y utilicen de manera lícita, justa, transparente, proporcional y no discriminatoria para generar confianza, apoyar la investigación y la innovación dentro del sector.
• Semántica para la interoperabilidad: Se necesitan modelos y vocabularios de datos comunes para conseguir una interoperabilidad efectiva. Tanto las agencias nacionales de estadística como el Eurostat cuentan ya con ciertas definiciones consensuadas, pero su adopción por parte del sector turísticos es todavía irregular. Es por ello crucial aclarar las definiciones dentro del universo multilingüe de la Unión para conseguir un modelo de datos común Europeo que cuente también con guías para su implementación. En nuestro país se han llevado ya a cabo actividades pioneras en relación a la interoperabilidad semántica, como por ejemplo el desarrollo de la Ontología del Turismo, la norma técnica de semántica aplicada a destinos turísticos inteligentes o el modelo de recogida, explotación y análisis de datos turísticos.
• Estándares técnicos para la interoperabilidad: El Centro de Soporte para los Espacios de Datos (DSSC) está ya trabajando para poder identificar estándares técnicos comunes que puedan ser reutilizados, teniendo en cuenta las iniciativas y los marcos regulatorios ya existentes o en marcha. Además, todos los espacios de datos se beneficiarán también de Simpl, un middleware para federaciones en la nube que servirá de base para las principales iniciativas de datos financiadas por la Comisión Europea. Por otro lado, existen también otros estándares técnicos específicos del sector, como los desarrollados por Eurostat para poder compartir datos de alojamientos.
• Definición del papel del sector privado: El espacio común de datos europeo para el turismo se beneficiará claramente de la cooperación con el sector privado y del mercado de nuevos servicios y herramientas que éste podrá ofrecer. Algunas plataformas ya comparten datos con Eurostat y se están desarrollando también nuevos acuerdos para compartir otros datos no personales del sector turismo, además de la elaboración de un nuevo código de conducta para fomentar la confianza entre los diversos actores.
• Apoyo a las PYMEs en la transición hacia un espacio de datos: La Comisión Europea brinda desde hace tiempo apoyo específico a las PYMEs a través de los Centros de Innovación Digital (EDIH) y de la Red Europea de Empresas (EEN) – que vienen ofreciendo apoyo técnico y financiero, además de soporte en el desarrollo de nuevas habilidades digitales. Incluso algunos de estos centros están especializados en el área del turismo. Además, la Red Europea de Empresas de Turismo (SGT)  – con 61 miembros en 23 países – ofrece también apoyo en materia de digitalización e internacionalización. Este apoyo las PYMES cobra especial relevancia cuando tenemos en cuenta que éstas representan casi la totalidad de las empresas en el sector turístico – concretamente el 99,9%; de las cuales el 91% son microempresas.
• Apoyo a los destinos turísticos en la transición hacia un espacio de datos: Los destinos turísticos deben integrar el turismo en sus planes urbanos para poder garantizar un turismo sostenible y beneficioso para sus residentes y el entorno en el que habitan. Varias iniciativas de la Comisión fortalecen la disponibilidad de la información necesaria para la gestión turística y el intercambio de buenas prácticas, promoviendo la cooperación entre destinos y proponiendo acciones para mejorar los servicios digitales.
• Prueba de concepto para el espacio de datos turísticos: La Comisión Europea, junto con varios estados miembros y otros actores privados, está ya en la actualidad llevando a cabo una serie de pruebas piloto para los espacios de datos de turismo a través de las acciones de coordinación y apoyo (CSAs) DSFT y DATES. El objetivo principal de estas pruebas es alinearse con los estándares técnicos existentes para los datos de alojamiento y mostrar el valor de la interoperabilidad y los modelos de negocio que surgen gracias a poder compartir los datos mediante un enfoque realista e inclusivo, centrado en alquileres a corto plazo y alojamiento. En España, el informe sobre la radiografía del espacio de datos de turismo explica el momento en el que se encuentra actualmente el diseño del espacio de datos nacional.

En definitiva, la Comisión Europea se compromete firmemente a apoyar la creación de un espacio donde los datos relacionados con el turismo fluyan respetando los principios de equidad, accesibilidad, seguridad y privacidad – en línea con la estrategia europea de datos y con el Pacto por el desarrollo de nuevas competencias. Con ello lo que se persigue es poder construir un espacio común de datos para el turismo que sea progresivo, sólido, e integrado en el marco de interoperabilidad ya existente. Para ello la Comisión insta a todos los actores a compartir datos para el mutuo beneficio de todos los actores involucrados en un ecosistema que será clave para el conjunto de la economía Europea.

A finales de octubre podremos contar también con una nueva oportunidad para saber más sobre el espacio de datos de turismo, y sobre los retos asociados a los espacios de datos en general, a través del European Big Data Value Forum en Valencia.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

1. Introducción

Las visualizaciones son representaciones gráficas de datos que permiten comunicar de manera sencilla y efectiva la información ligada a los mismos. Las posibilidades de visualización son muy amplias, desde representaciones básicas, como puede ser un gráfico de líneas, barras o sectores, hasta visualizaciones configuradas sobre cuadros de mando o dashboards interactivos.  

En esta sección de “Visualizaciones paso a paso” estamos presentando periódicamente ejercicios prácticos de visualizaciones de datos abiertos disponibles en  datos.gob.es u otros catálogos similares. En ellos se abordan y describen de manera sencilla las etapas necesarias para obtener los datos, realizar las transformaciones y análisis que resulten pertinentes para, finalmente, la creación de visualizaciones interactivas, de las que podemos extraer información resumida en unas conclusiones finales. En cada uno de estos ejercicios prácticos, se utilizan sencillos desarrollos de código convenientemente documentados, así como herramientas de uso gratuito. Todo el material generado está disponible para su reutilización en el repositorio de GitHub.

En este ejercicio práctico, hemos realizado un sencillo desarrollo de código que está convenientemente documentado apoyandonos en herramientas de uso gratuito. 

Accede al repositorio del laboratorio de datos en Github.

Ejecuta el código de pre-procesamiento de datos sobre Google Colab.

2. Objetivo

El objetivo principal de este post es mostrar cómo generar un mapa personalizado de Google Maps mediante la herramienta "My Maps" partiendo de datos abiertos. Este tipo de mapas son altamente populares en páginas, blogs y aplicaciones del sector turístico, no obstante, la información útil proporcionada al usuario suele ser escasa.

En este ejercicio, utilizaremos el potencial de los datos abiertos para ampliar la información a mostrar en nuestro mapa y hacerlo de una forma automática. También mostraremos como realizar un enriquecimiento de los datos abiertos para añadir información de contexto que mejore significativamente la experiencia de usuario. 

Desde un punto de vista funcional, el objetivo del ejercicio es la creación de un mapa personalizado para planificar rutas turísticas por los espacios naturales de la Comunidad Autónoma de Castilla y León. Para ello se han utilizado conjuntos de datos abiertos publicados por la Junta de Castilla y León, que hemos preprocesado y adaptado a nuestras necesidades de cara a generar el mapa personalizado. 

3. Recursos

3.1. Conjuntos de datos

Los conjuntos de datos contienen distinta información turística de interés geolocalizada. Dentro del catálogo de datos abiertos de la Junta de Castilla y León, encontramos el “diccionario de entidades” (sección información adicional), documento de vital importancia, ya que nos define la terminología utilizada en los distintos conjuntos de datos. 

• Miradores en espacios naturales 

• Observatorios en espacios naturales 

• Refugios en espacios naturales 

• Árboles en espacios naturales 

• Casas del parque en espacios naturales 

• Zonas recreativas en espacios naturales 

• Registro de establecimientos hoteleros 

Estos conjuntos de datos también se encuentran disponibles en el repositorio de Github

3.2. Herramientas

Para la realización de las tareas de preprocesado de los datos se ha utilizado el lenguaje de programación Python escrito sobre un Notebook de Jupyter alojado en el servicio en la nube de Google Colab.

"Google Colab" o también llamado "Google Colaboratory", es un servicio gratuito en la nube de Google Research que permite programar, ejecutar y compartir código escrito en Python o R desde tu navegador, por lo que no requiere la instalación de ninguna herramienta o configuración.

Para la creación de la visualización interactiva se ha usado la herramienta Google My Maps.

"Google My Maps" es una herramienta online que permite crear mapas interactivos que pueden ser incrustados en sitios web o exportarse como archivos. Esta herramienta es gratuita, sencilla de usar y permite múltiples opciones de personalización.  

Si quieres conocer más sobre herramientas que puedan ayudarte en el tratamiento y la visualización de datos, puedes recurrir al informe "Herramientas de procesado y visualización de datos".

4. Tratamiento o preparación de los datos

Los procesos que te describimos a continuación los encontrarás comentados en el Notebook  que podrás ejecutar desde Google Colab.

Antes de lanzarnos a construir una visualización efectiva, debemos realizar un tratamiento previo de los datos, prestando especial atención a la obtención de los mismos y validando su contenido, asegurando que se encuentran en el formato adecuado y consistente para su procesamiento y que no contienen errores.  

Como primer paso del proceso es necesario realizar un análisis exploratorio de los datos (EDA) con el fin de interpretar adecuadamente los datos de partida, detectar anomalías, datos ausentes o errores que pudieran afectar a la calidad de los procesos posteriores y resultados. Si quieres conocer más sobre este proceso puedes recurrir a la Guía Práctica de Introducción al Análisis Exploratorio de Datos.  

El siguiente paso a dar es generar las tablas de datos preprocesados que usaremos para alimentar el mapa. Para ello, transformaremos los sistemas de coordenadas, modificaremos y filtraremos la información según nuestras necesidades. 

Los pasos que se siguen en este preprocesamiento de los datos, explicados en el Notebook, son los siguientes: 

1. Instalación y carga de librerías
2. Carga de los conjuntos de datos
3. Análisis exploratorio de datos (EDA)
4. Preprocesamiento de los conjuntos de datos​

• Transformación de coordenadas
• Filtrado de la información
• Representación gráfica de los conjuntos de datos
• Almacenamiento de las nuevas tablas de datos transformadas

Durante el preprocesado de las tablas de datos, hay que hacer un cambio de sistema de coordenadas ya que en los conjuntos de datos de origen el sistema en el que se encuentran es ESTR89 (sistema estándar que se usa en la Unión Europea), mientras que las necesitaremos en el sistema WGS84 (sistema usado por Google My Maps entre otras aplicaciones geográficas). La forma de realizar este cambio de coordenadas se encuentra explicado en el Notebook. Si quieres saber más sobre tipos y sistemas de coordenadas, puedes recurrir a la “Guía de datos espaciales” 

Una vez terminado el preprocesamiento, obtendremos las tablas de datos "recreativas_parques_naturales.csv", "alojamientos_rurales_2estrellas.csv", "refugios_parques_naturales.csv", "observatorios_parques_naturales.csv", "miradores_parques_naturales.csv", "casas_del_parque.csv", "arboles_parques_naturales.csv" las cuales incluyen campos de información genéricos y comunes como: nombre, observaciones, geoposición, … junto a campos de información específicos, los cuales se definen en detalle en el apartado 6.2 Personalización de la información a mostrar en el mapa.

Podrás reproducir este análisis, ya que el código fuente está disponible en nuestra cuenta de GitHub. La forma de proporcionar el código es a través de un documento realizado sobre un Jupyter Notebook que una vez cargado en el entorno de desarrollo podrás ejecutar o modificar de manera sencilla. Debido al carácter divulgativo de este post y para favorecer el entendimiento de los lectores no especializados, el código no pretende ser el más eficiente, sino facilitar su comprensión por lo que posiblemente se te ocurrirán muchas formas de optimizar el código propuesto para lograr fines similares. ¡Te animamos a que lo hagas! 

5. Enriquecimiento de los datos

Con la finalidad de aportar mayor información relacionada, se realiza un proceso de enriquecimiento de datos sobre el conjunto de datos “registro de alojamientos hoteleros” explicado a continuación. Con este paso vamos a lograr añadir de forma automática información complementaria que no está inicialmente incluida. Con ello, conseguiremos mejorar la experiencia del usuario durante su uso del mapa al proporcionar información de contexto relacionada con cada punto de interés. 

Para ello vamos a utilizar una herramienta útil para este tipo de tarea, OpenRefine. Esta herramienta de código abierto permite realizar múltiples acciones de preprocesamiento de datos, aunque en esta ocasión la usaremos para llevar a cabo un enriquecimiento de nuestros datos mediante la incorporación de contexto enlazando automáticamente información que reside en el popular repositorio de conocimiento Wikidata.  

Una vez instalada la herramienta en nuestro ordenador, al ejecutarse se abrirá una aplicación web en el navegador.

A continuación, se detallan los pasos a seguir. 

Paso 1

Carga del CSV en el sistema (Figura 1). En esta caso, el conjunto de datos “Registro de alojamientos hoteleros”. 

                                                                           Figura 1. Carga de archivo CSV en OpenRefine

Paso 2

Creación del proyecto a partir del CSV cargado (Figura 2). OpenRefine se gestiona mediante proyectos (cada CSV subido será un proyecto), que se guardan en el ordenador dónde se esté ejecutando OpenRefine para un posible uso posterior. En este paso debemos dar un nombre al proyecto y algunos otros datos, como el separador de columnas, aunque lo más habitual es que estos últimos ajustes se rellenen automáticamente. 

                                                                                                                             Figura 2. Creación de un proyecto en OpenRefine

Paso 3

Enlazado (o reconciliación, usando la nomenclatura de OpenRefine) con fuentes externas. OpenRefine nos permite enlazar recursos que tengamos en nuestro CSV con fuentes externas como Wikidata. Para ello se deben realizar las siguientes acciones: 

• Identificación de las columnas a enlazar. Habitualmente este paso suele estar basado en la experiencia del analista y su conocimiento de los datos que se representan en Wikidata. Como consejo, de forma genérica se podrán reconciliar o enlazar aquellas columnas que contengan información de carácter más global o general como nombres de países, calles, distritos, etc., y no se podrán enlazar aquellas columnas como coordenadas geográficas, valores numéricos o taxonomías cerradas (tipos de calles, por ejemplo). En este ejemplo, disponemos de la columna “municipios” que contiene el nombre de los municipios españoles.
• Comienzo de la reconciliación. (Figura 3) Comenzamos la reconciliación y seleccionamos la fuente por defecto que estará disponible: Wikidata(en). Después de hacer clic en Start Reconciling, automáticamente comenzará a buscar la clase del vocabulario de Wikidata que más se adecue basado en los valores de nuestra columna.

                                                                                                                               Figura 3. Selección de la clase que mejor representa los valores de la columna "municipio"

• Obtención de los valores de la reconciliación. OpenRefine nos ofrece la posibilidad de mejorar el proceso de reconciliación agregando algunas características que permitan orientar el enriquecimiento de la información con mayor precisión. 

Paso 4

Generar una nueva columna con los valores reconciliados o enlazados. (Figura 4) Para ello debemos pulsar en la columna “municipio” e ir a “Edit Column → Add column based in this column”, dónde se mostrará un texto en la que tendremos que indicar el nombre de la nueva columna (en este ejemplo podría ser “wikidata”). En la caja de expresión deberemos indicar: “http://www.wikidata.org/entity/”+cell.recon.match.id y los valores aparecen como se previsualiza en la Figura.  “http://www.wikidata.org/entity/” se trata de una cadena de texto fija para representar las entidades de Wikidata, mientras el valor reconciliado de cada uno de los valores lo obtenemos a través de la instrucción cell.recon.match.id, es decir, cell.recon.match.id(“Adanero”) = Q1404668 

Mediante la operación anterior, se generará una nueva columna con dichos valores. Con el fin de comprobar que se ha realizado correctamente, haciendo clic en una de las celdas de la nueva columna, está debería conducir a una página web de Wikidata con información del valor reconciliado.  

                                                                                                                          Figura 4. Generación de nueva columna con valores reconciliados

Paso 5

El proceso lo repetimos modificando en el paso 4 el “Edit Column → Add column based in this column” por “Add columns from reconciled values” (Figura 5). De esta forma, podremos elegir la propiedad de la columna reconciliada.  

En este ejercicio hemos elegido la propiedad “image” con identificador P18 y la propiedad “population” con identificador P1082. No obstante, podríamos añadir todas las propiedades que consideremos útiles, como el número de habitantes, el listado de monumentos de interés, etc. Cabe destacar que al igual que enriquecemos los datos con Wikidata, podemos hacerlo con otros servicios de reconciliación.

                                                                                                                      Figura 5. Elección propiedad para reconciliación

 

En el caso de la propiedad “image”, debido a la visualización, queremos que el valor de las celdas tenga forma de link, por lo que hemos realizado varios ajustes. Estos ajustes han sido la generación de varias columnas según los valores reconciliados, adecuación de las columnas mediante comandos en lenguaje GREL (lenguaje propio de OpenRefine) y unión de los diferentes valores de ambas columnas. Puedes consultar estos ajustes y más técnicas para mejorar tu manejo de OpenRefine y adaptarlo a tus necesidades en el siguiente User Manual. 

6. Visualización del mapa

6.1 Generación del mapa con "Google My Maps"

Para generar el mapa personalizado mediante la herramienta My Maps, hemos seguidos los siguientes pasos: 

• Iniciamos sesión con una cuenta Google y vamos a "Google My Maps", teniendo acceso de forma gratuita sin tener que descargar ningún tipo de software.
• Importamos las tablas de datos preprocesados, uno por cada nueva capa que añadimos al mapa. Google My Maps permite importar archivos CSV, XLSX, KML y GPX (Figura 6), los cuales deberán tener asociada información geográfica. Para realizar este paso, primero se debe crear una capa nueva desde el menú de opciones lateral.

                                                                  Figura 6. Importación de archivos en "Google My Maps"

• En este caso práctico, importaremos tablas de datos preprocesados que contienen una variable con la latitud y otra con la longitud. Esta información geográfica se reconocerá automáticamente. My Maps también reconoce direcciones, códigos postales, países, ...

                                                                       Figura 7. Selección columnas con valores de posición

• Mediante la opción de editar estilo que aparece en el menú lateral izquierdo, en cada una de las capas, podemos personalizar los pines, editando el color y su forma. 

                                                                           Figura 8. Edicción de pines de posición

• Por último, podemos elegir el mapa base que queremos visualizar en la parte inferior de la barra lateral de opciones. 

                                                                          Figura 9. Selección de mapa base

Si quieres conocer más sobre los pasos para la generación de mapas con “Google My Maps”, consulta el siguiente tutorial paso a paso. 

 

6.2 Personalización de la información a mostrar en el mapa

Durante el preprocesamiento de las tablas de datos, hemos realizado un filtrado de la información según el enfoque del ejercicio, que es la generación de un mapa para realizar rutas tusísticas por los espacios naturales de Castilla y León. A continuación, se describe la personalización de la información que hemos llevado a cabo para cada uno de los conjuntos de datos. 

• En el conjunto de datos perteneciente a los árboles singulares de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización y la posición (latitud/longitud)
• En el conjunto de datos perteneciente a las casas del parque de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización, el acceso, la web y la posición (latitud/longitud)
• En el conjunto de datos perteneciente a los miradores de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización, el acceso y la posición (latitud/longitud)
• En el conjunto de datos perteneciente a los observatorios de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización y la posición (latitud/longitud)
• En el conjunto de datos perteneciente a los refugios de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización, el acceso y la posición (latitud/longitud). Dado que los refugios pueden encontrarse en estados muy diferentes y que algunos registros no ofrecen información en el campo “observaciones”, hemos decidido filtrar para que nos muestre solamente aquellos que tengan información en dicho campo.
• En el conjunto de datos perteneciente a las áreas recreativas de los espacios naturales, la información a mostrar para cada registro es el nombre, las observaciones, la señalización, el acceso y la posición (latitud/longitud).  Hemos decidido filtrar para que nos muestre solamente aquellos que tengan información en los campos de “observaciones” y “acceso”.
• En el conjunto de datos perteneciente a los alojamientos, la información a mostrar para cada registro es el nombre, tipo de establecimiento, categoría, municipio, web, teléfono y la posición (latitud/longitud). Hemos filtrado el “tipo” de establecimiento para que nos muestre solamente los que están categorizados como alojamientos de turismo rural y hemos filtrado para que nos muestre los que son de 2 estrellas. 

A continuación, tenemos la visualización del mapa personalizado que hemos creado. Seleccionando el icono para agrandar el mapa que aparece en la esquina superior derecha, podrás acceder su visualización en pantalla completa.

 

6.3 Funcionalidades sobre el mapa (capas, pines, rutas y vista inmersiva 3D)

En este punto, una vez creado el mapa personalizado, explicaremos diversas funcionalidades que nos ofrece "Google My Maps" durante la visualización de los datos.

• Capas

Mediante el menú desplegable de la izquierda, podemos activar y desactivar las capas a mostrar según nuestras necesidades. 

                                                                                         Figura 10. Capas en "My Maps"

• Pines

Pinchando en cada uno de los pines del mapa podemos acceder a la información asociada a esa posición geográfica.

                                                                                         Figura 11. Pines en "My Maps"

• Rutas

Podemos crear una copia del mapa sobre la que añadir nuestros recorridos personalizados.  

En las opciones del menú lateral izquierdo, seleccionamos “copiar mapa”. Una vez copiado el mapa, mediante el símbolo de añadir indicaciones, situado debajo de la barra buscador, generaremos una nueva capa. A esta capa podremos indicarle dos o más puntos, junto al medio de transporte y nos creará el trazado junto a las indicaciones de trayecto. 

                                                                                             Figura 12. Rutas en "My Maps"

• Mapa inmersivo en 3D

Mediante el símbolo de opciones que aparece en el menú lateral, podemos acceder a Google Earth, desde donde podemos realizar una exploración del mapa inmersiva en 3D, destacando el poder observar la altitud de los distintos puntos de interés. También puedes acceder mediante el siguiente enlace.

                                                                                                Figura 13. Vista inmersiva en 3D 

7. Conclusiones del ejercicio

La visualización de datos es uno de los mecanismos más potentes para explotar y analizar el significado implícito de los datos. Cabe destacar la vital importancia que los datos geográficos tienen en el sector del turismo, lo cual hemos podido comprobar en este ejercicio. 

Como resultado, hemos desarrollado un mapa interactivo con información aportada por los datos abiertos enriquecidos (Linked Data), la cual hemos personalizado según nuestros intereses. 

Esperemos que esta visualización paso a paso te haya resultado útil para el aprendizaje de algunas técnicas muy habituales en el tratamiento y representación de datos abiertos. Volveremos para mostraros nuevas reutilizaciones. ¡Hasta pronto! 

El Hub español de Gaia-X (Gaia-X Hub Spain), asociación sin ánimo de lucro cuyo objetivo es acelerar la capacidad europea en materia de compartición de datos y soberanía digital, busca que los diferentes sectores de la economía construyan una comunidad en torno al dato para, así, poder promover un entorno propicio para la creación de espacios de datos sectoriales. Enmarcado en la estrategia España Digital 2026 y con el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia como hoja de ruta para la transformación digital de España, el objetivo del hub es potenciar el desarrollo de soluciones innovadoras basadas en datos e inteligencia artificial, a la par que contribuye a impulsar la competitividad de las empresas de nuestro país.

El hub se organiza a lo largo de diferentes grupos de trabajo, existiendo uno específico dedicado a analizar los restos y oportunidades de los espacios de datos de compartición y explotación de datos en el sector turístico. El turismo es uno de los sectores productivos clave en la economía española, llegando a alcanzar un volumen del 12,2% del PIB nacional.

El turismo, dado su ecosistema de participantes públicos y privados, de diferentes dimensiones y grado de madurez tecnológico, constituye un entorno óptimo donde contrastar las bondades de estos ecosistemas federados de datos. Gracias a ellos se facilita la extracción de valor de fuentes de datos no tradicionales, con una elevada escalabilidad, y garantizando en todo caso unas condiciones robustas de seguridad, privacidad y, por en ende, de soberanía del dato.

Así, y con la finalidad de producir la primera radiografía de dicho espacio de datos en España, desde la Oficina del dato, en colaboración con el Hub español de Gaia-X  se ha elaborado el informe ‘Radiografía del Espacio de Datos de Turismo en España’, un documento que busca resumir y resaltar en qué momento se encuentra actualmente el diseño de dicho espacio de datos, las diferentes oportunidades para el sector y cuáles son los principales retos que deben superarse para conseguir el despliegue del mismo, ofreciendo una hoja de ruta para su construcción y despliegue.

¿Por qué es necesario un espacio de datos de turismo?

Si algo quedó claro tras el estallido de la pandemia por COVID-19 es que el turismo es una actividad interdependiente de otras industrias por lo que, al pausarse esta, sectores como la movilidad, la logística, la salud, la agricultura, la automoción o la alimentación, entre otros, se vieron también afectados.

Situaciones como la anterior, evidencian las posibilidades que ofrece la compartición de datos entre sectores, ya que éstos pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, conseguirlo en el ámbito turístico no es una tarea sencilla dado que desplegar un espacio de datos para este sector requiere del esfuerzo coordinado entre las distintas partes de la sociedad implicadas.

Por ello, el objetivo y el reto es crear "espacios" inteligentes capaces de aportar un contexto de seguridad y confianza que favorezca el intercambio y la combinación de datos. De este modo y a partir de la generación del valor añadido que aportan los datos, sería posible resolver algunos de los problemas existentes actualmente en el sector para crear nuevas estrategias enfocadas a conocer mejor al turista y, por ende, a mejorar su experiencia a la hora de viajar.

La generación de estos espacios de compartición y explotación de datos supondrá grandes ventajas para el sector, ya que se facilitará la creación de ofertas, productos y servicios más personalizados que proporcionen una experiencia mejorada y adaptada a las necesidades de los clientes, mejorando así la capacidad de atraer turistas. Además de impulsar un mayor conocimiento del sector y una toma de decisiones informada tanto por parte de organizaciones públicas como privadas, que pueden detectar más fácilmente nuevas oportunidades de negocio.

Retos de seguridad y gobernanza de datos para aprovechar las oportunidades del mercado turístico digital

Uno de los principales escollos a la hora de desarrollar un espacio de datos sectorial es la falta de confianza en el intercambio de datos, la ausencia de modelos de datos compartidos o la insuficiencia de normas de interoperabilidad para un intercambio de datos eficiente entre las diferentes plataformas existentes y los actores de la cadena de valor.

Yendo a los retos más específicos, el sector turístico se encuentra, además, con la necesidad de combinar los espacios de datos B2B (compartición entre empresas y organizaciones privadas) con los C2B y G2B (compartición de usuarios a empresas y sector público a empresas). Si a esto le sumamos que lo ideal es aterrizar los conjuntos de datos del sector turístico a nivel nacional, regional y local, el reto se torna aún mayor.

De forma paralela, para diseñar un espacio de datos del sector, también debe tenerse en cuenta que existen diferencias respecto a la calidad de los datos de los actores anteriormente mencionados. Al no existir una serie de estándares concretos, encontramos diferencias en el nivel de granularidad y calidad de los datos, la semántica, así como disparidad entre formatos y licencias, lo que deja un escenario de datos inconexo.

A su vez, es fundamental conocer de primera mano cuáles son las demandas que tienen los distintos actores de la industria, algo que solo se consigue escuchando y tomando notas sobre las necesidades presentes en los distintos niveles de la industria. Por ello, conviene recordar que el turismo es una actividad social cuyo foco no debe posicionarse solamente en el destino, ya que el éxito de un espacio de datos turístico residirá también en la capacidad para conocer mejor al cliente y, por ende, poder ofrecerle servicios adecuados a sus demandas que mejoren su experiencia e incentiven sus ganas de continuar viajando. 

De este modo, y tal y como recoge el informe elaborado por la Oficina del Dato, en colaboración con el hub español de Gaia-X, resulta interesante reorientar el foco y desplazarlo del destino hacia el turista, en línea con el descubrimiento y generación de casos de uso de SEGITTUR. Y es que, aunque es cierto que la focalización en el destino ha servido para desarrollar plataformas digitales que han impulsado la competitividad, la eficiencia y la estrategia turística, plantear una estrategia que preste la misma atención al turista permitiría ampliar y mejorar los catálogos de datos disponibles.

Medir los factores que condicionan la experiencia de los turistas durante la visita a nuestro país permite optimizar su satisfacción en todo el circuito del viaje, a la par que contribuir a crear campañas de marketing cada vez más personalizadas, tomando como el análisis de los intereses de los diferentes segmentos de mercado.

Situación actual de la construcción del espacio de datos del Turismo español y próximos pasos

La falta de madurez del mercado en la creación de espacios de datos como solución, hace necesario un enfoque de experimentación, tanto para la consolidación de los componentes tecnológicos, como para la validación de las diferentes facetas (infraestructura soft) presentes en los espacios de datos.

Actualmente, el Grupo de Trabajo de Turismo del Hub español de Gaia-X trabaja en la definición de los elementos clave del espacio de datos de turismo, a partir de casos de uso alineados con los retos del sector. El objetivo es dar respuesta a algunas preguntas clave, utilizando el conocimiento existente en materia de espacios de datos:

• ¿Cuáles son las características clave del entorno turístico y qué problemas de negocio pueden abordarse?
• ¿Qué modelos orientados a datos se pueden trabajar en los diferentes casos de uso?
• ¿Qué requisitos existen y qué modelo de gobernanza es necesario? ¿Qué tipologías de participantes deben considerarse?
• ¿Qué componentes de negocio, legales, operativos, funcionales, tecnológicos son necesarios?
• ¿Qué arquitectura tecnológica de referencia puede utilizarse?
• ¿Qué procesos de desarrollo, integración, test y despliegue de la tecnología pueden emplearse?

El pasado 25 de octubre se celebró el taller de trabajo “Casos de uso del espacio de datos del Turismo español”, con el objetivo de arrancar el diseño y despliegue del primer dataspace del turismo interoperable a nivel europeo, construido bajo el sello de Gaia-X.

Esta actividad, organizada por la Oficina del Dato en colaboración con la Secretaría de Estado de Turismo, a través de SEGITTUR, se encuadra dentro del modelo de colaboración público privado para la constitución de los espacios de datos sectoriales impulsada por la Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital. La cita supone la continuación al proceso de dinamización de los espacios de datos nacionales que se inició con la jornada abierta “Impulso gubernamental a una reindustrialización data-driven - Espacio de datos del Turismo español”, y se enmarca dentro de las acciones llevadas a cabo por el Gobierno de España para crear el entorno legal, político, tecnológico y de financiación propicio al despliegue de la economía del dato, tal y como se detalla en la estrategia España Digital 2026. Esta actuación está alineada con la escena europea.

¿Por qué un espacio de datos de turismo?

Los datos son un elemento vital del desarrollo y sostenibilidad del sector turístico. Permitiendo su adecuada puesta en valor se refuerza la ya significativa contribución del sector a la economía nacional. El lugar donde materializar este valor latente son los espacios de datos.

De acuerdo con su acepción europea, los espacios de datos son ecosistemas donde diversos actores comparten datos de manera voluntaria y segura. De esta forma se materializa la compartición de datos entre los partícipes respetando los principios de auto determinación en la compartición de datos (soberanía), privacidad, transparencia, seguridad y competencia justa.

El turismo, dado su ecosistema de participantes públicos y privados, de diferentes dimensiones y grado de madurez tecnológico, constituye un entorno óptimo donde contrastar las bondades de estos ecosistemas federados de datos. Gracias a ellos se facilita la extracción de valor de fuentes de datos no tradicionales, con una elevada escalabilidad, y garantizando en todo caso unas condiciones robustas de seguridad, privacidad y en ende de soberanía del dato.

La alta disponibilidad de datos sobre turismo supone grandes ventajas para el sector, ya que facilita la creación de ofertas, productos y servicios más personalizados que proporcionen una experiencia mejorada y adaptada a las necesidades de los clientes, mejorando así la capacidad de atraer turistas. Además de impulsar un mayor conocimiento del sector y una toma de decisiones informada tanto por parte de organizaciones públicas como privadas, que pueden detectar más fácilmente nuevas oportunidades de negocio.

Un taller eminentemente práctico

Durante el desarrollo del taller, los más de cien participantes, tanto del sector turístico como tecnológico, abordaron la caracterización en detalle de diferentes casos de uso de compartición de datos susceptibles de satisfacer necesidades de negocio concretas del sector turístico. Los participantes se organizaron a lo largo de diferentes mesas de trabajo considerando la madurez de los casos de uso planteados, buscando fomentar la variedad de perfiles y la agrupación de intereses. Las diferentes dinámicas de trabajo que se llevaron a cabo, se realizaron de acuerdo con la metodología de descubrimiento y diseño de casos de uso elaborada por la Oficina del dato, permitiendo validar su contenido y su escalabilidad al resto de espacios de datos sectoriales por constituir.

Durante las conclusiones finales de la jornada, la Oficina del Dato hizo énfasis en el papel central de los espacios de datos como lugar donde crear nuevas oportunidades de negocio dentro del sector turístico. También se resaltó que las sinergias derivadas de la compartición de datos van más allá de la suma de los datos individuales, y las inversiones, debidamente apoyadas por la colaboración pública-privada, deben verse más allá del corto plazo necesitando ser respaldadas por la Dirección. El problema a resolver es un problema de negocio y la solución no es exclusivamente tecnológica, deben buscarse soluciones simples con facilidad de adopción y uso, de despliegue robusto, ágil y sencillo que no generen barreras de entrada a pequeños participantes. Aprovechando el momento tecnológico, económico, político y social, es posible desarrollar un sector turístico orientado al dato, sostenible, generador de valor social e inclusivo.

En este enlace puedes ver la presentación del taller, donde se recogen, entre otros, aspectos metodológicos para la creación de espacios de datos, como las características a cumplir o los elementos a considerar. A continuación también puedes acceder a varias infografías:

• Los espacios de datos de turismo y el modelo Gaia-X
• Ficha del caso de uso para la compartición de datos
• Identificación y propuesta de casos de uso en turismo
• Elementos que intervienen en el proceso de compartición de datos

60 participantes, 10 mentores y 2.000€ en premios. Esas son las cifras que maneja DiValHack, el Hackathon promovido por Red.es y la Diputación de Valencia para acercar el proyecto “Connecta Valencia: Territorio Turístico Inteligente y Sostenible” a la ciudadanía. Este proyecto, financiado por la entidad pública Red.es con fondos FEDER, busca mejorar la competitividad turística de los municipios valencianos, incrementando su conocimiento para ofrecer una mejor y más sostenible experiencia a los turistas.

¿En qué consiste DiValHack?

Los participantes de DiValHack deberán desarrollar una solución tecnológica que dé respuesta a algún reto utilizando los recursos e infraestructuras que Connecta Valencia ofrece.

Los participantes podrán proponer un reto de su elección relacionado con Connecta Valencia o bien tratar de dar respuesta a algunas de las propuestas de la organización:

• Retos sobre movilidad: por ejemplo, determinar la congestión real de diferentes puntos de interés, ayudar a localizar plazas de aparcamiento o ayudar al turista a desplazarse con una menor huella de carbono.
• Retos de medio ambiente: como monitorizar la situación del aire o comparar la calidad medioambiental entre municipios.
• Retos sobre turismo: por ejemplo, mostrar rutas temáticas o fomentar el nomadismo y el turismo rural.

Se valorarán positivamente aquellas soluciones que den respuesta a varios retos, así como el hecho de combinar distintas fuentes de datos, procedentes de Connecta Valencia y de otros repositorios externos. Por ejemplo, se valorarán positivamente soluciones que monitoricen el ruido en contraste con la afluencia de personas o que recomienden rutas en función del tiempo o la calidad del aire.

¿Cuándo se celebra?

El hackathon se celebrará los días 10 y 17 de noviembre de 2022, a partir de las 12:30. Ambas sesiones serán presenciales.

En la primera sesión, se presentarán los recursos y se definirán los equipos y las hojas de ruta a seguir.

Durante la semana los equipos trabajarán en sus proyectos, apoyados por una mentorización online.

El día 17 los equipos deberán presentar sus soluciones, que serán valoradas por un jurado, y se entregarán los premios a las tres soluciones con mejor puntuación. Los criterios de evaluación están definidos en las bases de la convocatoria.

¿Quiénes pueden participar?

El hackathon está dirigido a estudiantes y profesionales. El único requisito es ser mayor de edad.

La participación se llevará a cabo en equipos de tres a seis personas. Es importante que el equipo sea multidisciplinar incluyendo perfiles tecnológicos, financieros, de negocio, comunicación y/o ciencias sociales, ya que los criterios de evaluación no son solo técnicos.

¿En qué consisten los premios?

Las tres propuestas con mejor puntuación obtendrán premios en metálico por valor de 2.000 euros, distribuidos de la siguiente forma:

• Primer premio: 1.000 euros
• Segundo premio: 750 euros
• Tercer premio: 250 euros

¿Cómo puedo participar?

La participación es gratuita. El plazo de inscripción finaliza el 30 de octubre. Para inscribirte debes rellenar este formulario.

Puedes inscribirte solo/a o en grupo. En el caso de inscribirte solo, la organización te buscará un grupo en el evento.

Descubre más sobre Connecta Valencia

El proyecto Connecta Valencia ha dotado a los 266 municipios valenciana de la infraestructura necesaria para analizar el flujo de turistas en su territorio, así como su impacto en el medio ambiente, mediante la instalación de dispositivos que miden la movilidad y la calidad medioambiental. Esta información permite tomar decisiones informadas y mejorar las políticas públicas.

Para ello se ha puesto en marcha una plataforma open source que facilita el acceso a datos a través de dos mecanismos: una API y un portal de datos abiertos que ofrece datasets en formatos CSV y JSON. Entre otra información, se puede acceder a datos procedentes de sensores meteorológicos, medioambientales, de flujos de movilidad, etc.

Pueden conocer más sobre el proyecto en los siguientes vídeos:

CyLac (Agenda cultural de Castilla y León) es una aplicación móvil que proporciona información sobre los eventos culturales que tienen lugar en cualquiera de las nueve provincias de la comunidad autónoma. El objetivo es que cualquier persona pueda conocer de manera sencilla las actividades que se llevan a cabo y organizar su tiempo de ocio en Castilla y León.

Los usuarios pueden filtrar por tipo de evento, entre los que se incluyen actividades musicales, teatro, cine o actividades infantiles, entre otros. Para cada uno de estos eventos se ofrecen datos de interés como la hora, la fecha, el lugar de celebración, el precio o el público objetivo al que va dirigido. Todos estos datos se obtienen del portal de datos abiertos de la Junta de Castilla y León. 

Gracias a la aplicación los usuarios podrán conocer los eventos en activo y crear listas de favoritos, agilizando el acceso a la información.