Modulo 2

El Ciclo de los Datos Abiertos

Objetivos del Módulo

Comprender

el ciclo de vida de los datos abiertos desde su creación hasta su reutilización.

Conocer

las etapas clave y los procesos involucrados en la gestión de datos abiertos.

Aprender

las mejores prácticas para cada etapa del ciclo de los datos abiertos.

Identificar

los desafíos y soluciones en la gestión del ciclo de los datos abiertos.

Creación de Datos

Definición y Generación de Datos

Fuentes de datos:

Organismos gubernamentales:
  • Presupuestos, estadísticas demográficas, datos de salud.
Instituciones académicas:
  • Resultados de investigaciones, estudios, tesis y publicaciones.
Empresas:
  • Datos de mercado, reportes financieros, datos de clientes (anónimos).

Métodos de recolección de datos:

Encuestas:
  • Recopilación directa de información a través de cuestionarios y entrevistas.
Sensores:
  • Recolección automática de datos ambientales, de tráfico, meteorológicos, etc.
Registros administrativos:
  • Documentos oficiales como certificados, licencias, registros de propiedad.

Calidad de Datos desde el Inicio

Fuentes de datos:

Garantizar la exactitud y consistencia:
  • Implementar controles de calidad durante la recolección de datos.
  • Verificación y validación de los datos recolectados.
Establecer estándares y formatos desde la generación de los datos:
  • Uso de formatos y estructuras de datos estandarizadas (ej. CSV, JSON).
  • Definición de metadatos y documentación detallada desde el principio.

Publicación de Datos

Preparación y Limpieza de Datos
  • Eliminación de errores y datos irrelevantes:
    • Identificación y corrección de errores tipográficos y de formato.
    • Filtrado de datos duplicados o fuera de contexto.
  • Normalización de formatos y estructura de los datos:
    • Convertir todos los datos a formatos uniformes y legibles por máquina.
    • Estructuración de los datos en tablas, bases de datos o archivos XML.
Metadatos y Documentación
  • Creación de descripciones detalladas y claras sobre los datos:
    • Explicación del contexto, origen y metodología de recolección de los datos.
    • Descripción de cada campo o variable en el conjunto de datos.
  • Uso de estándares de metadatos (ej. Dublin Core, DataCite):
    • Implementación de estándares reconocidos para la descripción y catalogación de datos.
    • Asegurar la interoperabilidad y facilidad de búsqueda de los datos.
Selección de Formatos Abiertos
  • CSV (Comma-Separated Values):
    • Ventajas: Simple, ampliamente soportado, fácil de leer y escribir.
    • Desventajas: No soporta datos jerárquicos o complejos.
  • JSON (JavaScript Object Notation):
    • Ventajas: Flexible, soporta estructuras jerárquicas, ampliamente utilizado en APIs.
    • Desventajas: Más complejo que CSV, puede ser difícil de leer para humanos sin herramientas.
  • XML (eXtensible Markup Language):
    • Ventajas: Estandarizado, soporta estructuras jerárquicas, ampliamente utilizado.
    • Desventajas: Verboso, puede ser complejo de manejar.
  • RDF (Resource Description Framework):
    • Ventajas: Ideal para datos vinculados y semánticos, soporta estructuras complejas.
    • Desventajas: Requiere conocimientos especializados, más difícil de implementar.

Distribución de Datos

 

 

Plataformas de Publicación

  • Portales de datos abiertos:
    • Socrata: Plataforma de datos abiertos utilizada por muchas entidades gubernamentales.
    • CKAN: Sistema de gestión de datos abiertos utilizado globalmente.
    • datos.gob.es: Portal de datos abiertos del gobierno de España.
  • Redes sociales y otros medios digitales:
    • Redes sociales: Publicación de enlaces y anuncios sobre nuevos conjuntos de datos.
    • Blogs y sitios web: Artículos explicativos y enlaces a los datos.

Accesibilidad y Usabilidad

  • Diseño de interfaces amigables para el usuario:
    • Interfaz clara y navegable para buscar y descargar datos.
    • Instrucciones y ayudas para usuarios menos experimentados.
  • Consideraciones de accesibilidad para personas con discapacidades:
    • Cumplimiento de estándares de accesibilidad web (WCAG).
    • Uso de texto alternativo, teclas de acceso rápido y soporte para tecnologías asistivas.

Uso y Reutilización de Datos

– Fomentar la Reutilización

  • Ejemplos de aplicaciones y servicios basados en datos abiertos:
    • Aplicaciones móviles que utilizan datos de transporte público en tiempo real.
    • Servicios web que analizan datos ambientales para informar sobre la calidad del aire.
    • Mapas de seguridad en la ciudad
  • Iniciativas de hackathons y competencias de datos:
    • Eventos organizados para desarrollar soluciones innovadoras utilizando datos abiertos.
    • Premios y reconocimientos para incentivar la participación y creatividad.

– Licencias y Permisos

  • Tipos de licencias abiertas (CC0, CC BY, ODbL):
    • CC0 (Creative Commons Zero): Renuncia de todos los derechos, los datos son completamente libres.
    • CC BY (Creative Commons Attribution): Uso libre con atribución al autor.
    • ODbL (Open Data Commons Open Database License): Permite copiar, distribuir y modificar con la condición de compartir bajo la misma licencia y atribuir.
  • Cómo elegir la licencia adecuada para tus datos:
    • Considerar el nivel de control y atribución deseado.
    • Evaluar el propósito de la apertura y las necesidades del público objetivo.

Mantenimiento y Actualización

Actualización Regular

  • Frecuencia y métodos para actualizar los datos:
    • Establecer un calendario de actualización (diaria, mensual, anual).
    • Automatización de procesos de recolección y actualización de datos.
  • Comunicaciones con los usuarios sobre actualizaciones:
    • Notificaciones por correo electrónico o redes sociales.
    • Publicación de changelogs y registros de cambios.

Corrección de Errores

  • Métodos para identificar y corregir errores en los datos:
    • Implementación de herramientas de monitoreo y validación.
    • Feedback de los usuarios para identificar errores y sugerir mejoras.
  • Implementación de procesos de retroalimentación con los usuarios:
    • Canales de comunicación abiertos para reportar problemas.
    • Encuestas y formularios para recoger sugerencias y opiniones.

Impacto y Evaluación

Evaluación del Impacto de los Datos Abiertos

  • Medición del uso y el impacto de los datos abiertos:
    • Análisis de descargas y accesos a los datos.
    • Estudios de caso sobre el uso de los datos en aplicaciones y servicios.
  • Herramientas y métricas para la evaluación:
    • Herramientas de analítica web (Google Analytics, Matomo).
    • Encuestas y entrevistas con usuarios y desarrolladores.

Mejora Continua

  • Incorporación de comentarios y sugerencias de los usuarios:
    • Revisión regular de feedback y ajustes basados en las necesidades y sugerencias de los usuarios.
  • Adaptación y mejora de los procesos de gestión de datos:
    • Implementación de mejoras tecnológicas y de procesos.
    • Capacitación continua y actualización de conocimientos sobre mejores prácticas.
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