Artículos divulgativos
Data pooling: el motor colectivo de la nueva estrategia de la unión de datos
El data pooling consiste en compartir y combinar datos de distintas organizaciones para generar mayor valor mediante su análisis conjunto. Es una pieza clave de la Estrategia Europea de Datos, ya que impulsa la innovación, la inteligencia artificial y la toma de decisiones basada en datos.
Sistemas Ciberfísicos: el puente entre el mundo real y el dato abierto
Los sistemas ciberfísicos (CPS) integran sensores, algoritmos y actuadores para conectar el mundo físico con el digital, generando datos en tiempo real sobre fenómenos como tráfico, energía o medio ambiente. Estos datos pueden publicarse como datos abiertos, impulsando innovación, investigación y mejores decisiones públicas basadas en evidencia.
La AI Act europea introduce una plantilla estandarizada para que los proveedores de modelos de IA documenten y publiquen un resumen de los datos utilizados en su entrenamiento. Su objetivo es aumentar la transparencia, trazabilidad y confianza en la inteligencia artificial, reduciendo la opacidad de los modelos de propósito general.
HealthDCAT-AP: el estándar que conecta los datos de salud con las personas
HealthDCAT-AP es una especificación europea que permite describir de forma estandarizada los conjuntos de datos de salud mediante metadatos, facilitando que puedan encontrarse, comprenderse y reutilizarse en distintos catálogos de datos. Su objetivo es que los datos sanitarios “hablen el mismo idioma” en Europa y así impulsar la investigación, la innovación y mejores políticas de salud.
Gobierno del dato en redes inteligentes: del contador a la estrategia energética
El gobierno del dato en redes inteligentes permite gestionar de forma fiable y segura los datos generados por contadores inteligentes y sensores de la red eléctrica. Esto facilita optimizar el consumo, anticipar la demanda y mejorar la integración de energías renovables, apoyando una transición energética más eficiente y sostenible.
Gobierno del dato industrial: la base para una producción más eficiente y sostenible
El gobierno del dato industrial permite gestionar de forma fiable los datos generados por sensores, sistemas de producción y plataformas digitales para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones. Esto facilita optimizar procesos, reducir consumos y avanzar hacia una industria más sostenible, interoperable y basada en datos.
Errores comunes en la elaboración de una estrategia de datos
Uno de los errores más comunes al elaborar una estrategia de datos es no alinearla con los objetivos estratégicos de la organización. También es frecuente no definir metas claras ni realizar una evaluación previa de madurez, lo que dificulta priorizar iniciativas y generar valor real con los datos.
Uso de Pandas para la reducción de errores de calidad en repositorios de datos
La biblioteca Pandas de Python permite mejorar la calidad de los repositorios de datos mediante técnicas de data profiling, limpieza y validación. Con funciones para detectar valores nulos, duplicados, inconsistencias o anomalías, facilita aplicar reglas de calidad y asegurar que los datos sean fiables para análisis y toma de decisiones.
El Pasaporte de Producto Digital (DPP) es un sistema que recopila información sobre un producto a lo largo de todo su ciclo de vida (materiales, fabricación, uso y reciclaje). Iniciativas como CIRPASS buscan estandarizar estos datos para mejorar la trazabilidad, transparencia y sostenibilidad, impulsando la economía circular en Europa.
Importancia del perfilado de datos, tipos y herramientas
El perfilado de datos consiste en analizar estadísticamente un conjunto de datos para entender su estructura, contenido y posibles problemas de calidad (valores nulos, duplicados o patrones). Es un paso clave antes del análisis o modelado de datos, y puede realizarse a nivel de columna, entre columnas o mediante dependencias, apoyándose en herramientas como Pandas Profiling o Great Expectations.
Las especificaciones UNE sobre datos (0077–0081) complementan a las normas ISO aportando directrices más específicas para implantar el gobierno, gestión y calidad del dato en las organizaciones. Están basadas en estándares internacionales y se integran con ellos para facilitar su aplicación práctica en el contexto organizativo, especialmente en España.
De la estrategia del dato al sistema de gobierno de datos (parte 2)
La estrategia del dato se materializa mediante un programa de gobierno del dato compuesto por proyectos que desarrollan procesos, estructuras organizativas, políticas, cultura y capacidades relacionadas con los datos. Su implantación se realiza de forma iterativa e incremental, alineando los datos con los objetivos estratégicos de la organización.
De la estrategia del dato al sistema de gobierno de datos (parte 1)
Una estrategia del dato define cómo una organización utiliza los datos necesarios para apoyar su estrategia de negocio y alcanzar sus objetivos. A partir de ella se establecen objetivos y programas que se materializan en un sistema de gobierno del dato que organiza procesos, tecnologías y responsabilidades.