1 – Los problemas de calidad e interoperabilidad no son una novedad de los datos abiertos

La calidad de los datos y la interoperabilidad son dos retos importantes que no son nuevos en absoluto y llevan con nosotros desde el inicio de las TIC e incluso mucho antes. Ahora sin embargo, gracias a la proliferación de iniciativas de datos abiertos, los datos están cada vez más expuestos y los reutilizadores comienzan a verlos con nuevas y diferentes perspectivas distintas a las originales. Los datos son puestos a prueba, se analizan, se visualizan y se buscan nuevas utilidades y servicios que hacen aflorar también nuevos problemas no detectados hasta el momento, aumentando al mismo tiempo el grado de exigencia de calidad.

Quien piense que sus datos no tienen ningún problema es que no los ha mirado nunca con suficiente detenimiento.

Todo analista de datos experimentado ha aprendido a convivir con cierto grado de error e incertidumbre en los datos como parte natural e inevitable del proceso; y también han aprendido a planificar los proyectos adecuadamente incluyendo el esfuerzo y los procedimientos necesarios para el tratamiento de esos errores.

2 – La calidad total de los datos es una “quimera” que debemos perseguir

Sin embargo, al contrario que los analistas, los “propietarios” o gestores de los datos sienten habitualmente una cierta resistencia natural a la aceptación de los errores, mucho más cuando ahora son expuestos “públicamente”. Debido a ello necesitan cierto periodo de aceptación y durante la última reunión del comité de dirección del Open Data Institute, Tim Berners-Lee comparaba este proceso con las 5 etapas del trauma descritas por el modelo Kübler-Ross:

Una vez superadas las etapas anteriores es necesaria la transición hacia una etapa adicional de “Esperanza” en la que finalmente nos damos cuenta de que, gracias a que los datos están ahora más expuestos, podemos contar también con más ayuda, mejores herramientas y canales de feedback para poder corregir los problemas y usarlos en nuestro beneficio para mejorar la calidad final.

3 – Las tres vertientes de la interoperabilidad.

Podemos descomponer la problemática de la interoperabilidad de los datos en tres componentes principales.

Interoperabilidad Técnica

En este nivel hablamos de infraestructuras, protocolos y tecnologías utilizadas para compartir datos de forma común para que los sistemas puedan hablar entre sí.

Este punto generalmente no suele resultar especialmente conflictivo, al contar ya con una base de infraestructuras y tecnologías en Internet y la Web suficientemente maduras y adecuadas para este fin. No obstante la creación de frameworks específicos y adecuados para cubrir las necesidades de este tipo de proyectos puede ayudar a facilitar considerablemente el uso y aprovechamiento de los datos. Un ejemplo en esta línea sería el proyecto Europeo FI-WARE que explota el concepto cada vez más extendido de las Open APIs.

Interoperabilidad Semántica

Aquí nos centramos en que los sistemas sean capaces no únicamente de hablar, sino de entenderse entre ellos. Está vertiente se encuentra a medio camino entre la parte más técnica y la más humana, y será la capa encargada de facilitar los estándares adecuados para la representación de los datos y la información, de forma que pueda analizarse e intercambiarse automáticamente, pero al mismo tiempo mantenga también su capacidad de poder ser comunicada a las personas de forma comprensible para ellos.

Interoperabilidad Sintáctica o Humana

Este último componente se centra en las personas que tienen que llegar a acuerdos y convenios para “hablar el mismo idioma” – ¿Qué es el Open Data? ¿Qué principios sigue? ¿Cómo se hace “bien”? ¿Qué datos hay que abrir? ¿Con qué estándar y en qué formato? ¿Qué modelo deben seguir unos determinados datos? ¿Sirve un único modelo para todo el mundo?

Poner a todo el mundo de acuerdo para dar respuesta común a estas preguntas es quizás el reto más grande, y más difícil será aún cuanto más global es el objetivo, ya que a los retos propios del Open Data tenemos que unir aquellos relacionados con el Big Data o la Internacionalización (en ambas vertientes: globalización y localización) y el reto del Broad Data.

En esta parte se están centrando actualmente múltiples grupos de trabajo en organizaciones tan diversas como el G8, el Grupo del Open Data del Open Government Partnership, la iniciativa de Interoperabilidad de la Comisión Europea, la Global Open Data Initiative, la actividad de Datos del W3C, etc.

Calidad e interoperabilidad en tres casos de uso.

Las intervenciones de mis compañeros de mesa se centraron en explicar la necesidad y los beneficios de las acciones para asegurar la calidad e interoperabilidad de los datos en tres casos de uso distintos y a cada cual más interesante: La directiva Inspire, la actualización de la Directiva Europea de Reutilización de la Información y el proyecto Open Data Canarias.

Sus intervenciones y la del resto de las mesas del encuentro, así como entrevistas y otros materiales audiovisuales pueden consultarse en el mini-site temático SpainESData.