Un uso más eficaz de los datos mejora los servicios públicos
Las administraciones públicas recopilan sistemáticamente grandes cantidades de datos. Por razones de privacidad, gran parte de esta información no puede compartirse. Sin embargo, esta riqueza de datos puede agregarse y anonimizarse para generar estadísticas útiles, tales como indicadores económicos y sociales, con el fin de que las administraciones públicas y los ciudadanos puedan tomar decisiones con mayor conocimiento de causa. El proyecto financiado con fondos europeos OpenGovIntelligence (Fostering Innovation and Creativity in Europe through Public Administration Modernization towards Supplying and Exploiting Linked Open Statistical Data), ejecutado en Flandes, se valió, con buenos resultados, del método de modelización de datos estadísticos abiertos enlazados (LOSD, por sus siglas en inglés) para convertir siete años de informes de las empresas sobre sus emisiones y residuos a este formato LOSD mediante un proyecto piloto. Al vincular esta información a otros conjuntos de datos que abarcan información empresarial, actividades económicas, datos geográficos administrativos, sustancias químicas y otros, la gente podría utilizar una aplicación web, especialmente diseñada por el proyecto, para realizar un seguimiento de la contaminación por ubicación. En vista del potencial, el Departamento de Medio Ambiente del Gobierno Flamenco (Omgeving) integró los métodos de modelización, los componentes, el «software», las directrices y las mejores prácticas de OpenGovIntelligence en sus propios sistemas informáticos. En la práctica, esto significa que todos los nuevos datos brutos entrantes producidos por el Departamento se transformarán en LOSD, y algunos datos se transformarán en otros formatos según sea necesario. El proyecto también se puso a prueba con el municipio de Trafford, parte del condado de Gran Mánchester (el Reino Unido), que dirigía un programa denominado «Skills, Employment & Worklessness» (Capacidades, empleo y desempleo). Aquí, el equipo trabajó con las partes interesadas para desarrollar una plataforma que podría acceder a datos para brindar apoyo al personal en sus esfuerzos por ayudar a las personas a encontrar empleo. La plataforma contenía lo siguiente: un cuadro de mando en el que se resumían los datos sobre el desempleo local, una aplicación de escaneado en la que se visualizaba la distribución espacial del desempleo, y una aplicación de cartografía interactiva (Signpost) en la que se identificaban los recursos locales de desempleo. «Al involucrar en cada etapa del desarrollo a las personas, que en última instancia utilizarían el sistema, ayudamos a asegurar que la solución satisfaga realmente sus necesidades», dice el coordinador del proyecto, el profesor Konstantinos Tarabanis.
Crear el conjunto de herramientas de datos
Al principio del proyecto, el equipo de OpenGovIntelligence se dio cuenta de que, para combinar conjuntos de datos y ayudar a los desarrolladores web (que no eran expertos en LOSD), tendrían que crear primero un «middleware». Esto vinculó las funcionalidades del «front-end», utilizadas por los operadores, con el LOSD del «back-end», que contenía los datos. En consecuencia, se desarrolló una serie de herramientas de «software» para la publicación, vinculación y reutilización de LOSD, incluidas Table2qb y la API CubiQL. Todas las herramientas de OpenGovIntelligence no solo adoptaron el estándar de modelización de datos conocido como «vocabulario RDF Data Cube» que permite combinar conjuntos de datos de diferente procedencia, sino que el equipo también ayudó a mejorar el propio estándar, así como a establecer mejores prácticas para la manipulación de LOSD. Con vistas al futuro, el equipo está estudiando la adopción de LOSD en escenarios de inteligencia artificial (IA). «Con la IA, los problemas y los patrones pueden detectarse más rápidamente, lo que reduce los costes y las cargas administrativas. Tomando el ejemplo de Flandes, donde revisan los datos disponibles con rapidez, la IA podría dar prioridad más fácilmente a los puntos críticos para la inspección y mejorar así el cumplimiento de la normativa medioambiental y la calidad de vida de los ciudadanos», dice el profesor Tarabanis.
Palabras clave
OpenGovIntelligence, administración pública, servicios públicos, ciudadanos, datos, datos estadísticos abiertos enlazados, creación conjunta, búsqueda de empleo, contaminación
