Trabajando de forma eficaz con datos públicos

1. Trabajando de forma eficaz con datos públicos ElasticSearch y otros trucos Fernando Blat Populate
2. • Co-fundador, programador y ejecutor en Populate • Papeles de Panamá • Crear una cultura crítica basada en datos • Crear herramientas que ayuden a la gente a consumir datos
3. Herramienta para visualizar y analizar presupuestos municipales Gobierto
4. Herramienta para explorar presupuesto planeado vs presupuesto ejecutado Gobierto
5. Herramienta para entender la deuda viva de los municipios Gobierto
6. España en Cifras Lograr que la gente utilice el INE sin saberlo
7. • Gran variedad de formato: Excel, CSV, MS Access, PDF • CSVs que son Excels guardados como CSVs • Limpiar y transformar los datos Datos públicos
8. Fuentes de datos ♥ INE INE
9. • Compartir datos en un equipo • Comunicar y distribuir cambios en los datos • Transformaciones reproducibles Trabajar con ficheros de datos
10. • Formato CSV o JSON • Generación automática de datos finales con scripts • Documentación • Ficheros versionados Buenas prácticas v1
11. • Sistema centralizado en el que guardar todos esos conjuntos de datos • Cuando se actualicen estén disponibles para todos • Consultas complejas: filtrar por varios metadatos a la vez • Permite realizar cálculos al vuelo: medias, varianza, sumas… Buenas prácticas v2
12. • Dato: • 3.510.000 Datos y metadatos • Metadatos: • Geo: Alcalá de Henares • Tiempo: 2015 • Provincia: Madrid • Comunidad: Madrid • Unidad: euros • Partida: 171 • Nivel: 3 • Partida padre: 17 • Tipo: gasto
13. • Dame todas las partidas de gasto de nivel 1 • Dame todas las partidas de Parques y Jardines de la Comunidad de Madrid • Súmame el gasto medio en Parques y Jardines en España • Crúzame el dato del gasto con el número de habitantes y dame el gasto por habitante Consultas
14. • Cada conjunto de datos vive en un silo separado • Se pueden combinar para realizar consultas cruzando datos • Si se actualiza el dataset, se guarda en el mismo silo con el metadato fecha de la actualización Estructura
15. • Motor genérico de búsqueda de texto en documentos • Conviertes tu documento en un JSON y los indexas • Lenguaje de consultas fácil de aprender • Más de dos millones de registros en menos de 100ms • API JSON para usarla desde D3.js • Sólo se puede utilizar con un lenguaje de programación Elastic Search
16. • https://github.com/populatetools/ine-places • Librería que te permite acceder a la lista de municipios, provincias y autonomías actualiza por año • Código INE: identificador único de casi cualquier dataset del INE • Se conecta con fuentes de datos externas INE Places
17. Ejemplo: crear un CSV con datos de deuda por habitante en base al dataset del censo y al dataset de la deuda INE Places
18. • Trabajar con datos es complejo • Rigor y meticulosidad • 95% de posibilidades de aplicar transformaciones al dataset • Poder reproducir los pasos es condición para poder aplicar un paso Conclusiones
19. • Gran índice de datos y herramientas propias • Construye tus propias herramientas Conclusiones
20. ¡Gracias! fernando@populate.tools @ferblape Populate