Cómo conseguir un Gobierno Abierto

Estrategia para la apertura de datos públicos

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1. Cómo conseguir un Gobierno Abierto Estrategia para la apertura de datos públicos Gobierno Abierto y Reutilización de Información Pública en el Ámbito Local 18 y 19 julio 2013 Sede de Carmona
2. PABLO MARTÍN MUÑOZ OPEN SOURCE ARCHITECT & DATA SCIENTIST @edipotrebol Co-fundador de Openkratio #OpenData #oGov #FreeSoftware #SmartCities
3. Indice • Punto de partida • Auditoría de datos • Clasificación de los datos • Formato de publicación de datos • El portal de datos • Un caso concreto: CKAN. • Usando CKAN con DataHub.io
4. Punto de partida Imagen original
5. Punto de partida • Variedad de Administraciones Públicas • Implantación de Administración Electrónica • Recursos de los que se dispone • Conocimientos previos • Interés por parte del gobierno • Interés por parte de la ciudadanía
6. Auditoría de datos Imagen original
7. Auditoría de datos Es importante definir qué se tiene, cómo se tiene y dónde se tiene.
8. Auditoría de datos Pasos a seguir: 1. Generar mapa organizativo 2. Generar mapa de procesos 3. Detectar entradas y salidas de cada proceso 4. Analizarlas! 5. Documentar el trabajo realizado
9. Auditoría de datos Ojo! Las ISLAS Imagen original
10. Auditoría de datos Isla: Porción de tierra rodeada de agua por todas partes. Islas adyacentes: Islas que, aun apartadas del continente, pertenecen al territorio nacional, como las Baleares y Canarias respecto de España, y las que se consideran parte de tal territorio. En islas: separadamente.
11. Auditoría de datos Islas de información; Bases de datos que aun perteneciendo a la organización están separadas de los sistemas de información base de la misma. Objetivo: Crear puentes a dichas islas!
12. Auditoría de datos Objetivo final: Conocer cuál es la estructura de datos global de la organización y su nivel de desarrollo.
13. Clasificación de los datos Clasificación de los datos Imagen original
14. Clasificación de los datos Los datos pueden ser clasificados teniendo en cuenta diferentes indicadores. Algunos de ellos son: • Temática • Interés • Complejidad • Calidad • Formato • Estadarización • ...
15. Clasificación de los datos Clasificación basada en su interés: La organización nunca debería valorar en solitario el interés de los datos. Éste siempre debe ser valorado por la ciudadanía. Por ello, antes de publicar datos, es importante recoger feedback de la ciudadanía.
16. Clasificación de los datos Una posibilidad: Crear UserVoice de Datos para ser valorados por la ciudadanía.
17. Formato de publicación de los datos Imagen original
18. La elección del formato de publicación de los datos es una de las tareas más importantes del proceso de publicación ya que determinará el uso que la gente haga de los mismos. Una mala elección de formatos puede hacer que los datos publicados no sean usados, por diferentes motivos. Formato de pub de datos
19. Formato de pub de datos Conceptos clave: • Human readable / Machine readable • Estructurados / No estructurados • Propietario / No propietario • Semantizados / No semantizados
20. Formato de pub de datos Las 5 estrellas del [Linked]OpenData: • 1 estrella: Pon tus datos disponibles en la web en cualquier formato y con una licencia libre. • 2 estrellas: Hazlos disponibles de forma estructurada (por ejemplo XLS en vez de tablas escaneadas). • 3 estrellas: Usar formatos no propietarios (por ejemplo CSV en vez de XLS). • 4 estrellas: Usar URLs para describir datos. • 5 estrellas: Enlazar tus datos con otros para proporcionar contexto. Ver más en http://5stardata.info/
21. Formato de pub de datos Y recuerda... No liberes datos en PDF! Imagen original
22. El portal de datos Imagen original
23. Un portal de datos es un espacio web donde una organización publicará todos sus datos para ser consultados y reutilizados por terceras personas. Los portales de datos, al contrario que otros portales, están enfocados en el dato como unidad principal de interacción. El portal de datos
24. El portal de datos Independencia tecnológica: Los portales de datos pueden ser construidos de diversa forma y por ello son independientes de una tecnología concreta. Diferentes son los estándares de datos que se usen para la publicación del contenido.
25. El portal de datos Buscar El sistema de búsqueda debe ser potente y permitir opciones avanzadas de la misma Publicar La publicación debe ser simple, bien estructrurada y que aporte toda la información necesaria Características básicas
26. El portal de datos Partes fundamentales: • Catálogo de datos • Exploración de datos • Visualización • API
27. El portal de datos Otras partes más genéricas: • Gestión de usuarios • Apariencia • Sindicación • Seguridad • Alojamiento • ...
28. El portal de datos Ejemplo: PublicData.eu
29. El portal de datos Ejemplo: data.gov.uk
30. El portal de datos Ejemplo: datos.gob.es
31. El portal de datos Ejemplo: juntadeandalucia.es/datosabiertos/portal
32. El portal de datos Ejemplo: zaragoza.es/ciudad/risp
33. Un caso concreto: CKAN Imagen original
34. Herramienta para manejar y publicar conjuntos de datos. Desarrollada por Open Knowledge Foundation Gratuito y de código abierto Un caso concreto: CKAN
35. Un caso concreto: CKAN Características: • Gestionar datos • Buscar datos • Metadatos • Soporte geoespacial • Comunidad • Visualización • Personalizable • Almacenamiento • Histórico • Extensible • Datos federados • API
36. Un caso concreto: CKAN Gestionar datos: • Introducir datos • Publicación de datos • Trabajo con flujos de trabajo • Harvesting
37. Un caso concreto: CKAN Buscar datos: • Sistema enriquecido de búsqueda • Búsquedas facetadas • Fuzzy matching • Rápido acceso a conjuntos de datos • Buscar via API
38. Un caso concreto: CKAN Metadatos: • Identificador único • Título • Descripción • Histórico • Licencia • Etiquetas • Múltiples formatos • ...
39. Un caso concreto: CKAN Soporte geoespacial: • Previsualizaciones • Búsqueda • Descubrimiento
40. Un caso concreto: CKAN Comunidad: • Comentarios • Compartición en redes sociales • Sindicación (RSS / ATOM) • Extensiones: Follow y To-Do
41. Un caso concreto: CKAN Visualización: • Vista de tabla • Vista de gráfico • Vista de mapa • Datos como imagen
42. Un caso concreto: CKAN CKAN es software libre y su código más la documentación se pueden descargar en su pagina web. Además se puede ver cómo evoluciona el proyecto en GitHub además de posibilitar las contribuciones al mismo.
43. Un caso especial: CKAN Usando CKAN con DataHub.io Imagen original
44. Usando CKAN con DataHub.io DataHub.io es una plataforma de libre acceso y gratuita basada en CKAN para alojar conjuntos de datos en la nube. Permite la gestión de grupos para el manejo de datos o para organizar los datos por temáticas concretas.
45. Usando CKAN con DataHub.io DEMO
46. Referencias adicionales Preguntas? Imagen original
47. Gracias! @Openkratio #WeNeedMoreHackers