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Cómo conseguir un Gobierno Abierto

Cómo conseguir un Gobierno Abierto

Estrategia para la apertura de datos públicos

Pablo Martín

July 17, 2013
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Transcript

  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

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  2. PABLO MARTÍN MUÑOZ
    OPEN SOURCE ARCHITECT & DATA SCIENTIST
    @edipotrebol
    Co-fundador de Openkratio
    #OpenData #oGov #FreeSoftware #SmartCities

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  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

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  4. Punto de partida
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  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

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  6. Auditoría de datos
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  7. Auditoría de datos
    Es importante definir qué se tiene,
    cómo se tiene y dónde se tiene.

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  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

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  9. Auditoría de datos
    Ojo!
    Las ISLAS
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  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.

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  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!

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  12. Auditoría de datos
    Objetivo final:
    Conocer cuál es la estructura de datos
    global de la organización y su nivel de
    desarrollo.

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  13. Clasificación de los datos
    Clasificación de los datos
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  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
    ● ...

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  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.

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  16. Clasificación de los datos
    Una posibilidad: Crear UserVoice de Datos
    para ser valorados por la ciudadanía.

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  17. Formato de publicación de los datos
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  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

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  19. Formato de pub de datos
    Conceptos clave:
    ● Human readable / Machine readable
    ● Estructurados / No estructurados
    ● Propietario / No propietario
    ● Semantizados / No semantizados

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  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/

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  21. Formato de pub de datos
    Y recuerda... No liberes datos en PDF!
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  22. El portal de datos
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  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

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  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.

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  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

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  26. El portal de datos
    Partes fundamentales:
    ● Catálogo de datos
    ● Exploración de datos
    ● Visualización
    ● API

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  27. El portal de datos
    Otras partes más genéricas:
    ● Gestión de usuarios
    ● Apariencia
    ● Sindicación
    ● Seguridad
    ● Alojamiento
    ● ...

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  28. El portal de datos
    Ejemplo: PublicData.eu

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  29. El portal de datos
    Ejemplo: data.gov.uk

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  30. El portal de datos
    Ejemplo: datos.gob.es

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  31. El portal de datos
    Ejemplo: juntadeandalucia.es/datosabiertos/portal

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  32. El portal de datos
    Ejemplo: zaragoza.es/ciudad/risp

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  33. Un caso concreto: CKAN
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  34. Herramienta para manejar y publicar conjuntos
    de datos.
    Desarrollada por Open Knowledge Foundation
    Gratuito y de código abierto
    Un caso concreto: CKAN

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  35. Un caso concreto: CKAN
    Características:
    ● Gestionar datos
    ● Buscar datos
    ● Metadatos
    ● Soporte geoespacial
    ● Comunidad
    ● Visualización
    ● Personalizable
    ● Almacenamiento
    ● Histórico
    ● Extensible
    ● Datos federados
    ● API

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  36. Un caso concreto: CKAN
    Gestionar datos:
    ● Introducir datos
    ● Publicación de datos
    ● Trabajo con flujos de trabajo
    ● Harvesting

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  37. Un caso concreto: CKAN
    Buscar datos:
    ● Sistema enriquecido de búsqueda
    ● Búsquedas facetadas
    ● Fuzzy matching
    ● Rápido acceso a conjuntos de datos
    ● Buscar via API

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  38. Un caso concreto: CKAN
    Metadatos:
    ● Identificador único
    ● Título
    ● Descripción
    ● Histórico
    ● Licencia
    ● Etiquetas
    ● Múltiples formatos
    ● ...

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  39. Un caso concreto: CKAN
    Soporte geoespacial:
    ● Previsualizaciones
    ● Búsqueda
    ● Descubrimiento

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  40. Un caso concreto: CKAN
    Comunidad:
    ● Comentarios
    ● Compartición en redes sociales
    ● Sindicación (RSS / ATOM)
    ● Extensiones: Follow y To-Do

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  41. Un caso concreto: CKAN
    Visualización:
    ● Vista de tabla
    ● Vista de gráfico
    ● Vista de mapa
    ● Datos como imagen

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  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.

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  43. Un caso especial: CKAN
    Usando CKAN con DataHub.io
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  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.

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  45. Usando CKAN con DataHub.io
    DEMO

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  46. Referencias adicionales
    Preguntas?
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  47. Gracias!
    @Openkratio
    #WeNeedMoreHackers

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