Acceso libre a información pública
Datos para mejorar la transparencia, eficiencia y participación ciudadana
Introducción a los Datos Abiertos
Curso completo sobre el concepto, importancia y aplicación de los datos abiertos en la sociedad actual. Aprenderás a acceder, analizar y utilizar datos abiertos para proyectos de investigación, periodismo de datos y desarrollo de aplicaciones.
Contenido del curso
1. Fundamentos de Datos Abiertos
2. Fuentes de Datos Abiertos
3. Formatos y Estándares
4. Herramientas de Análisis
5. Casos de Uso y Aplicaciones
Bienvenido al curso de Datos Abiertos
Selecciona un tema del menú de la izquierda para comenzar a aprender sobre los datos abiertos. Este curso te proporcionará una comprensión completa de qué son los datos abiertos, cómo acceder a ellos y cómo utilizarlos para diversos propósitos.
Este curso está diseñado para principiantes y no requiere conocimientos previos en análisis de datos o programación.
Lo que aprenderá
Además, podrá:
- Explorar ejemplos reales del uso de datos abiertos en proyectos institucionales, sociales y periodísticos.
- Reconocer principios éticos, licencias de uso y buenas prácticas para compartir y reutilizar datos abiertos.
- Conocer recursos adicionales, comunidades de práctica y herramientas para profundizar más allá del curso.
¿Qué son los datos abiertos?
Los datos abiertos son información accesible, disponible y reutilizable por cualquier persona, sin restricciones de copyright, patentes u otros mecanismos de control. Se caracterizan por:
- Disponibilidad y acceso: los datos deben estar disponibles completos y en un formato conveniente y modificable.
- Reutilización y redistribución: los datos deben ser provistos bajo términos que permitan su reutilización y redistribución.
- Participación universal: todos deben poder usar, reutilizar y redistribuir los datos sin discriminación.
Beneficios de los datos abiertos
Transparencia
Permiten mayor rendición de cuentas y transparencia en gobiernos e instituciones.
Innovación
Son materia prima para creación de nuevos productos y servicios.
Eficiencia
Mejoran procesos al permitir acceso a información previamente inaccesible.
Participación
Facilitan la participación ciudadana en la toma de decisiones.
Ejemplos de datos abiertos
| Tipo | Ejemplo | Uso potencial |
|---|---|---|
| Presupuestos | Gastos del gobierno | Análisis de transparencia fiscal |
| Transporte | Horarios de autobuses | Aplicaciones de movilidad |
| Salud | Estadísticas epidemiológicas | Investigación médica |
Historia y evolución de los datos abiertos
El movimiento de datos abiertos tiene sus raíces en varias corrientes históricas que convergen en el siglo XXI:
Primera reunión del Open Government Working Group
Grupo de activistas que definió los 8 principios de los datos abiertos gubernamentales en Sebastopol, California.
Lanzamiento de Data.gov
Estados Unidos lanza el primer portal nacional de datos abiertos bajo la administración Obama.
Creación de la Open Knowledge Foundation
Organización internacional que promueve el conocimiento abierto, incluyendo datos abiertos.
Carta Internacional de Datos Abiertos
Países del G8 adoptan principios comunes para la publicación de datos gubernamentales abiertos.
Hitos en América Latina
México fue pionero en la región con la creación de datos.gob.mx en 2015, seguido por Argentina, Brasil y Colombia.
Factores clave en su desarrollo
- Avances en tecnologías de internet
- Movimientos por gobierno abierto
- Demanda de transparencia pública
- Crecimiento de la economía digital
Retos actuales
- Calidad y actualización de datos
- Interoperabilidad entre sistemas
- Privacidad y protección de datos
- Sostenibilidad de iniciativas
Principios y características de los datos abiertos
Los datos abiertos se rigen por principios fundamentales que garantizan su utilidad y accesibilidad. Estos principios fueron establecidos originalmente en 2007 y han sido adoptados internacionalmente:
Completos
Los datos deben estar disponibles en su totalidad, sin omisiones significativas.
Primarios
Deben publicarse en su forma original, tal como fueron recolectados.
Oportunos
Deben estar disponibles tan pronto como sea necesario para preservar su valor.
Accesibles
Deben estar disponibles para el público más amplio posible y para los usos más diversos.
Características técnicas
Para que los datos sean verdaderamente abiertos, deben cumplir con características técnicas específicas que faciliten su uso y reutilización.
| Característica | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Formatos abiertos | Formatos que pueden ser procesados por múltiples herramientas | CSV, JSON, XML |
| Estructura clara | Datos bien organizados con metadatos descriptivos | Encabezados de columnas descriptivos |
| Licencia abierta | Permiso explícito para uso y reutilización | Creative Commons CC-BY |
| Identificadores persistentes | URLs estables para referencia a largo plazo | DOIs o URLs permanentes |
Portales gubernamentales de datos abiertos
Los gobiernos de todo el mundo han establecido portales oficiales para publicar sus datos abiertos. Estos portales son la principal fuente de datos gubernamentales accesibles al público.
Principales portales internacionales
Data.gov
Portal de datos abiertos del gobierno de Estados Unidos con más de 345,000 conjuntos de datos.
European Data Portal
Portal que agrega datos abiertos de los países miembros de la Unión Europea.
Data.gov.uk
Portal del Reino Unido, pionero en datos abiertos gubernamentales.
Portales en América Latina
La mayoría de países latinoamericanos cuentan con portales nacionales de datos abiertos, aunque con diferentes niveles de desarrollo y contenido.
| País | Portal | Conjuntos de datos | Temas principales |
|---|---|---|---|
| México | datos.gob.mx | +35,000 | Economía, salud, educación |
| Colombia | datos.gov.co | +10,000 | Transporte, contratación pública |
| Argentina | datos.gob.ar | +5,000 | Estadísticas, medio ambiente |
| Brasil | dados.gov.br | +8,000 | Educación, seguridad pública |
Cómo utilizar estos portales
Búsqueda básica
La mayoría de portales ofrecen sistemas de búsqueda por palabras clave, categorías temáticas o instituciones responsables.
Filtros avanzados
Puedes filtrar por formato de datos, frecuencia de actualización, licencia o fecha de publicación.
Visualización previa
Muchos portales permiten visualizar los datos directamente en el navegador antes de descargarlos.
APIs
Algunos portales ofrecen acceso programático a los datos mediante interfaces de programación (APIs).
Organizaciones internacionales con datos abiertos
Además de los gobiernos nacionales, muchas organizaciones internacionales publican datos abiertos sobre temas globales como salud, desarrollo, economía y medio ambiente.
Principales organizaciones
Naciones Unidas
La ONU ofrece datos sobre desarrollo sostenible, derechos humanos, población y más.
data.un.orgBanco Mundial
Extensas bases de datos sobre desarrollo económico, pobreza, infraestructura y más.
data.worldbank.org
Organización Mundial de la Salud
Datos sobre salud global, epidemias, sistemas de salud y estadísticas vitales.
www.who.int/dataTipos de datos disponibles
Indicadores de desarrollo
Mediciones estandarizadas para comparar países (ej. PIB, esperanza de vida).
Microdatos de encuestas
Resultados detallados de encuestas a hogares o empresas.
Datos geoespaciales
Información mapeada sobre clima, recursos naturales, población.
Cómo acceder a estos datos
Algunas organizaciones requieren registro para acceder a ciertos conjuntos de datos, aunque la mayoría son completamente abiertos.
1. Explorar el catálogo
La mayoría de portales tienen sistemas de búsqueda y filtrado por temas, países o años.
2. Verificar la documentación
Es crucial leer las notas metodológicas para entender cómo se recolectaron y procesaron los datos.
3. Descargar en formato adecuado
Seleccionar el formato que mejor se adapte a tus necesidades (CSV para análisis, JSON para desarrollo web).
APIs y catálogos de datos abiertos
Las APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) permiten acceder a datos abiertos de manera programática, facilitando la integración en aplicaciones y análisis automatizados.
¿Qué es una API de datos?
Una API es un conjunto de reglas que permite a diferentes aplicaciones comunicarse entre sí. En el contexto de datos abiertos, las APIs permiten consultar y obtener datos directamente desde programas informáticos sin necesidad de descargar archivos completos.
Ventajas de usar APIs
- Acceso a datos actualizados en tiempo real
- Posibilidad de consultar solo los datos necesarios
- Integración directa con aplicaciones y dashboards
- Automatización de procesos de recolección de datos
Ejemplos comunes
- APIs de datos meteorológicos
- APIs de indicadores económicos
- APIs de transporte público
- APIs de datos demográficos
Catálogos de datos abiertos
Los catálogos son repositorios que agregan metadatos sobre conjuntos de datos disponibles en múltiples fuentes. Algunos ejemplos destacados:
CKAN
Plataforma de código abierto utilizada por muchos gobiernos para publicar sus catálogos de datos.
ckan.orgGoogle Dataset Search
Buscador de Google especializado en conjuntos de datos.
datasetsearch.research.google.comCómo trabajar con APIs
No necesitas ser programador para usar muchas APIs, existen herramientas como Postman o incluso hojas de cálculo que pueden conectarse a APIs simples.
1. Encontrar la documentación
Toda API buena tiene documentación que explica cómo hacer consultas y qué datos están disponibles.
2. Obtener una clave API (si es necesaria)
Algunas APIs requieren registro para obtener una clave de acceso.
3. Hacer consultas de prueba
Comenzar con consultas simples para entender la estructura de los datos devueltos.
4. Procesar los resultados
Los datos suelen venir en formato JSON o XML, que pueden ser procesados por muchos lenguajes de programación.
Formatos comunes: CSV, JSON, XML
Los datos abiertos se publican en diversos formatos, cada uno con sus ventajas y casos de uso específicos. Conocer estos formatos es esencial para trabajar eficientemente con datos.
CSV (Comma-Separated Values)
Características
- Formato de texto plano
- Datos organizados en filas y columnas
- Separados por comas u otros delimitadores
- Primera línea suele contener los nombres de las columnas
Ventajas
- Simple y universalmente compatible
- Fácil de leer y editar
- Eficiente para grandes volúmenes de datos
- Ideal para hojas de cálculo
nombre,edad,ciudad
Juan,28,Madrid
María,34,Barcelona
Luis,45,ValenciaJSON (JavaScript Object Notation)
Características
- Formato basado en texto
- Estructura de pares clave-valor
- Anidamiento jerárquico
- Muy usado en APIs web
Ventajas
- Estructura flexible y legible
- Soporte para datos complejos
- Ampliamente usado en desarrollo web
- Fácil de procesar en JavaScript
{
"personas": [
{
"nombre": "Juan",
"edad": 28,
"ciudad": "Madrid"
},
{
"nombre": "María",
"edad": 34,
"ciudad": "Barcelona"
}
]
}XML (eXtensible Markup Language)
Características
- Lenguaje de marcado
- Estructura jerárquica con etiquetas
- Extensible y autodescriptivo
- Más verboso que JSON
Ventajas
- Estandarizado y bien documentado
- Soporte para esquemas (XSD)
- Amplia compatibilidad
- Bueno para documentos complejos
<personas>
<persona>
<nombre>Juan</nombre>
<edad>28</edad>
<ciudad>Madrid</ciudad>
</persona>
<persona>
<nombre>María</nombre>
<edad>34</edad>
<ciudad>Barcelona</ciudad>
</persona>
</personas>Comparación de formatos
| Formato | Mejor para | Tamaño | Legibilidad |
|---|---|---|---|
| CSV | Datos tabulares simples | Pequeño | Media (sin estructura) |
| JSON | Datos estructurados jerárquicos | Mediano | Alta |
| XML | Documentos complejos | Grande | Media-alta |
Linked Open Data
Linked Open Data (LOD) es un método para publicar datos estructurados de manera que puedan ser interconectados y enlazados entre diferentes fuentes, creando una "web de datos".
Principios de Linked Data
1. Usar URIs como identificadores
Cada cosa (entidad) debe tener un identificador único (URI) que permita referenciarla.
2. Usar HTTP URIs
Las URIs deben ser accesibles vía HTTP para que tanto personas como máquinas puedan buscarlas.
3. Proporcionar información útil
Cuando alguien busca una URI, debe obtener información útil sobre la entidad que representa.
4. Incluir enlaces
Los datos deben incluir enlaces a otras URIs para permitir el descubrimiento de más información.
Ventajas de Linked Open Data
LOD permite conectar datos de diferentes fuentes como si fuera una gran base de datos global, facilitando el descubrimiento de relaciones entre datos aparentemente no relacionados.
Interoperabilidad
Datos de diferentes fuentes pueden trabajar juntos usando estándares comunes.
Reutilización
Los datos pueden ser combinados de formas no previstas originalmente.
Descubrimiento
Los enlaces entre datos facilitan encontrar información relacionada.
Ejemplos de proyectos LOD
Wikidata
Base de conocimiento libre que sirve como almacenamiento centralizado para los datos estructurados de los proyectos de Wikimedia.
wikidata.orgDBpedia
Proyecto que extrae información estructurada de Wikipedia y la publica como datos enlazados.
dbpedia.orgCómo consumir Linked Open Data
1. Explorar con navegadores LOD
Herramientas como lod-cloud.net permiten explorar la nube de datos enlazados.
2. Consultar con SPARQL
SPARQL es el lenguaje de consulta para datos enlazados, similar a SQL para bases de datos relacionales.
3. Usar APIs específicas
Muchos proyectos LOD ofrecen APIs amigables para desarrolladores.
Metadatos y documentación
Los metadatos son "datos sobre los datos" que proporcionan información esencial para entender, interpretar y utilizar correctamente los conjuntos de datos abiertos.
Importancia de los metadatos
Sin metadatos adecuados, los datos pueden ser difíciles de encontrar, entender o usar correctamente, reduciendo significativamente su valor potencial.
Qué incluyen los metadatos
- Título y descripción del conjunto de datos
- Organización responsable
- Fecha de publicación y actualización
- Cobertura geográfica y temporal
- Licencia de uso
- Estructura de los datos
- Definiciones de variables
- Métodos de recolección
Estándares de metadatos
- DCAT: Data Catalog Vocabulary para portales de datos
- Schema.org: Estándar para marcado web
- ISO 19115: Para información geoespacial
- Dublin Core: Metadatos básicos
Documentación de conjuntos de datos
1. Documentación técnica
Explica el formato, estructura, codificación, esquema de la base de datos, relaciones entre tablas, etc.
2. Diccionario de datos
Define cada variable, sus valores posibles, unidades de medida, códigos utilizados, etc.
3. Documentación metodológica
Describe cómo se recolectaron los datos, criterios de inclusión/exclusión, limitaciones, etc.
Ejemplo de metadatos
{
"title": "Estadísticas de Educación Superior",
"description": "Datos sobre matriculados, graduados y personal en universidades públicas",
"publisher": {
"name": "Ministerio de Educación",
"web": "https://www.educacion.gov"
},
"issued": "2023-01-15",
"modified": "2023-06-30",
"license": "CC-BY 4.0",
"keywords": ["educación", "universidades", "matrícula"],
"temporal": {
"start": "2010",
"end": "2022"
},
"spatial": "Nacional",
"columns": [
{
"name": "universidad",
"type": "string",
"description": "Nombre de la institución"
},
{
"name": "matriculados",
"type": "integer",
"description": "Número total de estudiantes matriculados"
}
]
}Buenas prácticas
Completos
Incluir toda la información necesaria para entender y usar los datos.
Accesibles
Publicar los metadatos junto con los datos y en formatos estándar.
Actualizados
Mantener los metadatos sincronizados con los datos que describen.
Excel y hojas de cálculo para análisis de datos
Las hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google Sheets son herramientas accesibles y poderosas para el análisis básico de datos abiertos, especialmente para usuarios sin conocimientos de programación.
Funciones básicas para trabajar con datos
| Función | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| FILTRAR | Filtrar datos según criterios | =FILTRAR(A2:B10, B2:B10>100) |
| BUSCARV | Buscar valores verticalmente | =BUSCARV("Madrid", A2:B10, 2, FALSO) |
| PROMEDIO | Calcular promedio | =PROMEDIO(B2:B100) |
| CONTAR.SI | Contar con condición | =CONTAR.SI(A2:A100, ">50") |
Tablas dinámicas
Las tablas dinámicas son una de las herramientas más poderosas en Excel para resumir, analizar, explorar y presentar datos.
Pasos para crear una tabla dinámica
- Seleccionar los datos a analizar
- Insertar > Tabla dinámica
- Arrastrar campos a las áreas de filas, columnas y valores
- Aplicar filtros si es necesario
- Personalizar cálculos y formato
Usos comunes
- Resumir grandes conjuntos de datos
- Identificar patrones y tendencias
- Comparar datos entre categorías
- Crear informes dinámicos
Gráficos básicos
Gráficos de barras
Ideales para comparar categorías o mostrar cambios en el tiempo.
Gráficos de líneas
Buenos para mostrar tendencias a lo largo del tiempo.
Gráficos de dispersión
Útiles para visualizar relaciones entre variables.
Limpieza de datos en Excel
1. Eliminar duplicados
Datos > Quitar duplicados
2. Rellenar valores vacíos
Usar funciones como SI.ERROR o SI.ND
3. Dividir columnas
Datos > Texto en columnas
4. Validación de datos
Datos > Validación de datos
Python y R para análisis de datos
Para análisis más avanzados, Python y R son los lenguajes más utilizados en ciencia de datos y análisis de datos abiertos. Ofrecen mayor potencia, flexibilidad y capacidad de automatización que las hojas de cálculo.
Python
Lenguaje de propósito general con una gran comunidad en ciencia de datos y un ecosistema rico de bibliotecas especializadas.
R
Lenguaje especializado en análisis estadístico y visualización de datos, muy popular en investigación académica.
Ejemplo básico en Python (Pandas)
import pandas as pd
# Cargar datos desde CSV
datos = pd.read_csv('datos_abiertos.csv')
# Mostrar primeras filas
print(datos.head())
# Estadísticas descriptivas
print(datos.describe())
# Filtrar datos
filtrados = datos[datos['poblacion'] > 100000]
# Agrupar y resumir
resumen = datos.groupby('region')['ingresos'].mean()
# Guardar resultados
resumen.to_csv('resultados.csv')Ejemplo básico en R (Tidyverse)
library(tidyverse)
# Cargar datos desde CSV
datos <- read_csv("datos_abiertos.csv")
# Mostrar primeras filas
head(datos)
# Estadísticas descriptivas
summary(datos)
# Filtrar datos
filtrados <- datos %>% filter(poblacion > 100000)
# Agrupar y resumir
resumen <- datos %>%
group_by(region) %>%
summarise(ingreso_promedio = mean(ingresos))
# Guardar resultados
write_csv(resumen, "resultados.csv")Cómo elegir entre Python y R
| Criterio | Python | R |
|---|---|---|
| Facilidad de aprendizaje | Más fácil para principiantes | Curva de aprendizaje más pronunciada |
| Comunidad | Más grande y diversa | Fuerte en estadística e investigación |
| Visualización | Buena, requiere más código | Excelente con ggplot2 |
| Integración | Mejor para integrar con otros sistemas | Más orientado a análisis puro |
Visualización de datos
La visualización de datos es una parte esencial del análisis, permitiendo descubrir patrones, comunicar hallazgos y hacer que los datos sean accesibles a audiencias más amplias.
Principios de buena visualización
Claridad
El mensaje principal debe ser evidente.
Precisión
Las escalas y proporciones deben ser correctas.
Eficiencia
Máxima información con mínimo ruido visual.
Tipos de visualizaciones
Para comparaciones
- Gráficos de barras
- Gráficos de columnas
- Gráficos de radar
Para distribuciones
- Histogramas
- Gráficos de caja
- Gráficos de densidad
Para relaciones
- Gráficos de dispersión
- Mapas de calor
- Gráficos de burbujas
Para composición
- Gráficos de torta
- Gráficos de área apilada
- Treemaps
Herramientas de visualización
Matplotlib/Seaborn (Python)
Bibliotecas estándar para visualización en Python, altamente personalizables.
ggplot2 (R)
Sistema de visualización basado en la gramática de gráficos, muy potente y expresivo.
Tableau/Power BI
Herramientas comerciales para visualización interactiva con interfaz gráfica.
Buenas prácticas
Evita gráficos engañosos: escalas que no empiezan en cero, gráficos 3D que distorsionan proporciones, o selección sesgada de datos.
1. Conoce tu audiencia
Diseña visualizaciones apropiadas para el nivel técnico de quienes las verán.
2. Elige el tipo correcto
Selecciona el gráfico que mejor comunique tu mensaje.
3. Simplifica
Elimina elementos decorativos que no aportan información.
4. Usa color estratégicamente
El color debe tener significado y ser accesible para daltónicos.
Transparencia gubernamental
Los datos abiertos son una herramienta fundamental para promover la transparencia en la gestión pública, permitiendo a los ciudadanos monitorear las acciones de sus gobiernos y exigir rendición de cuentas.
Áreas clave para transparencia
Presupuestos
Gastos, ingresos y ejecución presupuestaria.
Contrataciones
Procesos de compra pública y adjudicaciones.
Salarios
Remuneraciones de funcionarios públicos.
Resultados
Indicadores de desempeño y logros.
Servicios
Calidad y cobertura de servicios públicos.
Normativas
Proyectos de ley y regulaciones.
Ejemplos de impacto
OpenSpending
Plataforma que rastrea el gasto público en todo el mundo, permitiendo a los ciudadanos ver cómo se utilizan sus impuestos.
openspending.org
Estándar de Contrataciones Abiertas
Iniciativa para publicar datos estructurados sobre procesos de contratación pública, combatiendo la corrupción.
open-contracting.orgCómo los ciudadanos pueden usar estos datos
Los datos por sí solos no generan transparencia; es necesario que ciudadanos, periodistas y organizaciones civiles los analicen, interpreten y utilicen para hacer preguntas y demandar respuestas.
1. Monitorear el gasto público
Identificar partidas presupuestarias inusuales o contratos sospechosos.
2. Comparar entre gobiernos
Analizar diferencias en ejecución presupuestaria o provisión de servicios.
3. Participar en audiencias públicas
Usar datos para fundamentar preguntas y propuestas.
4. Desarrollar aplicaciones cívicas
Crear herramientas que hagan los datos más accesibles.
Periodismo de datos
El periodismo de datos utiliza conjuntos de datos abiertos para investigar, contar historias y apoyar reportajes con evidencia cuantitativa, llevando el periodismo a un nuevo nivel de profundidad y rigor.
Proceso del periodismo de datos
Encontrar la historia
Identificar preguntas periodísticas que puedan responderse con datos.
Obtener los datos
Acceder a fuentes de datos abiertos o recolectar datos propios.
Limpiar y analizar
Preparar los datos y buscar patrones, tendencias o anomalías.
Visualizar y contar
Presentar los hallazgos de forma clara y atractiva.
Ejemplos destacados
ProPublica
Medio pionero en periodismo de datos, con investigaciones basadas en análisis de grandes conjuntos de datos.
propublica.orgThe Guardian Data Blog
Sección especializada en visualización y análisis de datos sobre temas de actualidad.
theguardian.com/dataHerramientas para periodistas
Limpieza y transformación de datos
CSVKit
Conjunto de herramientas en línea de comandos para procesar, limpiar y transformar archivos CSV.
Visualización de datos
Acceso a datasets
Kaggle Datasets
Acceso a miles de datasets públicos y retos de análisis.
Google Dataset Search
Buscador global de conjuntos de datos públicos.
datos.gob.es
Portal oficial de datos abiertos del Gobierno de España, con miles de conjuntos de datos públicos reutilizables.
Datahub.io
Repositorio comunitario con datasets sobre temas globales como economía, salud, medio ambiente y más.
Análisis estadístico
R + RStudio
Lenguaje especializado en estadística y visualización.
Jupyter Notebook
Entorno interactivo para análisis de datos en Python, R o Julia, ampliamente utilizado en ciencia de datos y estadística.
Statista
Plataforma de estadísticas con acceso a datos de estudios de mercado, investigaciones y análisis cuantitativos.
Publicación y colaboración
Google Drive + Sheets
Herramientas accesibles para almacenar, compartir y colaborar en hojas de cálculo con datos en tiempo real.
Cómo empezar en periodismo de datos
1. Explorar conjuntos de datos relevantes
Consulte portales de datos abiertos en busca de información que tenga impacto público o despierte su interés periodístico.
2. Formular preguntas concretas
Plantee interrogantes como: ¿Qué patrones se observan? ¿Existen anomalías? ¿Cómo evolucionan los datos a lo largo del tiempo?
3. Verificar y contextualizar
Compare la información con otras fuentes confiables y compleméntela con opiniones expertas o documentación técnica.
4. Transformar los datos en una historia
Convierta los hallazgos en una narrativa clara y visual que conecte con su audiencia y aporte valor informativo.
Innovación y desarrollo con datos abiertos
Los datos abiertos son un motor para la innovación, permitiendo a emprendedores, desarrolladores e investigadores crear nuevos productos, servicios y soluciones basados en información pública.
Áreas de oportunidad
Aplicaciones móviles
Transporte, turismo, servicios urbanos.
Plataformas de análisis
Herramientas para negocios y toma de decisiones.
Inteligencia artificial
Entrenamiento de modelos con datos públicos.
Casos de éxito
CityMapper
Aplicación que combina datos de transporte público de múltiples ciudades para ofrecer rutas óptimas.
citymapper.comZillow
Plataforma de bienes raíces que utiliza datos abiertos sobre propiedades y valores.
zillow.comCómo desarrollar proyectos con datos abiertos
Antes de comenzar, verifique la licencia de los datos y asegúrese de cumplir con los requisitos de atribución. Algunas licencias pueden restringir usos comerciales.
1. Identificar una necesidad
¿Qué problema puede resolverse con los datos disponibles?
2. Explorar datos disponibles
Buscar en portales gubernamentales, organizaciones y comunidades.
3. Validar la idea
Crear prototipos rápidos y obtener retroalimentación.
4. Desarrollar el producto
Implementar soluciones escalables y sostenibles.
Hackatones y competencias
Eventos presenciales y virtuales
- Desafíos de datos abiertos
- Hackatones cívicos
- Competencias de visualización
Beneficios de participar
- Networking con expertos
- Acceso a mentores
- Posibilidad de financiamiento
- Visibilidad para proyectos
Información pública libre para usar, compartir y promover transparencia provistos por instituciones para impulsar innovación, decisiones informadas y valor social.
Accesibles
Disponibles para todos en formatos fáciles de usar
Libres de uso
Reutilizables y redistribuibles sin restricciones
Interoperables
Compatibles con otros sistemas y datos
Universales
Comprensibles para distintos usuarios y contextos
Actualizables
Se mantienen al día para conservar su relevancia
Transparentes
Promueven la rendición de cuentas y la confianza pública
Videos informativos
Datos abiertos en la CCSS
La CCSS publica valiosos conjuntos de datos para que puedan ser consultados, utilizados y compartidos de manera libre, como un medio para fortalecer la transparencia institucional y la participación ciudadana.
¿Qué son los datos abiertos?
Los datos abiertos permiten acceder a datos que se publican desde el sector público con las características técnicas y jurídicas para ser usados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona.
Principios de los datos abiertos
Los datos abiertos no solo requieren publicarse en formatos específicos y estar acompañados de una licencia que permitan su uso, sino que deben cumplir con seis principios que se explican en este video.
Licencia de los datos abiertos
Los datos abiertos pueden ser usados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, en cualquier momento y en cualquier lugar.
Formatos de archivos abiertos
En el caso de los datos abiertos, el formato en el que se guardan estos archivos también debe ser abierto.
Casos de uso de datos abiertos
Los datos abiertos han permitido crear soluciones que ayudan a las personas tomar decisiones o a entender un problema definido.
Se publica mediante licencia de atribución de Creative Commons - Ver créditos