impacto

En este pódcast abordamos un aspecto clave del universo open data: cómo impulsar la divulgación sobre datos abiertos para que estos conjuntos de datos públicos realmente lleguen a quienes pueden aprovecharlos. Por eso, participan directamente dos de las personas que están detrás de la dinamización de datos.gob.es: 

• Estefanía Díaz Viteri, consultora de comunicación.
• Laura Castillo Martínez, consultora de comunicación. .

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Resumen / Transcripción de la entrevista

1. ¿Por qué es tan importante la divulgación en torno a los datos abiertos?

Laura Castillo:  Es importante, sobre todo, porque nos encontramos en un contexto en el que cada vez más organismos comparten sus datos. Existen multitud de portales y plataformas de datos abiertos, pero la realidad es que de nada sirve publicar los datos si nadie los utiliza. El valor real de los datos está en su utilización y, para que se utilicen, los usuarios tienen que saber que existen y cómo los pueden utilizar. Por eso, la comunicación y la divulgación son clave y es necesario que una iniciativa de datos abiertos también dedique tiempo a estas tareas. 

Cuando hablamos de divulgación y comunicación, no nos referimos solo a contar qué conjuntos de datos hay. Es necesario también explicar cuáles son las ventajas de la reutilización, cómo se pueden encontrar, cómo se interpretan los datos, cómo se puede utilizar toda esa información. No hay que limitarse a decir “aquí están estos datos”, sino que hay que dar también una serie de pistas en torno a la contextualización de esa información y de su uso. Así es cómo se generan al final casos de uso valiosos en distintas áreas y cómo se inspira a otros usuarios en campos como la economía, el medio ambiente o la salud. 

2. Hacer llegar esta información a los usuarios no es una tarea siempre fácil. Antes de empezar un proyecto de divulgación es necesario conocer cuáles son los obstáculos que impiden que los datos lleguen a sus potenciales usuarios. ¿Qué retos destacaríais?

Estefanía Díaz: El obstáculo principal con el que nos solemos encontrar es el desconocimiento, tanto de las iniciativas como de las plataformas de datos abiertos u open data, por parte de nuestro público, de los usuarios. Hay un desconocimiento sobre cómo acceder a los datos, cómo llegar a ellos, y en ocasiones también sobre las licencias, los formatos, etc. Al final estamos ante un ecosistema que tiene una cierta complejidad técnica y esto supone en ocasiones una barrera para la divulgación y la difusión. Tampoco podemos olvidar la falta de tiempo y la escasez de recursos en las organizaciones. 

El primer paso sería identificar los perfiles a los que se dirige una iniciativa de datos abiertos como esta.  Debemos tener en cuenta que nos dirigimos a un público variado. Tenemos administraciones y empresas, y todas las personas que trabajan en estas entidades, tanto públicas como privadas. Nos dirigimos también a las personas que trabajan en los medios de comunicación, investigadores, estudiantes, la ciudadanía en general, porque hay personas que también están interesadas en los datos abiertos, que quieren adentrarse y conocer este mundo, y también forman parte de nuestro público. 

Otra cosa que creo que es muy importante destacar es que, en el caso de datos.gob.es, nos dirigimos tanto a publicadores como a reutilizadores de datos abiertos. 

3. Cada usuario requiere un enfoque distinto, ¿por qué es necesario utilizar diferentes estrategias y diferentes canales? 

Laura Castillo: No es lo mismo un usuario más técnico que lo que quiere es saber qué puede hacer con esos datos, que las iniciativas que persiguen entender cómo poner sus datos a disposición de los usuarios. Ese es el caso de datos.gob.es. No todos los perfiles necesitan los mismos formatos. En el caso de datos.gob.es, por ejemplo, publicamos artículos. Este es un medio que sirve muy bien para hacer artículos de divulgación, tanto para unos perfiles como para otros. También seleccionamos casos de uso que creemos que son relevantes para que los usuarios puedan inspirarse y llevamos a cabo talleres, formaciones, etc. Una cuestión que funciona muy bien son los ejercicios de ciencia de datos paso a paso. Son ejercicios en los que cogemos un dataset de los que están publicados en el portal y vemos qué se puede hacer con ellos. Por ejemplo, uno de los ejercicios que hemos hecho es coger un dataset con el histórico de las matriculaciones de coches y hacer un pequeño modelo para predecir cuántos coches de gasolina o gasoil versus coches eléctricos se van a matricular en los próximos años. Ese tipo de ejercicios inspiran a nuevos usuarios a generar nuevos servicios y productos de datos. 

En todo esto es muy importante el storytelling, ya que no solo difundimos los datasets, sino que también tenemos que explicar que se pueden contar historias con ellos. Tenemos que contextualizar y mostrar estos ejemplos de uso. Tenemos un catálogo de empresas y un catálogo de aplicaciones donde mostramos casos reales que nos podemos encontrar en el mercado para, como decía, inspirar a terceros. 

En este sentido, los canales para difundir los materiales que hacemos también son muy variados. Por un lado, todas las plataformas de datos abiertos pueden generar una sección de blog, noticias de actualidad, etc. También es muy importante la comunicación más directa con la participación en eventos o la creación de concursos y premios en los que también puedes tener feedback de los usuarios; crear talleres de uso en los que  puedes escuchar qué necesitan esos reutilizadores de datos; contar con algún tipo de boletín para los suscriptores, etc. Y entree los canales más importantes que tenemos a nuestra disposición están las redes sociales.

Estefanía Díaz: Las redes sociales son un canal fundamental en la divulgación no solo de los datos abiertos, sino de cualquier proyecto e iniciativa. Para la divulgación en redes sociales es importante hacer contenidos breves que sean muy visuales, mostrar ejemplos concretos, casos reales o casos de uso, con enlaces directos a los datasets utilizados para que el usuario vea el impacto real que puede tener la reutilización de los datos abiertos. Es fundamental también que las administraciones colaboren con las comunidades de desarrolladores, con las universidades, con las empresas, etc. Ese trabajo conjunto en equipo nos permite amplificar la difusión sobre los datos abiertos y sobre estos proyectos. Se genera conversación, nuevas relaciones, conexiones y se impulsan nuevos proyectos que al final es lo que lo que todos queremos: que el uso de esos datos tenga un impacto real en la sociedad. Tenemos la suerte de que existen comunidades tanto empresariales como de desarrolladores. Desde el punto de vista de la empresa podemos mencionar a Asedie, que publica todos los años un informe muy interesante sobre el sector infomediario en España, y en cuanto a comunidades de desarrolladores, podríamos mencionar muchas, como R-Hispano o R-ladies que hacen un trabajo también super importante y que tratamos de apoyar siempre que podemos. 

4. Para hacer todo este trabajo necesitamos perfiles muy distintos, porque la divulgación de datos abiertos no solo es una tarea técnica, es un esfuerzo multidisciplinar que requiere de miradas complementarias. ¿Qué perfiles es necesario contemplar?

Laura Castillo: En el caso de datos.gob.es, por ejemplo, contamos, por un lado, tanto con perfiles especializados en diversas áreas temáticas, como con perfiles diversos más ligados a la comunicación. Cuando hablamos de áreas diversas nos referimos a que tenemos, por ejemplo, expertos legales que redactan artículos desentrañando las claves de determinados reglamentos, directivas europeas, leyes españolas, etc. Estos materiales son, a veces, un poco arduos tanto para las comunidades de reutilizadores, como para los publicadores de datos. También contamos con expertos éticos, expertos de ciencia de datos (científicos de datos) que son los que realizan ese tipo de ejercicios prácticos que mencionaba antes. Contar con esta variedad de voces expertas también ayuda a tener contenidos muy enriquecidos que parten del sector. Estos perfiles son personas que están ejerciendo tareas profesionales y, por tanto, tienen muy claras las necesidades que existen en el sector, es decir, dónde hay más barreras, y contribuyen a generar contenidos que ayudan a solventar esos retos.

Por otro lado, cuando hablamos de perfiles más especializados en áreas ligadas a la comunicación, nos referimos a que es necesario contar con redactores expertos que redacten los contenidos, diseñadores que puedan transformar esos contenidos en una infografía, en vídeos... Porque es necesario comunicar utilizando distintos formatos. También es muy importante contar con perfiles de SEO (por sus siglas en inglés, Search Engine Optimization) para posicionar bien los contenidos en los buscadores y perfiles de analítica que nos ayuden a saber cómo está funcionando el portal y extraer conclusiones. 

5. Igual de importante es realizar acciones para medir el impacto de lo que hacemos. ¿Por qué es crucial la analítica?

Estefanía Díaz: Es fundamental medir el impacto de las acciones. Es la única forma que tenemos de saber qué es lo que está funcionando, qué no y cómo mejorarlo y amplificar ese trabajo de divulgación. Gracias a estos datos, no solo medimos el impacto de las acciones de comunicación en los diferentes canales y formatos, sino que medimos también el propio impacto de los datos, de la reutilización de esos datasets. Para ello, combinamos indicadores cuantitativos, lógicamente, pero usamos también indicadores cualitativos. Esto nos permite tener una visión mucho más completa. Utilizamos diferentes métricas y herramientas. Es importante saber las descargas no solo de los datasets, también de otro tipo de materiales que hacemos, como las infografías, las visualizaciones de los vídeos, la actividad en GitHub, el tráfico del portal de datos.gob.es, las menciones e interacciones en redes sociales, qué contenidos son los que se han compartido más, los más comentados, cuáles generan más interés, etc. Todo esto lo medimos y vamos teniendo en cuenta esos resultados para ir afinando nuestra estrategia e intentar amplificar y llegar a más gente y proporcionarles lo que necesitan. 

6. ¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial en este universo?

Laura Castillo: La inteligencia artificial está afectando, por un lado, a la reutilización de los datasets y también está afectando a la medición del impacto. Respecto a la reutilización, la inteligencia artificial consume datasets para entrenarse. Los modelos necesitan de datos de calidad para poder generar resultados y cada vez encontramos más herramientas que nos facilitan tanto los análisis como la automatización de procesos que beben también de algoritmos de inteligencia artificial. En cuanto a la medición de impacto, nos encontramos que el panorama ha cambiado un poco. Antes podíamos medir muy claramente a través de los clics que recibíamos, las visitas en nuestra web... pero ahora nos encontramos, y esto es algo general, con que la IA ya nos da la información sin necesidad de tener que hacer clic. Esto está afectando a nuestras métricas, no podemos seguir midiendo igual. Aunque ya no visiten tanto nuestra web, sí que están consumiendo nuestro contenido y pueden estar consumiendo nuestros datasets, pero a través de otro tipo de soluciones. Pueden estar llegando a ellos a través de LLMs (por sus siglas en inglés, Large Language Model) y de otras soluciones. Es muy importante tener esto en cuenta e introducir estos nuevos indicadores. También debemos considerar las menciones que hacen los LLMs. Cuando esos LLMs hablan bien de nuestra iniciativa, esto nos traerá más tráfico, impacto positivo y hará que la gente se interese por nuestra iniciativa, acceda al portal y se descargue los datos. Mientras que, si hablan de una forma más negativa, esto también va a tener un impacto. Todas esas cuestiones hay que ir implementándolas poco a poco en nuestra estrategia de medición. 

7. Cabe resaltar, que en este caso estamos hablando mucho de lo que hacemos, pero existen muchas otras iniciativas, tanto locales como sectoriales, que también están llevando a cabo acciones muy interesantes en materia de divulgación y reutilización de datos abiertos. ¿Nos podéis poner algunos ejemplos?

Estefanía Díaz: La divulgación no es solo un tema de portales nacionales. Es importante destacar también el trabajo que se está haciendo desde lo local, sectorial y desde diferentes áreas temáticas. Podríamos mencionar a muchos, por ejemplo, a nivel autonómico el portal de Gobierno Abierto de la Junta de Castilla y León o a la iniciativa de Datos Abiertos de la Junta de Andalucía. Y una institución clave desde el punto de vista de los datos geográficos y geoespaciales es el IGN, el Instituto Geográfico Nacional. A nivel municipal podríamos mencionar diferentes iniciativas municipales, por ejemplo, la Red por la Transparencia y Participación Ciudadana de la Federación Española de Municipios y Provincias, que tiene también una actividad muy importante. Estos son solo algunos ejemplos, pero por suerte hay muchos más y también a nivel internacional.

Laura Castillo: Todas estas iniciativas tienen entre sus tareas la comunicación, la elaboración de guías, la comunicación en redes sociales, el envío de boletines, etc. Al final ayudan a crear este ecosistema de datos abiertos en nuestro país. A nivel internacional, nos encontramos muchas buenas prácticas. Portales de datos abiertos de Francia, de Reino Unido, etc. El propio Portal Europeo de Datos Abiertos comparte muchísimos contenidos, tiene módulos formativos sobre áreas muy concretas y organizan webinars muy interesantes y específicos sobre diversas actividades ligadas a los datos abiertos y a la compartición de datos. Son buenas prácticas en las que mirarse, tanto para aprender a utilizar datos o mejorar ese uso si eres un reutilizador, como también para ver qué se puede hacer para publicar o divulgar mejor tus datos. Es necesario tomar ejemplos de buenas prácticas tanto de estos portales internacionales, como de las iniciativas nacionales, regionales, locales o sectoriales. 

Estefanía Díaz: Esperamos con este pódcast haber animado a muchas más iniciativas a invertir esfuerzos en la divulgación de su actividad.

Laura Castillo: Es un trabajo que conlleva esfuerzo. Por eso en los primeros pasos de vuestra estrategia es muy importante tener en cuenta que la comunicación es una parte fundamental de las iniciativas de datos abiertos. Además, es una labor muy bonita, que tiene un gran impacto y que ayuda no solo a que se puedan reutilizar más los datasets, sino también a conseguir que los usuarios sepan cómo utilizarlos para seguir mejorando y ofreciendo a la ciudadanía herramientas de valor que van a tener un impacto positivo en la sociedad.

Clips de la entrevista

1. ¿Por qué es tan importante la divulgación en torno a los datos abiertos? 

2. ¿Cuáles son las principales barreras que impiden que los datos lleguen a sus potenciales usuarios?

Cuando hablamos de datos abiertos, es fácil perderse en laberintos técnicos. A menudo el debate  se centra en los formatos de archivo, la interoperabilidad semántica, las licencias de uso o la optimización de los metadatos. Sin embargo, detrás de cada conjunto de datos publicado por una administración pública, existe un potencial transformador que impacta de manera directa en la vida cotidiana de las personas.

En este post, explicamos tres proyectos concretos actualmente en marcha en España, que utilizan datos abiertos como materia prima, y que tienen consecuencias tangibles: en el control de la calidad del agua de un parque natural, en cómo la ciencia busca nuevos medicamentos contra el cáncer y en la mejora de la respuesta ante fenómenos meteorológicos extremos.

Medio ambiente: monitorizando en tiempo real la salud de la Albufera de València

La Albufera de València es uno de los humedales más importantes del Mediterráneo y, también, uno de los más presionados. Décadas de actividad agrícola, industrial y turística han dejado su huella en la calidad del agua y en la salud del ecosistema. Hasta ahora, la monitorización de este espacio se hacía con métodos discontinuos, costosos y con una capacidad de respuesta limitada ante eventos extremos. La DANA de octubre de 2024 puso en evidencia, una vez más, la necesidad de contar con información ambiental en tiempo real para poder actuar con rapidez.

En este contexto surge, a principios de 2026, OBEREK, un proyecto europeo en el que participa la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Fundació Assut. El proyecto está desarrollando una plataforma de monitorización en tiempo real de la salud del ecosistema y la biodiversidad de la Albufera. La plataforma instalará nodos de transmisión y sensores en puntos críticos del lago como entradas de caudal o salidas de regadío para medir parámetros clave del agua y del entorno natural.

Lo que hace especialmente relevante esta iniciativa desde la perspectiva de los datos abiertos es su arquitectura de acceso: el sistema contará con un panel de control de acceso público para que ciudadanía, investigadores, agricultores y empresas puedan consultar y reutilizar los datos para la toma de decisiones. Además, el proyecto integrará diagramas de conocimiento que traducirán información técnica compleja en explicaciones comprensibles, pensados expresamente para facilitar su uso como herramienta de gobernanza participativa. En concreto, el proyecto es clave para:

• Prevención de crisis: permite detectar de forma precoz anomalías en la calidad del agua, evitando episodios de anoxia (falta de oxígeno) que pongan en peligro la fauna local.
• Gestión eficiente del agua: proporciona datos empíricos para regular las compuertas que conectan el humedal con el mar y los canales de riego, optimizando el recurso hídrico.
• Evidencia científica para políticas públicas: los gestores gubernamentales pueden diseñar normativas de protección basadas en un histórico de datos sólido y transparente.

El objetivo final, según los investigadores de la UPV, es que la solución sea replicable en al menos cinco nuevos humedales europeos en los próximos tres años.

Salud: inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de fármacos oncológicos

El segundo caso de uso se inscribe en el sector de la salud y la investigación biomédica, donde los datos abiertos están empezando a cambiar las reglas del juego en uno de los procesos más costosos y lentos de la ciencia moderna: el descubrimiento de nuevos medicamentos.

Desarrollar un fármaco desde cero puede llevar más de una década y costar miles de millones de euros. Una de las razones es la enorme dificultad para identificar qué moléculas tienen potencial terapéutico antes de iniciar los ensayos clínicos. Es aquí donde entra el proyecto europeo Ligand-IA, en el que participa el Vall d'Hebron Instituto de Oncología (VHIO), uno de los centros de investigación oncológica de referencia en España.

Este proyecto utiliza modelos computacionales avanzados y algoritmos de inteligencia artificial entrenados y alimentados de forma masiva mediante el uso de grandes bases de datos abiertos químicos, biológicos y clínicos de acceso público.

Las bases de datos abiertas aportan el volumen de información biológica y química necesario para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. Mediante el análisis de estos datos, la IA es capaz de realizar una predicción masiva de interacciones moleculares en entornos virtuales, lo que optimiza el cribado de compuestos y reduce drásticamente los tiempos y costes en el descubrimiento acelerado de nuevos fármacos.

La inteligencia artificial requiere de un volumen masivo de datos previos para aprender y realizar predicciones precisas. Al reutilizar repositorios abiertos mundiales de estructuras moleculares y resultados de ensayos anteriores, el consorcio Ligand-IA puede simular virtualmente millones de interacciones entre proteínas tumorales y diferentes compuestos químicos. Así que Ligand-IA es especialmente útil para:

• Reducción drástica de plazos: lo que antes requería años de ensayo y error en el laboratorio de química, la IA lo puede cribar virtualmente en cuestión de semanas o meses.
• Optimización de recursos de investigación: permite a los científicos descartar de forma temprana aquellas moléculas que no serán efectivas, concentrando los esfuerzos económicos y humanos en los candidatos con mayores probabilidades de éxito.
• Democratización del conocimiento: al utilizar y enriquecer el ecosistema de datos abiertos, se fomenta un modelo de ciencia colaborativa global que beneficia a toda la comunidad médica.

Resiliencia climática: inteligencia de datos frente a fenómenos meteorológicos extremos

Predecir el tiempo a corto plazo mediante la observación meteorológica convencional es una práctica estandarizada. Sin embargo, anticipar con precisión matemática cómo, cuándo y dónde golpeará un evento climático extremo exige un nivel de computación muy superior. En el escenario actual de cambio climático, la clave para mitigar las pérdidas humanas y los millonarios costes económicos de estas catástrofes reside en transformar los flujos masivos de datos climáticos mundiales en conocimiento predictivo útil.

Con este propósito estratégico nace el proyecto europeo CLINT (Climate Intelligence), una iniciativa de vanguardia financiada por el programa marco de investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) Horizonte Europa de la Unión Europea. En el consorcio internacional formado para el proyecto participa el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), contribuyendo en las líneas de investigación orientadas al desarrollo de algoritmos para la detección, causalidad y atribución de estos fenómenos meteorológicos extremos en escenarios futuros.

El núcleo operativo de CLINT consiste en el desarrollo de un marco avanzado de inteligencia artificial (IA) y machine learning que se nutre directamente de los grandes repositorios de datos abiertos y de acceso público globales. Entre ellos, destacan de manera muy especial los flujos de información paneuropeos procedentes del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S), así como, de análisis climáticos históricos y modelos de predicción estacional. Este proyecto es de ayuda para:

• Sistemas de alerta temprana de nueva generación: permite la creación de servicios climáticos operacionales basados en la web, ofreciendo a las confederaciones hidrográficas y a las autoridades de protección civil herramientas para anticipar sequías extremas o riadas con semanas de antelación en la Península Ibérica.
• Gestión eficiente del nexo agua-energía-alimentación: al refinar los modelos predictivos mediante datos abiertos, tanto las empresas del sector energético (hidroeléctrico) como las comunidades de regantes pueden tomar decisiones estratégicas fundamentadas sobre el almacenamiento de agua y la planificación de cultivos.
• Soporte científico a las políticas de adaptación locales: facilita a los planificadores y administraciones públicas datos rigurosos y proyecciones climáticas fiables a escala regional para diseñar planes de urbanismo y contingencia adaptados a los desafíos del calentamiento global.

En resumen, estos tres ejemplos ponen de manifiesto cómo al compartir información de manera accesible y estandarizada, el sector público actúa como un catalizador que multiplica exponencialmente las capacidades del tejido científico y empresarial.  Al liberar conocimiento, permitimos que la ciencia avance más rápido, que nuestros recursos naturales se gestionen con responsabilidad y que la sociedad sea más resiliente ante los desafíos del mañana. Impulsar, mantener y defender la cultura del dato abierto es, por tanto, una inversión estratégica, inteligente y colaborativa en nuestro bienestar colectivo futuro.

Abrir los datos públicos es solo el primer paso de un camino mucho más ambicioso. El verdadero éxito de las políticas de datos abiertos no se mide en el número de datasets publicados ni en el volumen de gigabytes descargados, sino en el impacto real que esos datos generan en la sociedad, la economía y la innovación. Es decir, en su reutilización para generar servicios de valor añadido, apoyo a la toma de decisiones estratégicas, etc.

Sin embargo, debido al anonimato que generalmente prima en la descarga de datos, las iniciativas de datos abiertos a menudo desconocen quién está utilizando la información y para qué. Implementar una metodología activa de captación de casos de uso es fundamental para romper esta barrera y conocer el valor del dato.

A continuación, analizamos por qué es crucial realizar esta práctica, qué criterios seguir para seleccionar los casos a considerar y qué información clave debemos recopilar.

¿Por qué es importante captar y publicar ejemplos de reutilización?

La captación y análisis de casos de uso es uno de los mecanismos que los publicadores de datos abiertos tienen para medir el impacto de sus iniciativas open data. En este ámbito, entendemos por caso de uso cualquier modelo de negocio, aplicación, plataforma, servicio, análisis, etc. desarrollado por una entidad (ya sea una empresa, startup, ONG o la propia ciudadanía) que genere un valor tangible mediante la reutilización de datos públicos. Es decir, nos centramos en procesos que transforman datos abstractos en soluciones prácticas que resuelven un problema real, mejoran la toma de decisiones o crean una nueva oportunidad de negocio en el mercado. Las plataformas de datos abiertos suelen contar con una sección donde publican los casos de uso localizados, ya sea mediante catálogos o repositorios donde se recopilan empresas con modelos de negocio basados en datos abiertos, aplicaciones, servicios o historias de éxito a través de artículos o informes concretos. Se trata de un escaparate que beneficia a todos los actores del ecosistema de datos:

• Para las empresas reutilizadoras: funciona como un escaparate institucional gratuito de alta visibilidad. Aparecer en portales oficiales, ya sean internacionales, nacionales, autonómicos o locales, avala su reputación, su capacidad tecnológica y su modelo de negocio ante potenciales clientes e inversores.
• Para la sociedad: actúa como un elemento inspirador que puede desencadenar un "efecto llamada". Mostrar soluciones reales y tangibles fomenta la cultura del dato y estimula a emprendedores, investigadores y desarrolladores a crear nuevos servicios.
• Para la Administración pública: permite conocer qué conjuntos de datos son los más demandados y qué aspectos tienen en común (calidad, formatos, frecuencias de actualización, etc.), lo cual da pistas sobre qué cuestiones se deben impulsar o mejorar en el ejercicio de publicación. Además, el conocimiento sobre el uso de los datos es de gran utilidad para justificar la inversión de recursos en la apertura de datos y demostrar el retorno social de la inversión (SROI).

Figura 1. Beneficios de recopilar casos de uso de datos abiertos. Fuente: elaboración propia - datos.gob.es.

Tres vías para nutrir el repositorio de forma continua

Localizar empresas con modelos de negocio basados en datos abiertos y casos de uso concretos puede parecer una tarea complicada al principio, pero el secreto reside en combinar la automatización con la presencia en los foros adecuados. Para mantener el catálogo actualizado de forma constante, se recomienda activar tres vías complementarias:

• Escucha proactiva: consiste en monitorizar de manera constante las redes sociales, los medios de prensa tecnológica, los listados de empresas de asociaciones del sector (como ASEDIE), así como los ganadores de hackatones y premios de innovación.
• Canales reactivos: en paralelo a la búsqueda proactiva, es necesario mantener un canal de comunicación permanente y visible en el portal web. Lo habitual es contar con un formulario sencillo para que las propias empresas puedan postularse de forma autónoma. Difundir este canal de comunicación a través de los diversos medios de la iniciativa (como redes sociales, boletines periódicos, etc.) es fundamental para garantizar el crecimiento del catálogo de casos de uso.
• Alianzas del ecosistema: otra buena opción es colaborar estrechamente con asociaciones de empresas, universidades, incubadoras de startups y parques tecnológicos, que suelen ser los principales dinamizadores y focos de nacimiento de estas empresas reutilizadoras.

 ¿Cómo elegir las empresas y casos a categorizar?

Para que la colección de casos de uso sea una herramienta de referencia y mantenga un alto estándar de calidad, es necesario aplicar criterios de filtrado objetivos. Se recomienda priorizar los proyectos bajo las siguientes premisas:

• Uso significativo de datos públicos: el modelo de negocio o solución debe basarse total o parcialmente en la reutilización de conjuntos de datos de origen público (locales, autonómicos, nacionales o europeos), destacando positivamente la hibridación de distintas fuentes de datos (mashup de datos).
• Impacto y relevancia social o económica: se priorizarán aquellas empresas y soluciones que resuelvan problemas reales de la ciudadanía o de los sectores productivos (por ejemplo, optimización de la movilidad urbana, herramientas de diagnóstico de salud, eficiencia energética o transparencia financiera).
• Madurez y viabilidad: deben considerarse empresas que ofrezcan aplicaciones, plataformas o servicios que ya estén operativos en el mercado o, como mínimo, que cuenten con un Producto Mínimo Viable (MVP) testado y funcional. Es recomendable evitar ideas o proyectos en fase puramente conceptual. Estas soluciones iniciales pueden tener su escaparate en los concursos de datos que organizan diversos organismos, como la Junta de Castilla y León o el Cabildo de Tenerife, entre otros.
• Calidad y funcionalidad: las soluciones tecnológicas deben presentar un correcto diseño y funcionamiento técnico, con una experiencia de usuario óptima. El objetivo es garantizar que la reutilización del dato se traduce en un servicio verdaderamente eficiente y robusto para su público objetivo.
• Diversidad sectorial: es importante buscar un equilibrio temático para demostrar que el dato abierto es transversal. El repositorio o catálogo debe reflejar casos en sectores tan diversos como la agricultura, el turismo, la cultura o la educación.

¿Qué información se debe incluir sobre cada caso de uso?

Para que las fichas de los casos de uso sean homogéneas, comparables y útiles para los usuarios del portal, la recogida de información debe estructurarse de forma homogénea. Algunos de los pilares básicos a incluir son:

1. Perfil del reutilizador: nombre de la empresa, organismo o persona que la ha puesto en marcha el modelo de negocio o desarrollado la solución. En el caso de las empresas se puede incluir su año de fundación, tamaño, sector de actividad, enlace a su web corporativa, etc.
2. Descripción del modelo de negocio / solución: nombre de los productos o servicios, problemas que soluciona, descripción de su funcionalidad, público objetivo al que van dirigida, etc.
3. Fuentes de datos abiertos utilizadas: detalle explícito de los datasets consumidos, incluyendo su fuente de procedencia (por ejemplo, "Datos meteorológicos de la Agencia Estatal de Meteorología - AEMET"). Esto ayuda de forma directa a conectar la oferta con la demanda de datos.
4. Impacto obtenido: Indicadores cuantitativos o cualitativos del beneficio generado tanto para la empresa como para el reutilizador (ahorro de tiempo, reducción de emisiones, facturación, puestos de trabajo creados, etc.).

Ejemplos de catálogos de casos de uso

Para inspirar el diseño de un repositorio propio o entender cómo se plasman estas metodologías en el entorno real, es útil analizar cómo lo están implementando diferentes administraciones públicas.

En el caso de datos.gob.es, contamos con dos secciones diferenciadas, una para empresas y otra para aplicaciones. Ambos apartados permiten filtrar por sector de actividad o etiquetas, y además incluyen un buscador de texto libre, para que los usuarios puedan encontrar más fácilmente los casos de uso que se corresponden con sus necesidades.

A nivel autonómico y local también son muchos los organismos que han decidido incluir una sección específica en sus plataformas que muestre el potencial de uso de los conjuntos de datos publicados. Es el caso de la Junta de Andalucía, el Gobierno Vasco o el Ayuntamiento de Madrid.

Si miramos a Europa, nuestros vecinos también cuentan con esta funcionalidad en sus plataformas open data. Iniciativas nacionales como las de Francia o Lituania, que ocupan las primeras posiciones de madurez en datos abiertos de acuerdo con el Open Data Maturity 2025, cuentan también con este tipo de escaparates.

Conclusión: pasar del dato publicado al valor compartido

Medir el impacto de los datos abiertos es fundamental para garantizar la sostenibilidad a largo plazo de las iniciativas de datos abiertos. Sin una metodología clara para captar y estructurar las historias de éxito, los portales corren el riesgo de convertirse en meros almacenes de archivos digitales inertes.

Al poner a disposición de la ciudadanía ejemplos reales de la utilidad de los datos abiertos, la Administración no solo justifica la inversión pública en esta materia, sino que devuelve a la sociedad el conocimiento necesario para seguir innovando.

El Open Data Maturity Report (Informe de madurez de datos abiertos) es una evaluación anual que desde 2015 analiza el desarrollo y la evolución de las iniciativas de datos abiertos en la Unión Europea. Coordinado por el Portal Europeo de Datos (data.europa.eu) y realizado en colaboración con la Comisión Europea, este informe evalúa a 36 países participantes: los 27 Estados miembros de la UE, 3 países de la Asociación Europea de Libre Comercio (Islandia, Noruega y Suiza) y 6 países candidatos a la adhesión.

El informe evalúa cuatro dimensiones fundamentales:

1. Política (estrategias y marcos normativos)
2. Portal (funcionalidades y usabilidad)
3. Calidad (estándares de metadatos y datos)
4. Impacto (reutilización y beneficios generados)

En la edición de 2025 España destacó con una puntuación del 100% en el bloque de impacto respecto a la media europea del 82,1%. En términos generales, ocupa la quinta posición entre los países de la Unión Europea con una puntuación total de 95,6%, formando parte del grupo de los países prescriptores de tendencias.

Un aspecto diferencial de esta edición del informe es la incorporación de un enfoque descriptivo y contextual que complementa el modelo normativo tradicional, creando clústeres de países para permitir comparaciones más justas. Estos clústeres agrupan países con características económicas, sociales, políticas y digitales similares, y se basan en perfiles que explican cómo se implementan las políticas de datos abiertos, no solo qué resultados se obtienen. El objetivo es invitar a los países a mirarse en sus peers (sus semejantes), aprender de experiencias comparables y fomentar un aprendizaje entre iguales más efectivo que el basado únicamente en rankings generales.

Además de cuantificarlo, el informe recoge casos de uso y buenas prácticas que llevan a cabo los países para abrir y reutilizar datos del sector público. En este post, destacamos algunas de ellas que pueden servir de inspiración para continuar mejorando nuestro ecosistema de datos abiertos.

La gobernanza inclusiva y coordinada de Croacia

Uno de los aspectos más destacables del informe 2025 es cómo algunos países han logrado establecer estructuras de gobernanza sólidas que garantizan la coordinación entre diferentes niveles de la administración y la participación de múltiples actores.

Croacia destaca por haber creado en 2025 la Coordinación para la Implementación de la Política de Datos Abiertos, un órgano multisectorial que supervisa el cumplimiento normativo, mejora la accesibilidad de los datos y apoya a las autoridades. Este modelo asegura una participación amplia y garantiza que las iniciativas nacionales y locales estén alineadas. El portal nacional funciona como hub central, complementado por portales locales como el de la ciudad de Zagreb. Además, se fomentan intercambios de conocimiento mediante reuniones de coordinación, actualizaciones periódicas y colaboraciones con universidades, como la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Zagreb.

La estructura completa de gobernanza de datos de Francia

Este país lidera el ranking del Open Data Maturity Report gracias, entre otros, a su modelo de gobernanza integral que integra roles de datos abiertos en todos los niveles administrativos. A nivel nacional, el Administrador General de Datos coordina la política de datos públicos y supervisa una red de chief data officers (responsables de datos) en cada ministerio. Etalab, la unidad nacional de datos abiertos e innovación digital, gestiona esta red y proporciona apoyo técnico.

A nivel ministerial, cada responsable de datos gestiona la política de datos (apertura, calidad y reutilización), apoyado por Etalab. Algunos ministerios designan además oficiales de datos abiertos específicos y data stewards (gestor o administrador de datos) que manejan aspectos técnicos y organizativos de la publicación. A nivel local, cada representante regional (préfet) designa un referente para datos, algoritmos y códigos fuente. La Dirección Interministerial Digital coordina además una red de gestores de API para permitir el acceso dinámico a los datos. También garantizan el cumplimiento de DCAT-AP en sus metadatos, como hacemos en España.

Puedes consultar aquí cómo funciona DCAT-AP y para qué sirve

Implementación efectiva: de la estrategia a la acción en Italia

Las administraciones públicas italianas están obligadas a adoptar planes de publicación de datos, siguiendo las directrices nacionales, que priorizan conjuntos de datos de alto valor, datos dinámicos e información solicitada por usuarios. La implementación se apoya en un robusto sistema de monitorización. La Agencia para la Italia Digital (AgID) realiza seguimiento del progreso mediante su panel de transformación digital, que reporta el crecimiento de conjuntos de datos en dati.gov.it.

Las políticas se actualizan regularmente: el último plan trienal (2024-2026) fue adoptado en diciembre de 2024. Para asistir a los titulares de datos y funcionarios, AgID proporciona orientación, realiza webinarios y lanzó la AgID Academy para fortalecer competencias digitales.

Cultura de reutilización en Polonia y Ucrania

Un aspecto crucial para fomentar la apertura de datos es proporcionar recursos prácticos que guíen a las organizaciones públicas en todo el proceso. Polonia destaca por su manual de datos abiertos, cuya segunda edición fue publicada por el Ministerio de Asuntos Digitales.

Este manual actualizado introduce nuevas categorías de datos, explica cómo las regulaciones moldean las políticas de datos abiertos y presenta el Portal de Datos de Polonia.

El manual funciona como una lista de verificación para las oficinas, guiándolas a través de sus responsabilidades para abrir datos y fomentar una cultura de reutilización e incluyen herramientas como una checklist de apertura para el cumplimiento.

En relación, Ucrania también ha adoptado un enfoque hacia la reutilización y la generación de recursos que incentivan esta reutilización de datos. El Ministerio de Transformación Digital ha desarrollado un conjunto completo de recursos y herramientas que incluyen documentación técnica detallada y plantillas para ayudar a preparar y publicar conjuntos de datos alineados con estándares nacionales, cubriendo estructuración de metadatos, licenciamiento y cumplimiento con el estándar DCAT-AP.

El portal nacional incluye funcionalidades de seguimiento de publicación y reutilización de conjuntos de datos. Los proveedores reciben retroalimentación sobre calidad y completitud de sus metadatos, ayudándoles a identificar áreas de mejora. Además, se organizan sesiones de capacitación y talleres regulares para desarrollar las habilidades de los publicadores, promoviendo un entendimiento compartido de los principios de datos abiertos y requisitos técnicos.

Albania: rediseño integral del portal

Este país ejemplifica las mejoras de madurez que pueden lograrse mediante una actualización integral del portal nacional de datos abiertos. La renovación a gran escala del portal mejoró la usabilidad, la transparencia y el compromiso del usuario.

El portal actualizado presenta ahora un sistema de calificación de conjuntos de datos (1-5 estrellas), una sección dedicada de noticias sobre temas de datos abiertos y múltiples opciones de notificación, incluyendo feeds RSS y Atom, y correo electrónico. Los usuarios pueden seguir el progreso de sus solicitudes de datos, que se monitorizan activamente y se resumen las respuestas en informes públicamente disponibles.

Para mejor entender y responder a las necesidades de los usuarios, el equipo del portal rastrea palabras clave de búsqueda, analiza tráfico y realiza encuestas y talleres con usuarios.

Lituania: metodología oficial de monitorización

Una de las prácticas clave destacadas en el informe es la adopción de marcos formales y metodologías estructuradas que proporcionan una forma sistemática de evaluar el impacto de los datos abiertos. Lituania sobresale con un enfoque integral porque define cómo las instituciones deben reportar sobre actividades de datos abiertos, garantizando consistencia, responsabilidad y cumplimiento en todo el sector público.

Además, el Ministerio de Economía e Innovación realizó cálculos para estimar el impacto económico de los datos abiertos. Este análisis proporciona evidencia cuantificable de la contribución de los datos abiertos a la innovación, productividad y creación de empleo. Los resultados muestran que los datos abiertos en Lituania crean un valor de mercado de aproximadamente 566 millones de euros (alrededor del 1,2% del PIB) y respaldan cerca de 8.000 empleos de valor agregado.

Alemania: financiación sistemática para colaboración

La iniciativa mFund de Alemania proporciona apoyo financiero estructurado para proyectos de datos relacionados con movilidad, fomentando asociaciones más allá del gobierno.

Un ejemplo es el proyecto miki (mobil im Kiez), que desarrolla soluciones de navegación y orientación para personas con movilidad limitada mediante el compromiso activo de la sociedad civil. El equipo creó un prototipo nacional con visualizaciones para ciudades como Colonia, Kassel, Múnich, Potsdam y Saarbrücken, mostrando barreras de edificios y superficies de caminos. Estas visualizaciones se integrarán en Wheelmap.org, ayudando a individuos con discapacidades de movilidad.

Conclusión

En conclusión, el Open Data Maturity Report 2025 demuestra que los países europeos más maduros en datos abiertos comparten características comunes: gobernanza inclusiva y bien estructurada, implementación efectiva respaldada por planificación y monitorización, apoyo práctico a publicadores de datos, innovación técnica continua en portales y, crucialmente, medición sistemática del impacto.

Las buenas prácticas aquí destacadas son transferibles y adaptables. Invitamos a las administraciones públicas españolas a explorar estas experiencias, adaptarlas a sus contextos locales y compartir sus propias innovaciones, contribuyendo así a un ecosistema europeo de datos abiertos cada vez más robusto y orientado al impacto.

Durante más de una década, las plataformas de datos abiertos han medido su impacto a través de indicadores relativamente estables: número de descargas, visitas a la web, reutilizaciones documentadas, aplicaciones o servicios creados en base a ellos, etc. Estos indicadores funcionaban bien en un ecosistema donde los usuarios - empresas, periodistas, desarrolladores, ciudadanos anónimos, etc. - accedían directamente a las fuentes originales para consultar, descargar y procesar los datos.

Sin embargo, el panorama ha cambiado radicalmente. La irrupción de los modelos de inteligencia artificial generativa ha transformado la forma en que las personas acceden a la información. Estos sistemas generan respuestas sin necesidad de que el usuario visite la fuente original, lo que está provocando una caída global del tráfico web en medios, blogs y portales de conocimiento.

En este nuevo contexto, medir el impacto de una plataforma de datos abiertos exige repensar los indicadores tradicionales para incorporar a las métricas ya utilizadas otras nuevas que capturen también la visibilidad e influencia de los datos en un ecosistema donde la interacción humana está cambiando.

Un cambio estructural: del clic a la consulta indirecta

El ecosistema web está experimentando una transformación profunda impulsada por el auge de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Cada vez más personas formulan sus preguntas directamente a sistemas como ChatGPT, Copilot, Gemini o Perplexity, obteniendo respuestas inmediatas y contextualizadas sin necesidad de recurrir a un buscador tradicional.

Al mismo tiempo, quienes continúan utilizando motores de búsqueda como Google o Bing también experimentan cambios relevantes derivados de la integración de la inteligencia artificial en estas plataformas. Google, por ejemplo, ha incorporado funciones como AI Overviews, que ofrece resúmenes generados automáticamente en la parte superior de los resultados, o el Modo IA, una interfaz conversacional que permite profundizar en una consulta sin navegar por enlaces. Esto genera un fenómeno conocido como Zero-Click: el usuario realiza una búsqueda en un motor como Google y obtiene la respuesta directamente en la propia página de resultados. En consecuencia, no tiene necesidad de hacer clic en ningún enlace externo, lo cual limita las visitas a las fuentes originales de las que está extraída la información.

Todo ello implica una consecuencia clave: el tráfico web deja de ser un indicador fiable de impacto. Una página web puede estar siendo extremadamente influyente en la generación de conocimiento sin que ello se traduzca en visitas.

Figura 1. Métricas para medir el impacto de los datos abiertos en la era de la IA. Fuente: elaboración propia.

Nuevas métricas para medir el impacto

Ante esta situación, las plataformas de datos abiertos necesitan nuevas métricas que capturen su presencia en este nuevo ecosistema. A continuación, se recogen algunas de ellas.

1. Share of Model (SOM): presencia en los modelos de IA

Inspirado en métricas del marketing digital, el Share of Model mide con qué frecuencia los modelos de IA mencionan, citan o utilizan datos procedentes de una fuente concreta. De esta forma, el SOM ayuda a ver qué conjuntos de datos concretos (empleo, clima, transporte, presupuestos, etc.) son utilizados por los modelos para responder preguntas reales de los usuarios, revelando qué datos tienen mayor impacto.

Esta métrica resulta especialmente valiosa porque actúa como un indicador de confianza algorítmica: cuando un modelo menciona una página web, está reconociendo su fiabilidad como fuente. Además, contribuye a aumentar la visibilidad indirecta, ya que el nombre de la web aparece en la respuesta incluso cuando el usuario no llega a hacer clic.

2. Análisis de sentimiento: tono de las menciones en IA

El análisis de sentimiento permite ir un paso más allá del Share of Model, ya que no solo identifica si un modelo de IA menciona una marca o dominio, sino cómo lo hace. Habitualmente, esta métrica clasifica el tono de la mención en tres categorías principales: positivo, neutro y negativo.

Aplicado al ámbito de los datos abiertos, este análisis ayuda a comprender la percepción algorítmica de una plataforma o conjunto de datos. Por ejemplo, permite detectar si un modelo utiliza una fuente como ejemplo de buenas prácticas, si la menciona de forma neutral como parte de una respuesta informativa o si la asocia a problemas, errores o datos desactualizados.

Esta información puede resultar útil para identificar oportunidades de mejora, reforzar la reputación digital o detectar posibles sesgos en los modelos de IA que afecten a la visibilidad de una plataforma de datos abiertos.

3. Categorización de prompts: en qué temas destaca una marca

Analizar las preguntas que hacen los usuarios permite identificar en qué tipos de consultas aparece con mayor frecuencia una marca. Esta métrica ayuda a entender en qué áreas temáticas -como economía, salud, transporte, educación o clima- los modelos consideran más relevante una fuente.

Para las plataformas de datos abiertos, esta información revela qué conjuntos de datos están siendo utilizados para responder preguntas reales de los usuarios y en qué dominios existe mayor visibilidad o potencial de crecimiento. También permite detectar oportunidades: si una iniciativa de datos abiertos quiere posicionarse en nuevas áreas, puede evaluar qué tipo de contenido falta o qué conjuntos de datos podrían reforzarse para aumentar su presencia en esas categorías.

4. Tráfico procedente de IA: clics desde resúmenes generados

Muchos modelos ya incluyen enlaces a las fuentes originales. Aunque muchos usuarios no hacen clic en dichos enlaces, algunos sí lo hacen. Por ello, las plataformas pueden empezar a medir:

• Visitas procedentes de plataformas de IA (cuando estas incluyen enlaces).
• Clics desde resúmenes enriquecidos en buscadores que integran IA.

Esto supone un cambio en la distribución del tráfico que llega a las webs desde los distintos canales. Mientras el tráfico orgánico —el que proviene de los motores de búsqueda tradicionales— está disminuyendo, empieza a crecer el tráfico referido desde los modelos de lenguaje.

Este tráfico será menor en cantidad que el tradicional, pero más cualificado, ya que quien hace clic desde una IA suele tener una intención clara de profundizar.

Es importante que se tengan en cuenta estos aspectos a la hora de fijar objetivos de crecimiento en una plataforma de datos abiertos.

5. Reutilización algorítmica: uso de datos en modelos y aplicaciones

Los datos abiertos alimentan modelos de IA, sistemas predictivos y aplicaciones automatizadas. Conocer qué fuentes se han utilizado para su entrenamiento sería también una forma de conocer su impacto. Sin embargo, pocas soluciones proporcionan de manera directa esta información. La Unión Europea está trabajando para promover la transparencia en este campo, con medidas como la plantilla para documentar los datos de entrenamiento de modelos de propósito general, pero su implantación -y la existencia de excepciones a su cumplimiento- hacen que el conocimiento sea aún limitado.

Medir el incremento de accesos a los datos mediante API podría dar una idea de su uso en aplicaciones para alimentar sistemas inteligentes. Sin embargo, el mayor potencial en este campo pasa por colaboración con empresas, universidades y desarrolladores inmersos en estos proyectos, para que ofrezcan una visión más realista del impacto.

Conclusión: medir lo que importa, no solo lo que es fácil de medir

La caída del tráfico web no significa una caída del impacto. Significa un cambio en la forma en que la información circula. Las plataformas de datos abiertos deben evolucionar hacia métricas que reflejen la visibilidad algorítmica, la reutilización automatizada y la integración en modelos de IA.

Esto no significa que las métricas tradicionales deban desaparecer. Conocer los accesos a la web, los conjuntos de datos más visitados o los más descargados sigue siendo una información de gran valor para conocer el impacto de los datos proporcionados a través de plataformas abiertas. Y también es fundamental monitorizar el uso de los datos a la hora de generar o enriquecer productos y servicios, incluidos los sistemas de inteligencia artificial. En la era de la IA, el éxito ya no se mide solo por cuántos usuarios visitan una plataforma, sino también por cuántos sistemas inteligentes dependen de su información y la visibilidad que ello otorga.

Por eso, integrar estas nuevas métricas junto a los indicadores tradicionales a través de una estrategia de analítica web y SEO * permite obtener una visión más completa del impacto real de los datos abiertos. Así podremos saber cómo circula nuestra información, cómo se reutiliza y qué papel juega en el ecosistema digital que hoy da forma a la sociedad.

*El SEO (Search Engine Optimization) es el conjunto de técnicas y estrategias destinadas a mejorar la visibilidad de un sitio web en los motores de búsqueda.

España vuelve a destacar en el panorama europeo de datos abiertos. El informe Open Data Maturity 2025 sitúa a nuestro país entre los líderes en la apertura y reutilización de información del sector público, consolidando una trayectoria ascendente en innovación digital.

El informe, elaborado anualmente por el portal europeo de datos, data.europa.eu, evalúa el grado de madurez de los datos abiertos en Europa. Para ello analiza varios indicadores, agrupados en cuatro dimensiones: política, portal, calidad e impacto. En la edición de este año han participado 36 países, incluidos los 27 Estados miembros de la Unión Europea (EU), tres países de la Asociación Europea de Libre Comercio (Islandia, Noruega y Suiza) y seis países candidatos (Albania, Bosnia y Herzegovina, Montenegro, Macedonia del Norte, Serbia y Ucrania). 

Este año, España se sitúa en quinta posición entre los países de la Unión Europea y sexta del total de países analizados, empatada con Italia. En concreto se ha obtenido una puntuación total de 95,6%, muy por encima de la media de los países analizados (81,1%). Con este dato, España mejora su puntuación con respecto a 2024, cuando obtuvo un 94,8%.

España, entre los líderes europeos

Con esta posición, España se sitúa un año más entre los países prescriptores en materia de datos abiertos (trendsetters), es decir, aquellos que marcan tendencia y sirven de ejemplo de buenas prácticas a otros Estados. España comparte grupo con Francia, Lituania, Polonia, Ucrania, Irlanda, la ya mencionada Italia, Eslovaquia, Chipre, Portugal, Estonia y República Checa.

Los países de este grupo cuentan con políticas avanzadas de datos abiertos, alineadas con los progresos técnicos y políticos de la Unión Europea, incluyendo la publicación de conjuntos de datos de alto valor.  Además, existe una coordinación sólida de las iniciativas relacionadas con los datos abiertos en todos los niveles de la administración. Sus portales nacionales ofrecen funciones completas y metadatos de calidad, con escasas limitaciones en publicación o uso. Esto lleva a que los datos publicados se puedan reutilizar más fácilmente para múltiples fines, contribuyendo a generar un impacto positivo en distintos ámbitos.

Figura 1. Países integrantes de los distintos clusters.

Las claves del avance de España

De acuerdo con el informe, España reforzó su liderazgo en materia de datos abiertos mediante el desarrollo de políticas estratégicas, la modernización técnica y la innovación impulsada por la reutilización. En concreto, las mejoras en el ámbito político son las que han impulsado el crecimiento de España:

Figura 2. Puntuación de España en las distintas dimensiones junto con el crecimiento sobre el año anterior.

Tal y como se muestra en la imagen, la dimensión política ha alcanzado una puntuación de 99,2% frente al 96% del año pasado, destacando sobre la media europea que es del 93,1%. El motivo de este crecimiento es el avance en el marco normativo. En este sentido, el informe destaca la configuración del V Plan de Gobierno Abierto, desarrollado a través de un proceso de cocreación en el que participaron todos los grupos de interés. Este plan ha introducido nuevas iniciativas relacionadas con la gobernanza y la reutilización de datos abiertos. Otra cuestión destacada es que España impulsó la publicación de conjuntos de datos de alto valor, en consonancia con el Reglamento de Ejecución (UE) 2023/138.

El resto de dimensiones se mantienen estables, todas ellas con puntuaciones por encima de la media europea: en la dimensión portal se ha obtenido un 95,5% en comparación con el 85,45% europeo, mientras que la de calidad ha sido valorada con un 87,8% versus el 83.4% del resto de países analizados. El bloque de Impacto continúa siendo nuestra gran baza, con un 100% frente al 82.1% europeo. En esta dimensión continuamos posicionándonos como grandes líderes, gracias a una definición clara de reutilización, la medición sistemática del uso de datos y la existencia de ejemplos de impacto en los ámbitos gubernamental, social, ambiental y económico.

Aunque no se hayan producido grandes movimientos en la puntuación de estas dimensiones, el informe sí destaca hitos de España en todos los ámbitos. Por ejemplo, la plataforma datos.gob.es se sometió a un importante rediseño, que incluyó ajustes al perfil de metadatos DCAT-AP-ES, con el fin de mejorar la calidad e interoperabilidad. En este sentido, se publicó una guía de implementación específica y se consolidó una comunidad de aprendizaje y desarrollo a través de GitHub. Además, se mejoraron el motor de búsqueda y las herramientas de supervisión del portal, incluyendo el seguimiento de la reutilización externa a través de referencias de GitHub y análisis enriquecidos a través de cuadros de mando interactivos.

La implicación del sector infomediario ha sido clave a la hora de reforzar el liderazgo de España en datos abiertos. El informe  destaca la importancia de actividades como el Encuentro Nacional de Datos Abiertos, con retos que se trabajan conjuntamente  por parte de un equipo multidisciplinar con representantes de instituciones públicas, privadas y académicas,  edición tras edición.   A ello hay que sumar que la Federación Española de Municipios y Provincias identificó 80 conjuntos de datos esenciales en los que los gobiernos locales deben poner el foco a la hora de avanzar en la apertura de información, fomentando la coherencia y reutilización a nivel municipal. 

La siguiente imagen muestra la puntuación específica de cada una de las subdimensiones analizadas:

Figura 3. Puntuación de España en las distintas dimensiones y subcategorías.

Puedes ver el detalle del informe de España en la web del portal europeo.

Próximos pasos y retos comunes 

El informe finaliza con una serie de recomendaciones concretas para cada grupo de países. Para el grupo de trendsetters, en el que se encuentra España, las recomendaciones no se centran tanto en alcanzar la madurez —ya lograda—, sino en profundizar y expandir su papel como referentes europeos. Algunas de las recomendaciones son:

• Consolidar ecosistemas temáticos (comunidades de proveedores y reutilizadores) y priorizar los datos de alto valor de forma sistemática.
• Alinear la acción local con la estrategia nacional, habilitando políticas “data-driven”.  
• Cooperar con data.europa.eu y otros países para implementar y adaptar un marco de evaluación de impacto con métricas por dominios.
• Desarrollar perfiles de usuario y permitir sus contribuciones al portal nacional.
• Mejorar la calidad de datos y metadatos, y su localización, mediante herramientas de validación, inteligencia artificial y flujos centrados en el usuario.
• Aplicar estándares específicos de dominio para armonizar datasets y maximizar la interoperabilidad, calidad y reutilización.
• Ofrecer formación avanzada y certificada en normativa y alfabetización de datos.
• Colaborar internacionalmente en soluciones reutilizables, como software compartido u open source.

España ya trabaja en muchos de estos puntos para continuar mejorando su oferta de datos abiertos. El objetivo es que cada vez más reutilizadores puedan aprovechar de forma sencilla el potencial de la información pública para generar servicios y soluciones que generen un impacto positivo en toda la sociedad.

La posición alcanzada por España en este ranking europeo es fruto del trabajo de todas las iniciativas públicas, empresas, comunidades de usuarios y reutilizadores ligados a los datos abiertos, que impulsan un ecosistema que no deja de crecer. ¡Gracias por el esfuerzo!

El pasado 19 de noviembre, la Comisión Europea presentó la Estrategia Unión de Datos (Data Union Strategy), una hoja de ruta que busca consolidar un ecosistema europeo de datos robusto, seguro y competitivo. Esta estrategia se articula en torno a tres pilares fundamentales: ampliar el acceso a datos de calidad para la inteligencia artificial y la innovación, simplificar el marco normativo existente, y proteger la soberanía digital europea. En este post, explicaremos en detalle cada uno de estos pilares, así como el calendario de implementación del plan previsto para los próximos dos años.

Pilar 1: ampliar el acceso a datos de calidad para la IA y la innovación

El primer pilar de la estrategia se centra en garantizar que empresas, investigadores y administraciones públicas tengan acceso a datos de alta calidad que permitan desarrollar aplicaciones innovadoras, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial. Para ello, la Comisión propone una serie de iniciativas interconectadas que abarcan desde la creación de infraestructuras hasta el desarrollo de estándares y facilitadores técnicos. Como parte de este pilar se establecen una serie de acciones: la ampliación de espacios comunes europeos de datos, el desarrollo de los data labs, el impulso del Cloud and AI Development Act, la ampliación de activos de datos estratégicos y la elaboración de facilitadores para implementar estas medidas.

1.1 Ampliación de los Espacios Comunes Europeos de Datos (CEDS)

Los Espacios Comunes Europeos de Datos constituyen uno de los elementos centrales de esta estrategia:

• Inversión prevista: 100 millones de euros para su despliegue.

• Sectores prioritarios: salud, movilidad, energía, administración pública (legal) y medio ambiente.

• Interoperabilidad: se apuesta por SIMPL para la interoperabilidad entre espacios de datos con el apoyo del Centro Europeo de Competencia en Datos (DSSC, por sus siglas en inglés Data Spaces Support Center).

• Aplicaciones clave:

  • Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS): mención especial por su función como puente entre los sistemas de datos de salud y el desarrollo de la IA.

  • Nuevo Espacio de Datos de Defensa: para el desarrollo de sistemas de última generación, coordinado por la Agencia Europea de Defensa.

1.2 Laboratorios de datos (Data Labs): el nuevo ecosistema para conectar datos y desarrollo de IA

La estrategia plantea utiliza Data Labs como puntos de conexión entre el desarrollo de inteligencia artificial y los datos europeos.

Estos laboratorios emplean el data pooling, un proceso de combinación y compartición de datos públicos y restringidos provenientes de múltiples fuentes en un repositorio centralizado o entorno compartido. Todo esto facilita el acceso y uso de información. En concreto, los servicios que ofrecen los Data Labs son:

• Facilita el acceso a los datos.

• Infraestructura técnica y herramientas.

• Data pooling.

• Filtrado de datos y etiquetado 

• Guía regulatoria y formación.

• Reducción de la brecha entre los espacios de datos y los ecosistemas de IA.

Plan de implementación:

• Primera fase: los primeros Data Labs se establecerán en el marco de las AI Factories (gigafactorías de IA), ofreciendo servicios de datos para conectar el desarrollo de IA con los espacios de datos europeos.

• Data Labs sectoriales: se establecerán de forma independiente en otros ámbitos para cubrir necesidades específicas, por ejemplo, en el sector energético.

• Modelo autosostenible: se prevé que el modelo de Data Labs pueda desplegarse comercialmente, convirtiéndolo en un ecosistema autosostenible que conecta datos e IA.

1.3 Cloud and AI Development Act: impulso a la nube soberana

Para el impulso de la tecnología de nube, la Comisión propondrá en el primer trimestre de 2026 este nuevo reglamento. Actualmente hay una consulta pública abierta en la que se puede participar aquí.

1.4 Activos de datos estratégicos: sector público, recursos científicos, culturales y lingüísticos

Por un lado, en 2026 se propondrá ampliar la lista de los datos de alto valor High value datasets en inglés o HVDS para incluir datos legales, judiciales y administrativos, entre otros. Y, por otro lado, la Comisión mapeará bases existentes y financiará nuevas infraestructuras digitales.

1.5 Facilitadores horizontales: datos sintéticos, data pooling y estándares

La Comisión Europea elaborará guías y estándares sobre datos sintéticos y se financiará I+D avanzada en técnicas para su generación de a través de Horizon Europe.

Otro tema que la UE quiere impulsar es el data pooling, como explicamos anteriormente. Compartir datos de etapas tempranas del ciclo productivo puede generar beneficios colectivos, pero persisten barreras por incertidumbre legal y temor a infringir normas de competencia. ¿Su propósito? Convertir el data pooling en una opción confiable y legalmente segura para acelerar avances en sectores críticos.

Finalmente, en materia de estandarización, se solicitará a las organizaciones europeas de normalización (CEN/CENELEC) el desarrollo de nuevos estándares técnicos en dos ámbitos clave: la calidad del dato y el etiquetado. Estos estándares permitirán establecer criterios comunes sobre cómo deben ser los datos para garantizar su fiabilidad y cómo deben etiquetarse para facilitar su identificación y uso en diferentes contextos.

Pilar 2: Simplificación Normativa

El segundo pilar aborda uno de los desafíos más señalados por empresas y organizaciones: la complejidad del marco regulatorio europeo en materia de datos. La estrategia propone una serie de medidas destinadas a simplificar y consolidar la legislación existente.

2.1 Derogaciones y consolidación normativa: hacia un marco más coherente

Se quieren eliminar normativas cuyas funciones ya están cubiertas por legislación más reciente, evitando así duplicidades y contradicciones. En primer lugar, se derogará el Reglamento de Libre Flujo de Datos no Personales (FFoNPD), ya que sus funciones están ahora cubiertas por la Data Act (Ley de Datos). No obstante, se preservará explícitamente la prohibición de localización injustificada de datos, un principio fundamental para el mercado único digital.

Del mismo modo, la Data Governance Act (Reglamento europeo de gobernanza de datos o DGA) será eliminada como norma independiente, migrando sus provisiones esenciales a la Data Act. Este movimiento simplifica el marco regulatorio y, además, alivia la carga administrativa: las obligaciones para los intermediarios de datos pasarán a ser más ligeras y de carácter voluntario.

En cuanto al sector público, la estrategia plantea una consolidación importante. Las normas sobre intercambio de datos públicos, actualmente dispersas entre la DGA y la Directiva de Datos Abiertos (Open Data Directive), se fusionarán en un único capítulo dentro de la Data Act. Esta unificación facilitará tanto la aplicación como la comprensión del marco legal por parte de las administraciones públicas.

2.2 Reforma de cookies: equilibrio entre protección y usabilidad

Otro detalle relevante es la regulación de cookies que experimentará una modernización significativa, integrándose en el marco del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). La reforma busca un equilibrio: por un lado, se legalizarán usos de bajo riesgo que actualmente generan incertidumbre legal; por otro, se simplificarán los banners de consentimiento mediante sistemas de "un solo clic" (one-click). El objetivo es claro: reducir la denominada "fatiga del usuario" ante las solicitudes repetitivas de consentimiento que todos conocemos al navegar por Internet.

2.3 Ajustes al RGPD para facilitar el desarrollo de IA

El Reglamento General de Protección de Datos también será objeto de una reforma focalizada, diseñada específicamente para liberar datos de forma responsable en beneficio del desarrollo de la inteligencia artificial. Esta intervención quirúrgica aborda tres aspectos concretos:

1. Aclara cuándo puede aplicarse el interés legítimo para el entrenamiento de modelos de IA.

2. Define con mayor precisión la distinción entre datos anónimos y seudonimizados, especialmente en relación con el riesgo de reidentificación.

3. Armoniza las evaluaciones de impacto en protección de datos, facilitando su aplicación coherente en toda la Unión.

2. 4 Implementación y Apoyo a la Data Act

La Data Act, recientemente aprobada, será objeto de ajustes para mejorar su aplicación. Por un lado, se refina el alcance del intercambio de datos de empresas a gobiernos (B2G), limitándolo estrictamente a situaciones de emergencia. Por otro lado, se amplía el paraguas de protección: las condiciones favorables que actualmente disfrutan las pequeñas y medianas empresas (PYMES) se extenderán también a las empresas medianas o small mid-caps, aquellas que tienen entre 250 y 749 empleados.

Para facilitar la implementación práctica de la norma, ya se ha publicado un modelo de cláusulas contractuales tipo para el intercambio de datos, proporcionando así una plantilla que las organizaciones pueden utilizar directamente. Además, durante el primer trimestre de 2026 se publicarán dos guías adicionales: una sobre el concepto de "compensación razonable" en los intercambios de datos, y otra destinada a clarificar las definiciones clave de la Data Act que puedan generar dudas interpretativas.

Consciente de que las PYMES pueden tener dificultades para navegar este nuevo marco legal, se creará un Helpdesk Legal en el cuarto trimestre de 2025. Este servicio de asistencia ofrecerá asesoramiento directo sobre la aplicación de la Data Act, dando prioridad precisamente a las pequeñas y medianas empresas que carecen de departamentos jurídicos especializados.

2.5 Evolución de la gobernanza: hacia un ecosistema más coordinado

La arquitectura de gobernanza del ecosistema europeo de datos también experimenta cambios significativos. El European Data Innovation Board (EDIB) evoluciona desde un órgano principalmente consultivo hacia un foro de debates más técnicos y estratégicos, incorporando tanto a los Estados miembros como a representantes de la industria. Para ello, se modificará su articulado con dos objetivos: permitir la inclusión en los debates de las autoridades competentes en materia de Data Act, y dotar de mayor flexibilidad a la Comisión Europea en la composición y funcionamiento del organismo.

Complementariamente, se articulan dos mecanismos adicionales de retroalimentación y anticipación. La Apply AI Alliance canalizará el feedback sectorial, recogiendo las experiencias y necesidades específicas de cada industria. Por su parte, el AI Observatory actuará como radar de tendencias, identificando desarrollos emergentes en el ámbito de la inteligencia artificial y traduciéndolos en recomendaciones de políticas públicas. De este modo, se cierra un círculo virtuoso donde la política se nutre constantemente de la realidad del terreno.

Pilar 3: Protección de la soberanía del dato europeo

El tercer pilar se centra en garantizar que los datos europeos reciban un trato justo y seguro, tanto dentro como fuera de las fronteras de la Unión. La intención es que solo se compartan datos con países de la misma visión regulatoria.

3.1 Medidas específicas para proteger los datos europeos

• Publicación de guías para evaluar el trato justo de datos de la UE en el extranjero (segundo trimestre 2026):

• Publicación de toolbox contra prácticas injustas (segundo trimestre 2026):

  • La localización injustificada.

  • La exclusión.

  • Las salvaguardas débiles.

  • La fuga de datos.

• Adopción de medidas para proteger los datos no personales sensibles.

Todas estas medidas se plantean implementar desde el último cuatrimestre de 2025 y durante todo 2026 en un despliegue progresivo que permitirá una adopción gradual y coordinada de las diferentes medidas, tal y como establece la Data Union Strategy.

En resumen, la Estrategia Unión de Datos representa un esfuerzo integral por consolidar el liderazgo europeo en la economía del dato. Para ello se impulsará el data pooling y los espacios de datos de los Estados miembro, se apostará por los Data Labs y las gigafactorías de IA y se incentivará la simplificación normativa.

El portal europeo de datos abiertos ha publicado el tercer volumen de su Observatorio de Casos de Uso (Use Case Observatory, en inglés), un informe que recopila la evolución de proyectos de reutilización de datos en toda Europa. Esta iniciativa pone de relieve los avances logrados en cuatro áreas: impacto económico, gubernamental, social y medioambiental.

El cierre de una investigación de tres años

Entre 2022 y 2025, el portal europeo de datos abiertos ha llevado a cabo un seguimiento sistemático de la evolución de diversos proyectos europeos. La investigación comenzó con una selección inicial de 30 iniciativas representativas, que fueron analizadas en profundidad para identificar su potencial de impacto.

Tras dos años, 13 proyectos continuaron en el estudio, entre los que se encontraban tres españoles: Planttes, Tangible Data y UniversiDATA-Lab. Se estudió su desarrollo a lo largo del tiempo para comprender cómo la reutilización de datos abiertos puede generar beneficios reales y sostenibles.

La publicación del volumen III en octubre de 2025 marca el cierre de esta serie de informes, tras el volumen I (2022) y el volumen II (2024). Este último documento ofrece una visión longitudinal, mostrando cómo los proyectos han madurado en tres años de observación y qué impactos concretos han generado en sus respectivos contextos.

Conclusiones comunes

Este tercer y último informe recopila una serie de conclusiones clave:

Impacto económico

Los datos abiertos impulsan el crecimiento y la eficiencia en todos los sectores. Contribuyen a la creación de empleo, tanto de forma directa como indirecta, facilitan procesos de contratación más inteligentes y estimulan la innovación en ámbitos como la planificación urbana y los servicios digitales.

El informe muestra el ejemplo de:

•  Naar Jobs (Bélgica): una aplicación para la búsqueda de empleo cerca del domicilio de los usuarios y focalizada en las opciones de transporte disponible.

Esta aplicación demuestra cómo los datos abiertos pueden convertirse en un motor para el empleo regional y el desarrollo empresarial.

Impacto gubernamental

La apertura de datos fortalece la transparencia, la rendición de cuentas y la participación ciudadana.

A este campo pertenecen dos casos de uso analizados:

• Waar is mijn stemlokaal? (Holanda): plataforma para la búsqueda de colegios electorales.
• Statsregnskapet.no (Noruega): web para visualizar los ingresos y gastos del gobierno.

Ambos ejemplos evidencian cómo el acceso a la información pública empodera a los ciudadanos, enriquece el trabajo de los medios de comunicación y respalda la elaboración de políticas basadas en evidencia. Todo ello ayuda a reforzar los procesos democráticos y la confianza en las instituciones.

Impacto social

Los datos abiertos promueven la inclusión, la colaboración y el bienestar.

A este campo pertenecen las siguientes iniciativas analizadas:

• UniversiDATA-Lab (España): repositorio de datos universitarios que facilita aplicaciones analíticas.
• VisImE-360 (Italia): herramienta para mapear la discapacidad visual y orientar recursos sanitarios.
• Tangible Data (España): empresa centrada en realizar esculturas físicas que convierten datos en experiencias accesibles.
• EU Twinnings (Países Bajos): plataforma que compara regiones europeas para encontrar “ciudades gemelas”
• Open Food Facts (Francia): base de datos colaborativa sobre productos alimenticios.
• Integreat (Alemania): aplicación que centraliza información pública para apoyar la integración de migrantes.

Todos ellos muestran cómo las soluciones basadas en datos pueden amplificar la voz de los colectivos vulnerables, mejorar los resultados en salud y abrir nuevas oportunidades educativas. Incluso los efectos más pequeños, como la mejora en la vida de una sola persona, pueden resultar significativos y duraderos.

Impacto medioambiental

Los datos abiertos actúan como un poderoso facilitador de la sostenibilidad.

Al igual que pasaba con el impacto ambiental, en esta área encontramos un gran número de casos de uso:

• Digital Forest Dryads (Estonia): proyecto que emplea datos para monitorizar los bosques y fomentar su conservación.
• Air Quality in Cyprus (Chipre): plataforma que informa sobre la calidad del aire y apoya políticas ambientales.
• Planttes (España): aplicación de ciencia ciudadana que ayuda a personas con alergias al polen mediante el seguimiento de la fenología de plantas.
• Environ-Mate (Irlanda): herramienta que promueve hábitos sostenibles y conciencia ecológica.

Estas iniciativas ponen de relieve cómo la reutilización de datos contribuye a sensibilizar, impulsar cambios de comportamiento y permitir intervenciones específicas para proteger los ecosistemas y fortalecer la resiliencia climática.

El volumen III también señala retos comunes: la necesidad de financiación sostenible, la importancia de combinar datos institucionales con datos generados por la ciudadanía y la conveniencia de involucrar a los usuarios finales en todo el ciclo de vida de los proyectos. Además, subraya la importancia de la colaboración europea y la interoperabilidad transnacional para escalar el impacto.

En conjunto, el informe refuerza la relevancia de seguir invirtiendo en ecosistemas de datos abiertos como herramienta clave para afrontar desafíos sociales y promover una transformación inclusiva.

El impacto de los proyectos españoles en la reutilización de datos abiertos

Como hemos mencionado, tres de los casos de uso analizados en el Use Case Observatory tienen sello español. Estas iniciativas destacan por su capacidad de combinar innovación tecnológica con impacto social y medioambiental, y ponen de manifiesto la relevancia de España dentro del ecosistema europeo de datos abiertos. Su trayectoria demuestra cómo nuestro país contribuye activamente a transformar los datos en soluciones que mejoran la vida de las personas y refuerzan la sostenibilidad y la inclusión. A continuación, hacemos un zoom en lo que el informe dice sobre ellas.

Planttes

Esta iniciativa de ciencia ciudadana ayuda a personas con alergias al polen mediante información en tiempo real sobre plantas alergénicas en floración. Desde su aparición en el Volumen I del Use Case Observatory, ha evolucionado como plataforma participativa en la que los usuarios aportan fotos y datos fenológicos para crear un mapa de riesgo personalizado. Este modelo participativo ha permitido mantener un flujo constante de información validada por investigadores y ofrecer mapas cada vez más completos. Con más de 1.000 descargas iniciales y unos 65.000 visitantes anuales en su web, es una herramienta útil para personas con alergias, educadores e investigadores.

El proyecto ha reforzado su presencia digital, con una creciente visibilidad gracias al apoyo de instituciones como la Universidad Autónoma de Barcelona y la Universidad de Granada, además de la promoción realizada por la empresa Thigis.

Entre sus retos figuran ampliar la cobertura geográfica más allá de Cataluña y Granada y sostener la participación y validación de datos. Por ello, de cara al futuro, busca extender su alcance territorial, fortalecer la colaboración con escuelas y comunidades, integrar más datos en tiempo real y mejorar sus capacidades predictivas.

A lo largo de este tiempo, Planttes se ha consolidado como un ejemplo de cómo la ciencia impulsada por la ciudadanía puede mejorar la salud pública y la conciencia ambiental, demostrando el valor de la ciencia ciudadana en la educación ambiental, la gestión de alergias y el seguimiento del cambio climático.

Tangible data

El proyecto transforma conjuntos de datos en esculturas físicas que representan retos globales como el cambio climático o la pobreza, integrando códigos QR y NFC para contextualizar la información. Reconocido en los EU Open Data Days 2025, Tangible Data ha inaugurado su instalación Tangible climate en el Museo Nacional de Ciencias Naturales de Madrid.

Tangible Data ha evolucionado en tres años desde un proyecto prototipo basado en esculturas 3D para visualizar datos de sostenibilidad hasta convertirse en una plataforma educativa y cultural que conecta los datos abiertos con la sociedad. El Volumen III del Use Case Observatory refleja su expansión en escuelas y museos, la creación de un programa educativo para estudiantes de 15 años y el desarrollo de experiencias interactivas con inteligencia artificial, consolidando su compromiso con la accesibilidad y el impacto social.

Entre sus retos destacan la financiación y la ampliación del programa educativo, mientras que sus objetivos futuros incluyen escalar las actividades escolares, exhibir esculturas de gran formato en espacios públicos y reforzar la colaboración con artistas y museos. En conjunto, sigue fiel a su misión de hacer los datos tangibles, inclusivos y accionables.

UniversiDATA-Lab

UniversiDATA-Lab es un repositorio dinámico de aplicaciones analíticas basadas en datos abiertos de universidades españolas, creado en 2020 como colaboración público-privada y actualmente integrado por seis instituciones. Su infraestructura unificada facilita la publicación y reutilización de datos en formatos estandarizados, reduciendo barreras y permitiendo que estudiantes, investigadores, empresas y ciudadanos accedan a información útil para la educación, la investigación y la toma de decisiones.

En los últimos tres años, el proyecto ha pasado de ser un prototipo a una plataforma consolidada, con aplicaciones activas como el visor de presupuestos y de jubilaciones, y un visor de contratación en fase beta. Además, organiza un datathon periódico que impulsa la innovación y proyectos con impacto social.

Entre sus retos destacan la resistencia interna en algunas universidades y la compleja anonimización de datos sensibles, aunque ha respondido con protocolos sólidos y un enfoque en la transparencia. De cara al futuro, busca ampliar su catálogo, sumar nuevas universidades y lanzar aplicaciones sobre cuestiones emergentes como abandono escolar, diversidad del profesorado o sostenibilidad, aspirando a convertirse en referente europeo en reutilización de datos abiertos en educación superior.

Conclusión

Como conclusión, el tercer volumen del Use Case Observatory confirma que los datos abiertos se han consolidado como una herramienta clave para impulsar la innovación, la transparencia y la sostenibilidad en Europa. Los proyectos analizados —y en particular las iniciativas españolas Planttes, Tangible Data y UniversiDATA-Lab— demuestran que la reutilización de la información pública puede traducirse en beneficios concretos para la ciudadanía, la educación, la investigación y el medio ambiente.

El portal europeo de datos, data.europa.eu, ha publicado el Open Data Maturity Index de 2024, un informe anual que evalúa el nivel de madurez de los países europeos en materia de datos abiertos.

Para su elaboración, se ha realizado una encuesta a los 34 países participantes, incluidos los 27 Estados miembros de la Unión Europea, cuatro países candidatos (Bosnia y Herzegovina, Albania, Serbia y Ucrania) y tres países de la Asociación Europea de Libre Comercio (Islandia, Noruega y Suiza).

En la edición de este año, España obtiene una calificación total del 95% sobre 100%. Con ello se coloca en la sexta posición general. Tal y como se refleja en la siguiente imagen, un año más, España se sitúa en el grupo de los llamados países marcadores de tendencia (trendsetter) que son aquellos con mejores puntuaciones del ranking, y entre los que también se encuentran Francia, Polonia, Ucrania, Eslovaquia, Irlanda, Lituania, República Checa, Italia, Estonia y Chipre.

Figura 1: Grupos de países participantes en función de su puntuación global de madurez en datos abiertos

Por encima de la media de la UE27 en las cuatro dimensiones analizadas

La Dimensión Política, centrada en las políticas de datos abiertos de los distintos países, analiza la existencia de modelos de gobernanza nacional para la gestión de datos abiertos y las medidas que se han aplicado para implementar las estrategias existentes.  En estos aspectos, España ha obtenido un 96% frente a la media europea, que se sitúa en 91%. Los aspectos más positivos que se identifican son:

• Alineamiento con las políticas europeas: El informe resalta que España está plenamente alineada con la Directiva europea relativa a los datos abiertos, entre otras de las recientes regulaciones ligadas al ámbito de los datos que han entrado en vigor.
• Planes de acción bien definidos: Se subrayan las estrategias desplegadas en diferentes administraciones públicas enfocadas a incentivar la publicación y reutilización de datos generados en tiempo real y datos provenientes de la ciudadanía.
• Fortalecimiento de competencias: Se focaliza en cómo España ha desarrollado programas formativos para mejorar las habilidades de los funcionarios públicos en gestión y publicación de datos abiertos, asegurando estándares de calidad y fomentando una cultura del dato en la administración pública.

La Dimensión Impacto analiza las actividades realizadas para supervisar y medir, tanto la reutilización de datos abiertos, como el impacto creado fruto de dicha reutilización.  Año tras año, esta viene siendo la dimensión menos madura de toda Europa. Así, frente al 80% de media de la UE, España obtiene una puntuación del 100% por el desarrollo de numerosas actuaciones, entre las que destacan:

• Colaboración multisectorial: El informe subraya cómo nuestro país se presenta como ejemplo de interacción entre administraciones públicas, empresas privadas y la sociedad civil, materializada en ejemplos tales como los estrechos lazos ente el sector público y la Asociación Multisectorial de la Información (ASEDIE), que elabora año tras año el  informe de ASEDIE sobre reutilización de la información del sector público.
• Ejemplos de reutilización en sectores clave: Se pone de manifiesto cómo España ha impulsado numerosos casos de reutilización de datos abiertos en áreas estratégicas como medio ambiente, movilidad y energía.
• Innovación en la comunicación: El documento destaca el esfuerzo invertido en estrategias de comunicación innovadoras para concienciar a la ciudadanía sobre el valor de los datos, y de forma especial a audiencias jóvenes. Se destacan, también la producción de podcasts con entrevistas a expertos en datos abiertos, acompañados de videos promocionales cortos​

La Dimensión Portal se enfoca en analizar las funcionalidades de la plataforma nacional que permitan a los usuarios acceder a los datos abiertos e interaccionar dentro de la comunidad. Con un 96% frente al 82% de la EU27, España se posiciona como uno de los referentes europeos en la mejora de la experiencia de los usuarios y en la optimización de portales nacionales. Los aspectos más destacados en el informe son:  

• Sostenibilidad y mejora continua: Según refleja el informe, España ha demostrado un fuerte compromiso con la sostenibilidad de la plataforma nacional de datos abiertos (datos.gob.es) y con su adaptación a las nuevas demandas tecnológicas.

• Interacción con los usuarios: Se subraya como una de las grandes fortalezas la promoción activa desde la plataforma de los datasets disponibles y de los canales a través de los cuales los usuarios pueden solicitar datos que no estén disponibles en el Catálogo Nacional.

Por último, la Dimensión Calidad examina los mecanismos para garantizar la calidad de los (meta)datos. Aquí España obtiene un 88% frente al 79% de la UE. España sigue destacando con iniciativas que garantizan la fiabilidad, accesibilidad y estandarización de los datos abiertos. Algunos puntos fuertes que pone de relieve el informe son:  

• Automatización de metadatos: Se destaca el empleo de técnicas avanzadas para la recolección automática de metadatos, reduciendo la dependencia de procesos manuales y mejorando la precisión y la actualización en tiempo real. 
• Guías para la calidad de datos y metadatos: España proporciona múltiples guías prácticas para mejorar la publicación y calidad de los datos abiertos, incluyendo técnicas de anonimización, publicación en formatos tabulares (CSV) y el uso de APIs.

Seguir innovando para mantener la posición avanza de España en la madurez de datos abiertos

Si bien España sigue destacando en la UE gracias a su ecosistema de datos abiertos, los esfuerzos deben continuar. Para ello, en el mismo informe se identifican líneas de trabajo para los países que, como España, buscan seguir manteniendo su posición avanzada en la madurez de datos abiertos y seguir innovando. Entre otras, se refieren las siguientes recomendaciones:

1. Consolidar ecosistemas de datos abiertos: Fortalecer comunidades temáticas de proveedores y reutilizadores priorizando los conjuntos de datos de alto valor (HVDs) en su desarrollo y promoción.
2. Impulsar la coordinación: Alinear la estrategia nacional con las necesidades de las agencias y autoridades locales​​.
3. Desarrollar métricas de impacto específicas por país: Colaborar con universidades, instituciones de investigación y otras entidades para crear marcos de evaluación del impacto.
4. Medir y divulgar el impacto de los datos abiertos: Realizar evaluaciones periódicas (anuales o bianuales) sobre el impacto económico, ambiental y social de los datos abiertos, promoviendo los resultados para generar apoyo político​​.
5. Facilitar la participación de la comunidad de datos abiertos: Garantizar que los proveedores mejoren la publicación de datos según las opiniones y calificaciones de los usuarios​.
6. Incrementar la calidad de los datos y metadatos: Usar herramientas automatizadas y validaciones para mejorar los estándares de publicación, incluso adoptando tecnología de inteligencia artificial para optimizar la calidad de los metadatos​.
7. Promocionar casos de reutilización exitosos: Publicar y promover casos de éxito en el uso de datos abiertos, interactuar con proveedores y usuarios para identificar necesidades y aplicaciones innovadoras​.

De manera general, el informe pone de manifiesto el buen avance en materia de datos abiertos en toda Europa. Aunque existen áreas de mejora, el panorama open data europeo se va consolidando, con España en las primeras posiciones de la tabla. Puedes leer el informe completo del Open Data Maturity Index 2024 aquí.

El potencial transformador de las iniciativas de datos abiertos es hoy en día ampliamente reconocido porque ofrecen oportunidades para el fomento de la innovación, una mayor transparencia y la mejora de la eficiencia en muchos procesos. Sin embargo, obtener una medición fiable del impacto real de estas iniciativas resulta complicado.

Desde este mismo espacio hemos planteado también en más de una ocasión la pregunta recurrente de cuál sería la mejor forma de medir el impacto de los datos abiertos, hemos revisado  distintos métodos y buenas prácticas para intentar cuantificarlo, así como analizarlo a través de casos de uso detallados o del impacto específico en temáticas y sectores concretos como el empleo, los datos geográficos, el transporte o los objetivos de desarrollo sostenible. Ahora, gracias al informe "Indicadores para una Evaluación del Impacto de los Datos Abiertos" elaborado por el equipo de data.europa.eu, contamos con un nuevo recurso para no solo entender sino también ser capaz de amplificar el impacto de las iniciativas de datos abiertos a través del diseño de los indicadores adecuados. Gracias a esta publicación podremos llevar a cabo un rápido análisis sobre la importancia de estos indicadores y explicaremos también brevemente cómo se pueden utilizar para aprovechar al máximo el potencial de los datos abiertos.

Comprendiendo los datos abiertos y su cadena de valor

La apertura de datos se refiere a la práctica de hacer que los datos estén disponibles para el público de manera que sean libremente accesibles y utilizables. Más allá de garantizar la simple disponibilidad, el verdadero valor de los datos abiertos radica en su utilización en varios dominios, fomentando el crecimiento económico, mejorando la transparencia del sector público e impulsando la innovación social. Sin embargo, cuantificar el impacto real de la apertura de los datos plantea desafíos significativos debido a las múltiples formas en que se utilizan los datos y las amplias implicaciones que pueden tener para la sociedad.

Para comprender el impacto de los datos abiertos lo primero que debemos conseguir es entender también su cadena de valor, lo que nos proporcionará un marco estructurado y adecuado para conseguir transformar los datos en bruto en conocimientos prácticos. Esta cadena incluye cuatro etapas principales que forman un proceso continuo desde la producción inicial hasta el uso final de los datos: 

Figura 1: Cadena de valor de los datos abiertos

1. Recolección: consiste en identificar los datos existentes y establecer los procedimientos necesarios para su catalogación.
2. Publicación: haciendo que los datos estén disponibles de forma accesible y que sean fáciles de localizar.
3. Captación: llegará antes cuando los datos sean fáciles de usar y vengan acompañados de los incentivos adecuados para su uso.
4. Aplicación: ya sea mediante el consumo directo de los datos o a través de alguna transformación que añada nuevo valor a los datos iniciales.

Cada una de estas etapas tendrá una función crítica a la hora de contribuir a la eficacia general y al valor derivado de los datos abiertos. Los indicadores desarrollados para evaluar el impacto de los datos abiertos estarán también estrechamente ligados a cada una de estas etapas, proporcionando una visión integral de cómo los datos se transforman de simple información a una potente herramienta para el desarrollo.

Indicadores para la evaluación del impacto

En el informe se introducen un conjunto de indicadores robustos que están específicamente diseñados para monitorizar las iniciativas de datos abiertos a través de sus productos, efectos e impacto como resultado de su cadena de valor. Estos indicadores no deben ser considerados como simple mediciones, sino como herramientas que nos ayudarán a entender la efectividad de las iniciativas de datos abiertos y a llevar a cabo mejoras estratégicas. Veamos pues estos indicadores un poco más en detalle:

• Indicadores de producto: son los que se centran en la medición de los resultados inmediatos que llegan al conseguir que los datos abiertos estén disponibles. Algunos ejemplos serían el número de conjuntos de datos liberados, la frecuencia de actualización de los conjuntos de datos, el número de visitantes del catálogo de datos,la accesibilidad de los datos a través de varias plataformas o incluso los esfuerzos llevados a cabo a la hora de promocionar los datos y darles mayor visibilidad. Los indicadores de producción nos ayudan a evaluar la eficiencia de los procesos de publicación y difusión de datos y son generalmente fáciles de medir, aunque únicamente nos darán una medida bastante superficial del impacto.
• Indicadores de efecto: los indicadores de resultado miden las consecuencias a corto y medio plazo de los datos abiertos. Estos indicadores son cruciales para poder entender cómo los datos abiertos influyen en los procesos de toma de decisiones, dan lugar al desarrollo de nuevas aplicaciones o consiguen mejorar la transparencia gubernamental. Así pues, una mejora en la planificación del transporte público basada en los datos de uso, una mayor participación ciudadana en el desarrollo de las políticas públicas para atajar el cambio climático provocada por la mayor disponibilidad de datos e información, o una mejora de la productividad de los servicios públicos gracias al uso de los datos pueden considerarse ejemplos significativos de indicadores de resultado.
• Indicadores de impacto: este es el nivel más profundo de medición, ya que los indicadores de impacto evalúan los efectos más amplios y a largo plazo de los datos abiertos. Estos indicadores pueden incluir entre otros beneficios económicos como la creación de empleo o el crecimiento del PIB, impactos sociales como la mejora de la confianza en las entidades públicas, o incluso impactos ambientales como la reducción efectiva de gases de efecto invernadero. En este nivel los indicadores son mucho más complejos y específicos, por lo que deberían definirse para cada dominio específico que se desee analizar y de acuerdo también a los objetivos establecidos dentro de ese dominio.

Figura 2: Indicadores para la evaluación del impacto

La implementación de estos indicadores en la práctica requerirá de la implantación de un marco metodológico robusto que pueda capturar y analizar datos procedentes de diversas fuentes. Se recomienda combinar métodos de recolección de datos automatizados con otros basados en encuestas para recopilar datos más completos. Este tipo de enfoque dual permite capturar datos cuantitativos a través de sistemas automatizados mientras también incorpora percepciones cualitativas a través del feedback de los usuarios y del análisis de casos de uso más en profundidad.

Mirando hacia el futuro

El futuro de la evaluación del impacto de los datos abiertos mira hacia el refinamiento de los indicadores utilizados para la medición y su consolidación mediante el uso de herramientas de monitorización interactiva. Este tipo de herramientas habilitaría la posibilidad de una evaluación más continua que proporcionaría información en tiempo real sobre cómo se están utilizando los datos abiertos y sus efectos en diferentes sectores. Además, el desarrollo de un sistema de métricas estandarizado para estos indicadores facilitaría el análisis comparativo entre regiones y a lo largo del tiempo, mejorando aún más la comprensión global del impacto de los datos abiertos.

Otro factor importante a tener en cuenta son las posibles consideraciones de privacidad y ética aplicables a los indicadores seleccionados. Como en cualquier otra iniciativa centrada en los datos, las consideraciones relativas a la privacidad y la protección de datos serán primordiales y de obligado cumplimiento para los indicadores desarrollados. Generalmente, esta cuestión no debería resultar especialmente problemática cuando hagamos un seguimiento de los datos. Sin embargo, una vez nos adentramos en su uso por parte de los usuarios podríamos dar lugar a situaciones más delicadas. Asegurar también el anonimato en los indicadores y las prácticas seguras en su gestión es crucial para mantener la confianza y la integridad en los procesos de datos abiertos.

En conclusión, el desarrollo e implementación de indicadores específicos detallados siguiendo las recomendaciones del informe "Indicadores para una Evaluación de Impacto de Datos Abiertos" sería un avance significativo en cuanto a cómo medimos y comprendemos el impacto de los datos abiertos. El refinamiento y la adaptación continua de estos indicadores serán también acciones cruciales a la hora de evolucionar en conjunto con las estrategias de datos abiertos a las que acompañan y su creciente ámbito de influencia. A medio plazo, la Comisión Europea seguirá desarrollando su análisis en esta área de trabajo a través del proyecto data.europa.eu con el objetivo final de poder formular una metodología común para la evaluación del impacto proveniente de la reutilización de los datos públicos y desarrollar una herramienta de monitorización interactiva para su implantación.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.