{"id":64227,"date":"2026-06-18T07:00:00","date_gmt":"2026-06-18T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mancomun.gal\/?post_type=mncmn-nova&p=64227"},"modified":"2026-06-12T09:00:07","modified_gmt":"2026-06-12T07:00:07","slug":"decalogo-de-reutilizador-de-datos-del-sector-publico","status":"publish","type":"mncmn-nova","link":"https:\/\/mancomun.gal\/es\/novas\/decalogo-de-reutilizador-de-datos-del-sector-publico\/","title":{"rendered":"Dec\u00e1logo del Reutilizador de Datos del Sector P\u00fablico"},"content":{"rendered":"\n

El portal datos.gob.es<\/strong>, el Cat\u00e1logo Nacional de Datos del Gobierno de Espa\u00f1a, public\u00f3 un documento fundamental para cualquier persona u organizaci\u00f3n que quiera trabajar con datos p\u00fablicos: el Dec\u00e1logo del Reutilizador de Datos del Sector P\u00fablico<\/strong>. Se trata de una gu\u00eda pr\u00e1ctica de diez puntos que explica, con lenguaje claro y directo, c\u00f3mo aprovechar el enorme valor de la informaci\u00f3n que producen las administraciones p\u00fablicas.<\/p>\n\n\n\n

\"La<\/figure>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son los datos abiertos y por qu\u00e9 importan?<\/h2>\n\n\n\n

Los datos abiertos son aquellos que cualquier persona puede utilizar, reutilizar y redistribuir libremente, con el \u00fanico requisito de citar la fuente o autor\u00eda. Esta definici\u00f3n est\u00e1 recogida en la Ley 37\/2007 sobre reutilizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n del sector p\u00fablico. Lejos de ser algo t\u00e9cnico y restringido a especialistas, los datos abiertos son un recurso estrat\u00e9gico para la ciudadan\u00eda, las empresas, los investigadores y las organizaciones del tercer sector.<\/p>\n\n\n\n

Los diez puntos del dec\u00e1logo<\/h2>\n\n\n\n

1. Comprender qu\u00e9 son los datos abiertos<\/h3>\n\n\n\n

El documento parte de la base de que los datos son un activo estrat\u00e9gico para transformar la sociedad. Adem\u00e1s de los datos abiertos tradicionales, el dec\u00e1logo menciona otros conceptos relevantes como los datos protegidos, los contornos seguros de datos y los espacios de datos, todos ellos con una importancia creciente en el ecosistema digital actual.<\/p>\n\n\n\n

2. Entender las licencias<\/h3>\n\n\n\n

No todos los datos abiertos son iguales. Las licencias establecen las condiciones de uso, compartici\u00f3n y redistribuci\u00f3n. Las m\u00e1s habituales son: – Creative Commons Zero (CC0)<\/strong>: sin restricci\u00f3n alguna, dominio p\u00fablico. – Open Data Commons (PDDL, BY, ODbL)<\/strong>: para datos que requieren atribuci\u00f3n o son bases de datos. – Creative Commons 4.0 (BY, BY-SA)<\/strong>: para datos con atribuci\u00f3n y, en ocasiones, con la obligaci\u00f3n de mantener las mismas condiciones.<\/p>\n\n\n\n

El documento presta especial atenci\u00f3n a la inteligencia artificial<\/strong>: la proliferaci\u00f3n de sistemas de IA que consumen grandes vol\u00famenes de datos hace necesario reforzar la trazabilidad e incluir en las licencias cl\u00e1usulas espec\u00edficas sobre el uso de los datos por parte de estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n

3. Saber d\u00f3nde encontrar los datos<\/h3>\n\n\n\n

Los datos abiertos del sector p\u00fablico est\u00e1n organizados en cat\u00e1logos oficiales. Los dos puntos de acceso unificado m\u00e1s importantes son: – datos.gob.es<\/strong>: el Cat\u00e1logo Nacional de Datos, a nivel espa\u00f1ol. – data.europa.eu<\/strong>: el cat\u00e1logo a nivel europeo.<\/p>\n\n\n\n

Existen adem\u00e1s repositorios tem\u00e1ticos especializados en \u00e1reas como econom\u00eda, ciencias naturales y medioambiente, salud y bienestar, o turismo y cultura.<\/p>\n\n\n\n

4. Explorar la calidad de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Trabajar con datos reales implica aceptar que siempre habr\u00e1 cierta incertidumbre y posibles errores. El dec\u00e1logo recomienda planificar los proyectos incluyendo etapas de validaci\u00f3n, revisar cr\u00edticamente los resultados de las herramientas autom\u00e1ticas, verificar la trazabilidad de los datos y, muy importante, reportar los problemas detectados<\/strong> para contribuir a la mejora continua de la calidad. Las nuevas herramientas de colaboraci\u00f3n ciudadana y la IA ofrecen oportunidades para mejorar esta calidad de manera colectiva.<\/p>\n\n\n\n

5. Conocer la interoperabilidad y sus est\u00e1ndares<\/h3>\n\n\n\n

La interoperabilidad es la capacidad de los sistemas de informaci\u00f3n de compartir datos e intercambiar conocimiento. En Espa\u00f1a, la Norma T\u00e9cnica de Interoperabilidad de Reutilizaci\u00f3n de Recursos de Informaci\u00f3n (NTI-RISP)<\/strong> recoge las pautas t\u00e9cnicas, organizativas y sem\u00e1nticas que permiten conectar cat\u00e1logos y sistemas entre s\u00ed. Recientemente se complet\u00f3 con DCAT-AP-ES<\/strong>, el perfil espa\u00f1ol del est\u00e1ndar europeo DCAT-AP, que propone un modelo com\u00fan de metadatos para describir conjuntos de datos. A nivel europeo, la referencia es el Marco Europeo de Interoperabilidad (EIF)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

6. Ser consciente de la posible volatilidad de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Los datos p\u00fablicos pueden desaparecer, cambiar de URL o dejar de actualizarse. Ante esta posibilidad, el dec\u00e1logo aconseja: replicar la informaci\u00f3n localmente y mantenerla actualizada desde la fuente original, contactar con el proveedor de los datos y buscar fuentes alternativas si es necesario.<\/p>\n\n\n\n

7. Estar al d\u00eda de las herramientas para el tratamiento de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Existe un amplio abanico de herramientas, muchas de ellas de c\u00f3digo abierto, para trabajar con datos: – Tratamiento y limpieza<\/strong>: OpenRefine, tidyverse. – An\u00e1lisis<\/strong>: RStudio (para R), Spyder (para Python). – Visualizaci\u00f3n<\/strong>: Tableau. – Mapas y geolocalizaci\u00f3n<\/strong>: QGIS. – Redes de datos conectados<\/strong>: Gephi, NetworkX. – Bibliotecas y APIs<\/strong>: D3.js, Apache Arrow. – IA y aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>: TensorFlow, PyTorch.<\/p>\n\n\n\n

8. Formarse y experimentar con datos<\/h3>\n\n\n\n

La gu\u00eda anima a adquirir competencias mediante distintas v\u00edas: MOOC y formaci\u00f3n abierta en plataformas como Coursera, edX o FutureLearn; certificaciones profesionales como el marco DAMA CDMP; cursos especializados gratuitos de Google, Microsoft, IBM o Amazon; y los propios recursos formativos de datos.gob.es<\/strong>, que incluyen ejercicios, infograf\u00edas, estudios y v\u00eddeos.<\/p>\n\n\n\n

9. Aprovechar el valor de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Los datos p\u00fablicos son la materia prima de una econom\u00eda del dato en expansi\u00f3n. El dec\u00e1logo invita a investigar las necesidades de la ciudadan\u00eda para darles respuesta con datos, participar en concursos y retos de reutilizaci\u00f3n<\/strong>, revisar casos de uso reales y explorar las posibilidades de la inteligencia artificial para generar nuevos productos y servicios de valor.<\/p>\n\n\n\n

10. Usar los datos de forma responsable y \u00e9tica<\/h3>\n\n\n\n

El \u00faltimo punto es quiz\u00e1s el m\u00e1s importante. Trabajar con datos p\u00fablicos implica una responsabilidad social. El dec\u00e1logo establece las siguientes claves \u00e9ticas: – Identificar y mitigar sesgos<\/strong> que puedan distorsionar los resultados. – Garantizar la transparencia<\/strong> en el origen, la trazabilidad y los m\u00e9todos de an\u00e1lisis. – Promover un acceso equitativo<\/strong> para evitar brechas digitales. – Evitar usos malintencionados como la manipulaci\u00f3n, la desinformaci\u00f3n o la explotaci\u00f3n abusiva. – Aplicar minimizaci\u00f3n y proporcionalidad<\/strong> en el uso de datos por parte de la IA. – Considerar la sostenibilidad<\/strong> y evitar consumos computacionales desproporcionados. – Cumplir los marcos \u00e9ticos y regulatorios vigentes sobre datos e IA.<\/p>\n\n\n\n

Una gu\u00eda imprescindible para la comunidad de datos abiertos<\/h2>\n\n\n\n

El Dec\u00e1logo del Reutilizador de Datos del Sector P\u00fablico es un documento de referencia tanto para quien se inicia en el mundo de los datos abiertos como para profesionales con experiencia. Aborda desde los conceptos m\u00e1s b\u00e1sicos hasta los retos m\u00e1s actuales, como la IA generativa o la interoperabilidad a escala europea, con una visi\u00f3n pr\u00e1ctica y orientada a la acci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El documento completo est\u00e1 disponible en datos.gob.es<\/a><\/strong>, donde tambi\u00e9n se puede encontrar el Dec\u00e1logo del Cient\u00edfico de Datos, que ampl\u00eda estas recomendaciones con un enfoque m\u00e1s t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n

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