Las nuevas tecnologías vienen facilitando la gestión de las grandes metrópolis. Desde la geolocalización de establecimientos, semáforos inteligentes, vehículos de transporte público y privado, postes de alumbrado, contenedores de basura, la instalación de cámaras, sensores de velocidad y otros muchos gadgets. La gestión de toda la información almacenada por estos dispositivos, permite un mejor desempeño de la administración pública. Adicionalmente, la implementación de plataformas de libre acceso a la información, permite que los ciudadanos y especialistas apoyen activamente con soluciones que beneficien a la sociedad.

1. Big y Open Data para las Smart Ci3es
Guadalupe Miñana
guamiro@fdi.ucm.es

2. 2
Big Data
Open data
Públicos
• Procesos internos de las administraciones
• Datos de sensores (IoT) de las ciudades inteligentes
• Datos CienAficos
• Patrimonio cultural: Galerías, Museos, Archivos y
Bibliotecas
Privados
• TwiGer deja el 10% de los tuiG en cada área geográfica
• Google maps
• Algunos centros de inves>gación privados
• …
Open Data

3. § El concepto datos abiertos (open data)
§ Es una inicia3va mundial que pretende que los datos de las Administraciones
Públicas se expongan y sean accesibles de forma que estén disponibles para su
redistribución, reu>lización y aprovechamiento por parte de los ciudadanos y las
empresas
3
Open Data
§ Idea de la que surge:
§ Los datos que un gobierno ha obtenido con los impuestos de los ciudadanos y
que pueden ser ú3les para organizaciones, empresas e individuos deberían estar
accesibles dado que se trata de información que pertenece a la sociedad
§ Ejm: el genoma, información geográfica, cartográfica o meteorológica , …

4. § Organismos promotores de este movimiento
4
Open Data
hGp://globalopendataini3a3ve.org
Declaración del open data
Inicia3va liderada por organizaciones de la sociedad civil

5. § Todos los gobiernos por cues>ones de transparencia han decidido crear su
propio Open Data
§ En 2013, los miembros del G-8 firmaron un acuerdo comprome3éndose a adoptar
polí3cas de open data en sus respec3vos países
§ Es libre acceso para que otros países u organizaciones lo analicen y también puedan
implementarlo
§ Tiene un anexo técnico en el que se incluyen las mejores prác>cas y acciones colec>vas con
la finalidad de dar cumplimiento a cada uno de los principios
hGps://www.gov.uk/government/publica3ons/open-data-
Open Data
5

6. § Caracterís3cas que debe cumplir un sistema open data
§ Acceso y disponibilidad
§ Datos descargables mediante aplicaciones Web
§ Información fácil acceder y fácil de encontrar
§ Cumpliendo unos estándares
§ Reu3lización y distribución
§ El formato de los datos debe permi3r su tratamiento informá3co
§ Las condiciones de uso deben permi3r tratar y modificar los datos para crear
nuevos servicios que aumenten el valor social y comercial de la sociedad
§ Debe ser posible redistribuir los datos que surjan a par>r de los datos original
§ Par3cipación universal
§ Los datos deben estar disponibles para todas las personas que deseen u>lizarlos
§ Las condiciones en las que se liberan los datos no deben establecer
restricciones de uso en función del colec>vo que los vaya a usar
§ Por ejemplo, no se consideraría como “datos abiertos” a aquellos datos cuyo uso solo se
permite en el ámbito de la inves>gación o en el ámbito de la educación o en el ámbito
privado
Open Data
6

7. Tercera fase: Retos
• Obtener indicaros y métricas para evaluar:
• El impacto social y económico que produce la
publicación de datos
• La reu>lización de los dis>ntos conjuntos de datos
• Valorar la experiencia del usuario de datos para mejorar las
plataformas
Primera fase
§ Ley de transparencia
§ Principalmente polí>cas que promueven la
publicación de datos más que su uso
§ Desarrollo de portales de datos abiertos
Segunda fase
• Reu3lización de los datos
• Facilitar que terceros puedan usar los datos para añadir valor
mediante la creación de nuevos productos o servicios que
aporten beneficio social y económico
• Conver>r los portales en plataformas de datos abiertos que
permitan desarrollar productos
Madurez
Open Data
7

8. 8
Crear un sistema Open Data
Analizar y
seleccionar los
conjuntos de datos
publicables
Crear un sistema
de catalogación
orientado a la
reu3lización
Construir un
sistema de
integración de las
fuentes de datos
Selección Portal de datos abiertos Sistema integrado
y automa3zado

9. § Existen propuestas de conjuntos de datos que
deben ser publicados
§ La ONG, Transparencia Internacional y sus 80
indicadores
§ Open Knowledge Founda>on iden>fica 10
conjuntos de datos
§ La norma AENOR, “UNE 178301 Ciudades
Inteligentes. Datos Abiertos”, (2015) Habla de una
serie de conjuntos de datos que toda ciudad debe
publicar
§ Las temá>cas de alto impacto iden>ficadas por el
G8
§ La ley de Transparencia habla de publicar una serie
de información, presentemente en formato
reu>lizable
9
Analizar y seleccionar los conjuntos de datos

10. 10
Analizar y seleccionar los conjuntos de datos
§ Ojo al Data 100
§ Obje>vo: Iden>ficar los 100 conjuntos de datos abiertos más relevantes para una
administración local
§ Los resultados de este proceso pueden ser de u>lidad para aquellos equipos de gobierno
local interesados en impulsar polí>cas de Datos Abiertos
§ Convocatoria promovida por el Portal de Datos Abiertos del Ayuntamiento de Madrid. En el
marco del encuentro Los retos del Big Data: compar>endo experiencias
Se formo un Equipo
mul>disciplinar

11. Gestor de contenidos de datos
Comprehensive Knowledge Archive Network
Crear un sistema Open Data
§ No hay que olvidar que hay una infraestructura detrás de todo esto
§ Se va creando una tecnología alrededor del Open Data (la mayoria opne source)
§ Los datos hay que almacenarlos en algún si>o: bases de datos documental, no relacional,
como MongoDB …
§ Hay que crear un servidor de aplicaciones para poder acceder a esos datos y descargarlos
§ Desarrollado por Open Knowledge
§ Código abierto
§ Tecnología madura
§ Soporte
11

12. § Red temá3ca española de Open Data y Ciudades Inteligentes (2014)
§ Obje>vo de facilitar el intercambio y transferencia de conocimientos en el área de los datos
abiertos y su aplicación a ciudades inteligentes
§ Par>cipan grupos de inves>gación nacionales asociados a Universidades, Centros
Tecnológicos, administraciones públicas y empresas
12
Crear un sistema Open Data
hGp://opencitydata.es

13. 13
Ejemplos de Open Data
13

14. § Open data del Banco Mundial
§ Proporcionar acceso a los datos del Banco Mundial sobre agricultura, desarrollo rural, urbano
y social, cambio climá>co, ciencia y tecnología, comercio, deuda externa, educación, pobreza,
salud, deuda externa y otros agrupados por países
Ejemplos de Open Data
14

15. Ejemplos de Open Data

16. 16
Ejemplos de Open Data

17. Ejemplos de Open Data
17

18. 18
Comunidades y Ayuntamiento con datos abiertos
La apuesta RISP en las AAPP de España
Comunidades Autónomas
§ Gobierno del País Vasco. Open Data
Euskadi
§ Gobierno de Cataluña. Datos Abiertos
Gencat
§ Gobierno del Principado de Asturias.
Catálogo de datos
§ Gobierno de Cas>lla-La Mancha. Portal de
Datos Abiertos de JCCM
§ Gobierno de Navarra. Inicia>va Open Data
Navarra
§ Gobierno de las Islas Baleares. Dades
Obertes CAIB
§ Gobierno de Extremadura. Reu>liz@
§ Junta de Andalucía
Ayuntamientos
§ Ayuntamiento de Badalona. Open Data
§ Ayuntamiento de Barcelona. Open Data
BCN
§ Ayuntamiento de Córdoba. Open Data
Córdoba
§ Ayuntamiento de Gijón. Portal de Datos
Abiertos
§ Ayuntamiento de Lleida. Dades obertes de
Lleida
§ Ayuntamiento de Zaragoza.
Ayuntamientos CCAA Leyenda:

19. § Europeana
§ Biblioteca digital europea, de acceso libre, comenzó a funcionar el 20/11/2008
§ Reúne contribuciones ya digitalizadas de reconocidas ins>tuciones culturales de los
28 Estados miembros de la Unión Europea
§ Sus fondos incluyen libros, películas, pinturas, periódicos, archivos
sonoros, mapas, manuscritos y otros archivos
§ Obje>vo: unir a Europa a través de la cultura, poniendo nuestro patrimonio al
alcance de todos para usarlo a nivel profesional, educa>vo o por placer
Ejemplos de Open Data
19
hGp://www.europeana.eu

20. § Hispana es un directorio, un recolector y el punto de acceso común a los
objetos digitales de las bibliotecas, museos y archivos españoles
20
Ejemplos de Open Data
hGp://hispana.mcu.es

21. Reu>lización de la información

22. Definición
22
§ Se inicia con una ley en el año 2007 promovida por la unión europea
§ En 2015 se introducen modificaciones
El uso, por parte de terceros, de datos generados y custodiados por
dis3ntos organismos del sector público, para añadir valor a los datos
mediante la creación de nuevos productos o servicios que aporten
beneficio social, económico …
Reu3lización de la información del sector público (RISP)

23. Hacia una cultura de reu3lización
Persigue tres obje3vos básicos
23

24. Periodismo de datos
-Ciudadanos más informados
-Ciudadanos más implicados
Empresas infomediarias
Reu3lización
de los datos
Creación de Aplicaciones
Beneficio económico
- Retorno económico
- Motor de la economía
- Ejm: Sector turís3co - Des3nos inteligentes
- …
Beneficio social
- Mejorar la Calidad de vida en la ciudad
- Ciudades inteligentes
- …
. . .
Dis3ntas formas de reu3lización
24

25. § CIVIO intermediarios entre la fuente oficial de información (datos públicos) y los
ciudadanos poniendo en contexto y analizando la información de temas complejos
Periodismo de datos
25

26. “La gente no consume datos la gente consume historias”
26
Clay Shirky
Periodismo de datos

27. § ¿Dónde van mis impuestos? Proyecto que surge de intentar entender los
presupuestos generales del estado para poder entender no>cias como
27
Esto es:
Mucho? Poco ?
Periodismo de datos

28. § El indultómetro
§ Ley del siglo IXX: el gobierno puede indultar a cualquiera y no >ene que jus>ficarlo
28
ü Número de indultos al año: 500
ü Los delitos mas indultados (en números rela3vos) son:
ü Funcionarios contra la libertad individual, (policías que de>enen ilegalmente)
ü Delitos contra el medio ambiente
ü Delitos de la administración: Prevaricación, malversación y revelación de secretos
ü …
Almacenamiento
todos los indultos desde hace 20 años Búsqueda de la sentencia
Nombre del condenado
Por qué lo habían condenado
Cuánto 3empo tardaron en
indultarle
Qué ministro le había
indultado ..
Tipo de persona
personaje
polémico
o
con conexiones
polí>cas
…
Análisis
Visualización Beneficio de este análisis
Periodismo de datos

29. 29
Periodismo de datos

30. Creación de Aplicaciones
30

31. 31
Creación de Aplicaciones

32. § API para desarrolladores
32
Creación de Aplicaciones

33. 33
Creación de Aplicaciones
33

34. PRINCIPALMENTE APPS PARA DISPOSITIVOS MÓVILES
Creación de Aplicaciones
34

35. § Convenio de colaboración (2013)
§ Los datos que usan no estaban abiertos
§ Los datos en formato NO normalizados
§ Generan valor:
§ Mejora la calidad de vida del ciudadano
§ Hacen de Madrid un des3no inteligente
§ Además las aplicaciones generan datos para hacer estadís3cas
Mariam Saucedo
Pilar Torralbo
Daniel Sanz
Recycla.me
Ana Alfaro
Sergio Ballesteros
Lidia Sesma
Héctor Martos
Álvaro Bus>llo
Arturo Callejo
Belén Abellanas
Jaime Ramos
Ignacio P. de Ziriza
Victor Torres
Alberto Segovia
Miguel Bueno
Mar Octavio Toledo
Antonio Sanmarrn
Carlos Fernández
MAPA DE RECURSOS
Recycla.te
Creación de Aplicaciones

36. § Vías ciclistas
§ Calles seguras
§ Bioetanol
§ GNC
§ GLP
§ Eléctrico
§ Fijos
§ Móviles
§ Contenedores de ropa
§ Coches
§ Motos
§ Bicicletas
Mapa de recursos
§ Informa de los dis>ntos recursos y servicios
municipales disponibles en la ciudad de Madrid
§ Muestra en un mapa los mas cercanos en base a la
ubicación actual del usuario o una dirección
proporcionada por el mismo
Creación de Aplicaciones
36

37. Hábitat Madrid
§ Los ciudadanos pueden informarse de todas las
ac>vidades medioambientales como cursos, talleres,
visitas guiadas, jornadas, etc., que organiza el
Ayuntamiento de Madrid
§ Además pueden realizar reservas
Creación de Aplicaciones
37

38. 12 Julio 2013, Palacio de Cibeles
Ana Botella, alcaldesa de Madrid, presenta nuestras aplicaciones para la Smart City de
Madrid
Creación de Aplicaciones
38

39. § Empresas infomediarias (mediadoras de la información)
§ Obje3vo: el uso, reu3lización y distribución de la información, creando
productos de valor añadido que contribuyen a dar una mayor seguridad al
tráfico Mercan>l global impulsando la economía mediante la aplicación de
métodos que favorezcan la fiabilidad y transparencia de las transacciones
comerciales en el ámbito empresarial
39
Empresas infomediarias
leyes de protección de datos,
privacidad y competencia desleal

40. Tercera etapa
Proveedores de conocimiento
Primera etapa
Proveedores de datos
Segunda etapa
Proveedores de información
Evolución
§ Empresas infomediarias (mediadoras de la información)
§ Reu3lizan la información, toman los datos los transforman y los revenden
§ Acceden a la información en bruto (a las fuentes de datos abiertos)
§ Realizan procesos con ellos
§ Los transforman, los depuran, los limpian, los vinculan les añaden valor, los enriquecen…
§ Producen un producto de valor añadido que es lo que demandan los clientes
Los clientes no quieren información en bruto, hay mucha información en el mercado,
quieren información tratada, manejable y que se adapte a sus necesidades
Empresas Infomediarias
40

41. Fuente: “Caracterización del sector Infomediario en España”, Proyecto Aporta, Junio 2011
La norma3va se conoce, pero 3ene
lagunas en lo referente a la
responsabilidad de su aplicación
El sector infomediario nos indica cuáles son los puntos de mejora
Existe una can3dad razonable de
información disponible, pero
podemos mejorar en darla a conocer
La información es de calidad, las
licencias de uso no están claras
Nota media: 2,83
Empresas infomediarias
§ La colaboración de estas empresas con la administración está ayudando a
mejorar y organizar la información
§ La administración no sabe toda la información que >ene en sus bases de datos, a
veces >enen información duplicada, no conocen todas las leyes sobre los datos
41

42. § Principal obje3vo de Europeana para 2015-2020
§ Pasar de un portal a una plataforma : que ”la gente reu>lice y jueguen con el
material, que puedan interactuar con otras personas y par>cipar en la creación de
algo nuevo”
Usuarios de los
datos culturales
Industrias crea3vas
Proveedores de
datos culturales
Reu3lización de los recursos del patrimonio cultural
42

43. Reu3lización: Retorno económico
43
13,1 % descendieron los ingresos
hospitalarios un año después de la
publicación de los datos de inspecciones
sanitarias de los restaurantes
Gran ahorro en sanidad
Fuente: hsp://kuafu.umd.edu/~ginger/research/JEH-final.pdf

44. Reu3lización: Retorno en inves3gación
§ Es un ámbito del open data en crecimiento
§ Dos líneas principales :
§ Usar los conjuntos de datos que ya están abiertos, para inves3gar
§ Sociología, Humanidades, Bioinformá>ca, …
§ Abrir los datos que se generan en experimentos cienAficos
§ Se empieza a contemplar los datos de las inves>gaciones como una fuente de
conocimiento
§ Un posibilidad es que sean ges>onados por las bibliotecas
44

45. § Ins3tuto Europeo de Bioinformá3ca
§ Pioneros de datos abiertos en inves>gación
§ Pertenece al Laboratorio Europeo de Biología
Molecular (EMBL)
§ El genoma se ha desarrollado gracias a que
centros de inves3gación abrieron sus datos
45
Reu3lización: Retorno en inves3gación

46. § Open Access (acceso abierto a los contenidos de la inves3gación) es un requerimiento /
recomendación en aquellas inves>gaciones soportadas por los fondos públicos del programa
Horizonte 2020
46
Fuente: Guidelines on Open Access to Scien3fic Publica3ons and Research Data in Horizon 2020. Version 16
December 2013
Reu3lización: Retorno en inves3gación

47. Cómo evaluar los sistemas open data

48. § Se echan en falta estudios sistemá3cos que midan la huella del open data
en el mundo
§ Estudios que se basen en ejemplos verdaderos de reu>lización no en conjeturas e
hipótesis
§ Importante desarrollar indicadores y métricas que nos permitan:
§ Saber el grado de reu>lización que >ene cada data set
§ Indicadores que nos digan las caracterís>cas que >enen que tener los conjunto de
datos para ser reu>lizados
§ Evaluar el impacto generado por la reu>lización de los datos
§ Conocer los mecanismos de creación de valor
48
Medir el impacto de los datos abiertos

49. 49
Madurez de los portales de datos abiertos
hGp://www.europeandataportal.eu/en/content/open-data-maturity-europe

50. § Open Data Barometer
§ Analiza el avance del estado de los datos abiertos gubernamentales en 92 países basándose
en tres parámetros:
§ Avance de las inicia3vas
§ Implementación de los programas
§ Impacto económico, polí3co y social
50
Tercera edición, abril 2016
hGp://opendatabarometer.org/data-explorer
Medir el impacto de los datos abiertos

51. Medir el impacto de los datos abiertos
§ Open Data’s Impact: nace con tres metas principales
§ Ofrecer un análisis riguroso de los procesos y factores que influyen en la demanda,
distribución, publicación, reu3lización y, por úl>mo, impacto de los datos abiertos
§ Evaluar y proporcionar pruebas del potencial que encierra el open data para la sociedad
§ Brindar conocimientos prác3cos a los responsables de las polí>cas de datos abiertos, a las
organizaciones civiles, emprendedores, inves>gadores y demás interesados en la
reu>lización del open data
51 hGp://odimpact.org/

52. Medir el impacto de los datos abiertos
§ Open Data’s Impact establece una taxonomía para clasificar el impacto
52

53. Métricas
§ Las 5 estrallas: Tim Berners-Lee, el inventor de la Web
§ UNA ESTRELLA
§ Los datos están atrapados en un documento. Es diucil extraer los datos del documento
§ DOS ESTRELLAS
§ Datos en forma estructurada . Para extraer los datos es necesario un sovware propietario
§ TRES ESTRELLAS
§ Publica los datos en forma estructurada u>lizando formatos no propietarios
§ CUATRO ESTRELLAS
§ Los datos más importantes >enen una URI y pueden ser compar>dos en la web
§ CINCO ESTRELLAS
§ Además enlazados a otros datos
53
hGp://5stardata.info/es/
Datos publicados
en la web
Los datos integrados
en la web

54. § Métrica MEDOLA versión 3.10
§ 4 dimensiones de análisis
§ Varios niveles en cada dimensión
§ Cada nivel está ponderado
54
Fuente: Abella, A. Or3z-de-Urbina-Criado, M. De-Pablos-Heredero, C. (2014) “Meloda, métrica para evaluar la
reu3lización de datos abiertos:”El profesional de la información 23(6), 582-588
Métricas

55. § Métrica MEDOLA
§ Proceso de Evaluación
55
Fuente: Abella, A. Or3z-de-Urbina-Criado, M. De-Pablos-Heredero, C. (2014) “Meloda, métrica para evaluar la
reu3lización de datos abiertos:”El profesional de la información 23(6), 582-588
Nivel
Nivel
Nivel
Nivel
Métricas

56. § Métrica MEDOLA versión 4.0
§ Añaden 2 dimensiones que afectan mucho a
la reu>lización
56
Métricas

57. CIUDAD
Nº DATASET
PUBLICADOS
5 DATASETS MÁS IMPORTANTES ACCESIBILIDAD
Nº de referencias
en web externas
Nº de Aplicaciones
generadas
FORMATO WEB DATASET F.CREACION Nº
Descargas
57
§ Propuesta para obtener indicadores para evaluar cuánto se está u>lizando, grado de
reu>lización real, un conjunto de datos dado y su impacto
§ Ignacio Melendrez Moreto Trabajo Fin Master “Auditoria y diseño de una metodología de
Open data para Smart ci>es”
Métricas

58. Norma AENOR Ciudades inteligentes
§ Norma elaborada por el comité técnico AEN/CTN 178 Ciudades inteligentes
§ Definición, atributos y requisitos para poder considerar una ciudad inteligente
58 Imagen realizada por Ignacio Melendrez Moreto Trabajo Fin Master
“Auditoria y diseño de una metodología de Open data para Smart ci>es”

59. § Define para cada uno de los Dominios, sus Dimensiones y Métricas
§ Todos los niveles de una métrica >enen el mismo valor
59
NIVEL
Norma AENOR Ciudades inteligentes
Tabla realizada por Ignacio Melendrez Moreto Trabajo Fin Master
“Auditoria y diseño de una metodología de Open data para Smart ci>es”

60. Guadalupe Miñana ropero
60