4. PONIENDO EN PRÁCTICA EL CICLO DE VIDA DE LOS DATOS: RECOGER, PREPARAR, PUBLICAR Y MANTENER
Objetivo de esta fase
Establecer los pasos concretos a seguir para, partiendo de los datos, generar cada uno de los datasets y que estén listos para ser compartidos o abiertos. Incluye los procesos de recoger los datos, prepararlos, publicarlos y mantenerlos.
Situación de partida de la empresa
La empresa ya ha establecido su estrategia para la apertura o compartición de sus datos y ha tomado las decisiones organizativas y técnicas en relación a:
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Cómo se van a gestionar los datos. Cómo se realizará el proceso ETCD.
• Qué canal se va a utilizar para compartir los datos.
Pasos que incluye esta fase:
1. Recogida de datos
Esta fase consiste en:
•
Mapear o identificar los datos disponibles.
• Priorizar aquellos que son más adecuados (porque encajan con el objetivo, porque tienen mayor calidad,...). • Categorizar los datasets y publicar las categorías.
Más información: Fase de Recogida de datos , pág. 48
2. Preparación de los datos
Una vez los datos han sido recolectados, deben ser preparados para su compartición o apertura, puesto que no pueden publicarse en bruto. Esta fase es clave, puesto que si los datos no cumplen con la legislación vigente, no se pueden compartir o abrir .
Hay varios aspectos a tener en cuenta:
• Determinar la calidad del dato : Si están completos, si están limpios y son precisos, si están actualizados y si siguen unos estándares establecidos.
• Prepararlos para su publicación : Los datos deben ser publicados bajo el método linked data , o datos enlazados, para permitir su interoperabilidad. Es esencial que lleven asociados metadatos , esto es, información estructurada que describe el dataset y permite que sea encontrado. • Preparación legal : Se debe comprobar que los datos respetan la legislación en vigor. Además, cada dataset debe tener asociada una licencia que establece sus condiciones de uso.
• Gestión de los datos sensibles : Si los datasets incluyen datos sensibles, necesitarán una preparación especial.
• Chequeo final para verificar la preparación de los datasets en todos los aspectos nombrados (calidad, interoperabilidad e inclusión de metadatos, licencias,...)
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