Los datos son la base de la información y el conocimiento, lo que los convierte en un activo muy valioso. La DFB capta, procesa y analiza multitud de datos para tomar decisiones y buscar nuevas soluciones a problemas complejos. Asegurar el acceso a datos de calidad permite ofrecer mejores servicios, con un impacto social real y directo. Además, una buena gestión de los datos redunda en una mayor eficiencia y reducción de costes.

Una adecuada gestión de los datos en la Administración Pública es un pilar fundamental para el diseño y la implementación de políticas más eficientes, transparentes y enfocadas a las necesidades de nuestro territorio.

• Toma de decisiones: Mediante los datos, se identifican necesidades reales y se priorizan recursos de forma estratégica, mejorando la efectividad de las políticas públicas.
• Mejora de los servicios públicos: Los datos son necesario para adaptar los servicios a las demandas de la ciudadanía, así como para simplificar y automatizar los trámites, con el fin de reducir los tiempos de espera y de mejorar los resultados y el impacto de los servicios públicos.
• Uso eficiente de los recursos: Los datos ofrecen información para mejorar la coordinación entre departamentos y reducir costes administrativos.
• Transparencia: La publicación de datos públicos fortalece la confianza en la Administración y permiten rendir cuentas sobre las líneas de actuación.
• Protección de la privacidad: La protección de datos es un requisito normativo y una de las actividades centrales de la gestión de los datos, para garantizar un tratamiento seguro, ético y respetuoso de la información.
• Innovación: Los datos son la materiaprima de la transformación digital. Las soluciones avanzadas que se consiguen con ayuda de la tecnología precisan de una buena gestión de los datos involucrados.
• Participación ciudadana: Una ciudadanía informada está en disposición de participar inteligentemente, promoviendo así una gobernanza más abierta y democrática.

Los datos de buena calidad son datos confiables, útiles y adecuados para la toma de decisiones. Los datos de calidad poseen las siguientes características:

• Completos
• Únicos
• Actualizados
• Válidos
• Precisos
• Consistentes
• Accesibles

La calidad de los datos determina su valor. Los datos de mala calidad son datos que presentan errores, imprecisiones o carencias, y por lo tanto, pueden llevar a conclusiones incorrectas, decisiones equivocadas o pérdida de confianza.

Los datos de buena calidad permiten una gestión pública más eficiente, justa y transparente mientras que los de mala calidad pueden generar confusión, ineficiencia e incluso injusticias.

El Estatuto del Dato establece los principios que rigen la gestión, uso, calidad y protección de los datos en el conjunto del sector público foral (Departamentos Forales, Organismos Autónomos y Entidades Forales).

El objetivo del Estatuto del Dato es proporcionar un marco común para la gestión del ciclo de vida de los datos, desde su creación hasta su eliminación, fomentando la interoperabilidad, calidad, seguridad y utilidad de los datos en beneficio de la ciudadanía y la mejora de los servicios públicos.

El Estatuto del Dato está formado por 8 principios:

1. Datos como activo: Eficiencia, estrategia, liderazgo en la gestión.
2. Gobierno colaborativo: Intercambio, publicación y reutilización de datos.
3. Ética en el uso del dato: Tratamiento, pertinencia y adecuación, no discriminación en la IA.
4. Protección del dato: Seguridad y límites de uso.
5. Orientación a la ciudadanía: Participación y políticas públicas basadas en datos, transparencia, principio de "solo una vez".
6. Calidad del dato: Principio de conducta, unicidad, confiabilidad.
7. Cultura del dato: Plan de formación y capacitación, gestión del cambio, visión del dato institucional.
8. Sistemas de gestión: Estrategias de gobierno del dato, planes operativos, reglas para los procesos de gestión, cumplimiento.

El Gobierno del Dato es la función organizativa responsable de rendir cuentas sobre el uso eficaz, eficiente y aceptable de los datos por parte de la organización. El propósito del Gobierno de Datos es asegurar que los datos se gestionen correctamente, de acuerdo con las políticas y las mejores prácticas. el Gobierno de Datos se centra en cómo se toman las decisiones sobre los datos y cómo se espera que se comporten las personas y los procesos en relación con los datos.

Los datos se han convertido en un recurso estratégico esencial para el diseño, implementación y evaluación de políticas públicas. Un modelo de Gobierno de Dato permite establecer las estructuras, responsabilidades, procesos y normas necesarias para garantizar la gestión eficiente, ética y segura de los datos en el sector público.

Contar con un modelo de Gobierno de Datos en la DFB facilita la toma de decisiones basadas en la evidencia y ayuda a asignar recursos de manera óptima. También mejora la eficiencia operativa al evitar la duplicación de esfuerzos, reduce costes administrativos y agiliza procesos mediante la automatización y el uso inteligente de la información.

La Gestión del Dato es el conjunto de acciones operativas y técnicas para administrar los datos:

• Aplica las políticas definidas en el modelo de Gobierno del Dato
• Abarca las tareas técnicas y operativas de la organización.
• Se enfoca en la ejecución práctica.
• Busca garantizar que los datos estén disponibles, seguros, actualizados y sean útiles.

El Gobierno del Dato es el marco estratégico y normativo que define cómo deben gestionarse los datos:

• Define quién, cómo y por qué se utilizan los datos.
• Establece normas, reglas, procedimientos y roles
• Abarca funciones estratégicas y organizativas.
• Asegura que los datos se utilicen de forma ética, legal y coherente en toda la institución.

El Modelo de Gobierno del Dato de la DFB establece un marco organizativo y funcional para la gestión eficiente, ética y responsable de los datos en toda la administración foral. Su objetivo es optimizar la toma de decisiones, mejorar los servicios públicos y apoyar la transformación digital mediante el uso eficaz de los datos como activo estratégico.

Los principios del Modelo de Gobierno son los siguientes:

• Uso ético, seguro y responsable de los datos.
• Interoperabilidad entre departamentos.
• Homogeneidad y calidad en la gestión de datos.
• Participación activa de toda la organización.
• Cultura organizacional orientada a decisiones basadas en datos (data-driven).

El Modelo de Gobierno se estructura en dos niveles:

• Nivel estratégico

  Es responsable de definir la visión, los principios y las políticas generales en materia de gestión de datos. Establece los objetivos estratégicos y supervisa la implementación del Modelo de Gobierno del Dato en toda la organización.

• Nivel operativo

  Se encarga de la ejecución diaria de las actividades relacionadas con la gestión de los datos. Incluye la recopilación, almacenamiento, análisis y distribución de datos, siguiendo las directrices y procedimientos establecidos en los niveles superiores.

La Oficina del Dato es un órgano fundamental para traccionar toda la iniciativa del dato en la DFB y coordinar roles y responsabilidades. La Oficina del Dato resulta indispensable para poder gestionar a nivel táctico y operativo todas las actividades que se derivan de la implantación de una estrategia y un modelo de gobierno del dato, y poder dar cumplimiento al objetivo de impulsar una cultura del dato en una organización.

Todas las actividades, operaciones y procesos relacionados con la gestión de datos deben estar coordinados con la Oficina del Dato y ejecutarse de acuerdo con los compromisos, políticas y procedimientos que se establezcan en el Marco Corporativo de Gestión del Dato de la DFB.

La Oficina del Dato tiene, entre otras, las siguientes funciones:

• Asiste en el impulso y definición de la estrategia del dato de la DFB.
• Colabora en la implantación de una cultura del dato en toda la organización.
• Diseña las metodologías, herramientas, políticas y procedimientos para cumplirla.
• Define y desarrolla mecanismos de coordinación y colaboración.
• Impulsa la construcción de servicios y soluciones digitales basados en datos.

Su objetivo es gestionar los datos de manera estratégica y garantizar una coordinación efectiva entre los distintos departamentos y entidades forales.

Los metadatos son datos que describen otros datos. Es decir, son la información que describe, explica o contextualiza los datos, permitiendo que se entiendan, se encuentren y se utilicen correctamente.

Los metadatos ayudan a las organizaciones a comprender sus datos, sus sistemas y sus flujos de trabajo. Sin metadatos, una organización no puede gestionar sus datos como un activo.

A la hora de compartir datos, ya sea de manera interna o externa, es esencial publicar catálogos donde se ofrezca metadatos que ayuden a encontrar y utilizar los datos, como ya ocurre en el catálogo de datos abiertos, Open Data Bizkaia.

Por lo tanto, los metadatos:

• Facilitan la búsqueda y localización de datos
• Ayudan a comprender el contenido
• Mejoran la interoperabilidad
• Favorecen la trazabilidad y control de versiones
• Son clave para el gobierno del dato
• Son necesarios para los datos abiertos

Los datos son unidades de información que describen hechos, eventos, objetos o personas. Pueden estar en forma de números, texto, fechas, imágenes, sonidos, etc., y se utilizan para analizar, estudiar o tomar decisiones.

Los metadatos son "datos sobre los datos". Es decir, son la información que describe, contextualiza o clasifica a los datos para facilitar su comprensión, uso, organización y reutilización.

En conclusión, los datos son el contenido y los metadatos son la etiqueta, el manual y el contexto que hacen que ese contenido tenga sentido y valor a largo plazo. Sin metadatos, los datos pueden volverse invisibles, incomprensibles o imposibles de reutilizar de forma segura y eficiente.

• Metadatos de negocio: se centran en gran medida en el contenido y la condición de los datos e incluyen detalles relacionados con el Gobierno de los Datos.
• Metadatos técnicos: proporcionan información sobre los detalles técnicos de los datos, los sistemas que los almacenan y los procesos que los mueven dentro de los sistemas y entre ellos.
• Metadatos operacionales: describen los detalles del procesamiento y el acceso a los datos.

Para la gestión de los datos, los metadatos se presentan agrupados en conjuntos de metadatos. Los principales son:

• Diccionario de datos: describe físicamente los datos con alto nivel de detalle.
• Catálogo de datos: identifica conjuntos de datos y recursos de información para facilitar su búsqueda.
• Glosario de negocio: describe los conceptos que se representan en los datos.

Los datos maestros son aquellos datos críticos para el funcionamiento de una organización, que se comparten y utilizan en diferentes departamentos y sistemas. Estos datos describen entidades clave como clientes, productos, empleados y proveedores, y son fundamentales para tomar decisiones estratégicas y realizar operaciones diarias.

Los datos maestros son los datos comunes a todos los sistemas y departamentos de la DFB. Por este motivo, son datos que pertenecen a la organización, no a una aplicación o departamento en particular.

Los datos maestros son esenciales para que una organización o entidad funcione de forma eficiente, coherente y segura.

Características de los datos maestros

• Fuente única de verdad en la organización
• Coherentes y uniformes
• Se componen de identificadores y atributos.
• Suelen variar poco o nunca.
• Ampliamente compartidos.

Los datos maestros establecen una fuente única de verdad para las áreas de conocimiento clave. Su mala gestión puede provocar:

1. Falta de unicidad y duplicidades
2. Desalineación entre sistemas y departamentos
3. Ausencia de trazabilidad y control del cambio
4. Impacto en la calidad del dato
5. Riesgos normativos y de seguridad

Los datos maestros son la base de la información de una organización y su calidad es fundamental. La gestión de datos maestros garantiza que los datos sean precisos, completos y coherentes.

Los datos maestros mejoran la calidad de los datos:

• Establecen estándares: reglas de validación y estándares de entrada de datos para garantizar la coherencia de los datos.
• Integra datos: de múltiples fuentes y sistemas en una vista única.
• Elimina redundancias: desduplica registros para eliminar redundancias y concilia discrepancias.
• Enriquece datos: para aumentar su valor.

El término Big Data se refiere a un conjunto de datos que es demasiado grande o demasiado complejo para que los dispositivos informáticos ordinarios lo procesen. El volumen de datos que se genera es de una casuística demasiado compleja para su análisis en términos ordinarios.

El Big Data está formado por cinco V, donde se describen sus características fundamentales:

• Volumen: se refiere a la cantidad de datos. Big Data tiene miles de entidades o elementos en miles de millones de registros.
• Velocidad: se refiere a la rapidez a la cual los datos son capturados, generados y compartidos.
• Variedad/Variabilidad: se refiere a las múltiples formas en las que los datos son capturados, almacenados, entregados.
• Viscosidad: hace referencia a la dificultad para integrar y usar los datos.
• Volatilidad: es la frecuencia con la que los datos cambian y, por tanto, por cuánto tiempo serán útiles.
• Veracidad: se refiere al nivel de confianza que poseen.

Big Data es un conjunto de datos complejos y extensos que por su envergadura no puede procesado por herramientas tradicionales y requiere de tecnologías que puedan procesar mucha información. No solo se caracteriza por su tamaño, sino también por la velocidad con la que se generan y la variedad de formas que toman.

Los datos son una reperesentación de una variable que describen hechos empiricos, es una representación simbólica (numérica, alfabética,algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa que suele estar principalmente estructurado. Las bases de datos tradicionales utilizán un esquema fijo mientras que en Big Data suele ser dinámico y además incluye textos, imágenes o otros elementos.

El Big Data es utilizado en la adminsitración pública para analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes de información. De esta manera se facilita la comprensión de problemas y la identificación de soluciones en el marco de la gestión gubernamental para la toma de decisiones informadas.

Mediante el Big Data es posible mejorar el diseño de las políticas para que sean más eficientes y respondan a las necesidades de la ciudadanía del territorio de Bizkaia.

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es una disciplina y un conjunto de capacidades cognitivas e intelectuales expresada por sistemas informáticos, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

La Inteligencia Artificial utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y, entonces, tener la capacidad de realizar una acción, ya sea una predicción o una sugerencia sobre algo específico.

La IA es una herramienta utilizada actualmente en la administración pública con el objetivo de mejorar los servicios ofrecidos y brindar una asistencia y una respuesta positiva y eficiente a la ciudadanía del territorio de Bizkaia.

La Inteligencia Artificial puede aplicarse, entre otros, a la mejora de:

• Atención a la ciudadanía
• Transporte y movilidad
• Seguridad ciudadana
• Medio ambiente
• Gestión administrativa
• Servicios multicanal
• Comunicación
• Ciberseguridad

• Agentes de IA autónomos: Sistemas capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención humana, como asistentes empresariales o agentes de soporte técnico.
• Hiperpersonalización: La IA se usa para ofrecer experiencias únicas a cada usuario, desde recomendaciones de productos hasta atención médica personalizada.
• IA generativa avanzada: Modelos capaces de crear contenido original (texto, imágenes, música, código) con mayor coherencia y creatividad.
• IA en salud y diagnóstico: Se está integrando en hospitales y clínicas para apoyar diagnósticos, predecir enfermedades y personalizar tratamientos.
• Ciberseguridad inteligente: La IA se emplea para detectar amenazas en tiempo real y responder automáticamente a ataques cibernéticos.
• Educación y formación con IA: Plataformas adaptativas que personalizan el aprendizaje según el ritmo y estilo del estudiante.
• Ética y regulación: Aumenta el enfoque en desarrollar IA responsable, con marcos legales y éticos más sólidos.