Modelo de Referencia de Datos - Arquitectura Integrada de Gobierno - Arquitectura de Gobierno

Introducción

Los datos y la información generada a partir de ellos se reconocen como un activo empresarial de vital importancia. La información se convirtió en el principal generador de valor estratégico, siendo utilizada para responder a las necesidades de las organizaciones, ya sea para los procesos de negocio de las mismas como para la toma de decisiones.

Debido al gran crecimiento del volumen de datos que manejan las organizaciones, se hace cada vez más necesario una eficiente gestión de los mismos para poder dar respuesta a las necesidades del negocio.

El Modelo de Referencia de Datos (MRD), orienta a los organismos del Gobierno a realizar una eficiente gestión de datos.

Principios específicos

Los principios específicos de datos se dividen en dos grandes conjuntos, por un lado los principios generales y por otro los asociados al ciclo de vida. Estos principios establecen las bases para una correcta gestión de datos.

Principios generales

Principio 1: Datos como activos

Los datos del sector público son un activo del Estado y deben ser exactos, consistentes, oportunos, accesibles, completos, auditables y trazables.

Principio 2: Responsabilidad de Datos

Los datos del sector público tendrán una entidad pública responsable de su gestión y custodia durante todo el ciclo de vida, el cual es asignado según sus cometidos.

Las entidades públicas que hagan uso de datos, deberán respetar el contenido, no alterar la integridad ni la consistencia e informar de cualquier anomalía detectada.

Principios asociados al ciclo de vida de los datos

Principio 3: Generación

Cada entidad pública genera (recolecta, produce, elabora) datos según sus cometidos. Los datos deberán ser generados atendiendo las definiciones de este documento, permitiendo su utilización por parte de otras entidades públicas.

Principio 4: Eficiencia

Cada entidad pública deberá recolectar y gestionar eficientemente los datos que estén bajo su responsabilidad; no debiendo recolectar datos que estén fuera de ella de acuerdo a lo establecido en el Principio 2: Responsabilidad de Datos.

Se deberá evitar la generación de datos producidos por otra entidad pública.

Principio 5: Calidad

La calidad de los datos es fundamental para el uso que se realice en una administración basada en datos. Los datos deberán ser exactos, oportunos y conformes con la realidad.

Las entidades públicas deberán implementar procedimientos de gestión de calidad de datos para asegurar su veracidad, integridad y consistencia.

Principio 6: Acceso a los datos

Los datos del sector público deberán estar disponibles para las personas salvo las restricciones que apliquen o se establezcan al respecto.

Las entidades públicas proveerán mecanismos que permitan a las personas físicas o jurídicas acceder a los datos que tiene referidos a su persona y los intercambios que se realicen sobre los mismos.

Principio 7: Compartir y Utilizar

Los datos deberán ser compartidos entre entidades públicas de forma tal que sean fáciles de (re)utilizar, entregar e intercambiar, cumpliendo con los estándares de datos, integración e intercambio que se establezcan para este fin.

Las entidades públicas no podrán poner condiciones financieras para el intercambio de datos entre ellas.

Los datos personales no podrán ser utilizados para finalidades distintas o incompatibles con aquellas que motivaron su recolección.

Se deberán explicitar las fuentes de los datos que se utilizan.

Principio 8: Datos abiertos

Los datos del sector público deberán ser abiertos por defecto.

Los principios vigentes de datos abiertos del Uruguay, se consideran parte integrante de este documento.

Principio 9: Protección de datos

Las entidades públicas deberán proteger los datos personales persiguiendo los siguientes principios:

• Legalidad
• Veracidad
• Finalidad
• Previo Consentimiento informado
• Seguridad de los datos
• Reserva
• Responsabilidad

Los principios vigentes a la protección de datos personales del Uruguay, se consideran parte integrante de este documento.

Principio 10: Seguridad

Las entidades públicas deberán implementar procedimientos de gestión de datos, para proporcionar un nivel adecuado de confidencialidad, integridad, disponibilidad y autenticidad. Los lineamientos y normativa vigentes en relación a ciberseguridad del Uruguay que apliquen a la seguridad de los datos se consideran parte integrante de este documento.

Principio 11: Preservación

Los datos se deberán preservar y conservar adecuadamente para mantener su integridad y asegurar la continuidad de acceso (disponibilidad) durante el tiempo que sea necesario de acuerdo con la normativa vigente.

Cada entidad pública deberá preservar y conservar aquellos datos que estén bajo su responsabilidad de acuerdo a lo establecido en el Principio 2: Responsabilidad de Datos.

Modelo de Referencia

El Modelo de Referencia de Datos (MRD), identifica los componentes más relevantes para el desarrollo de una arquitectura de datos que permita una correcta gestión de ellos..

Categorización de los datos

La categorización de los datos consiste en la identificación de dominios de datos (ejemplo: Salud, Economía, etc.) y asignación de términos descriptivos a los datos registrados. Dominios y términos le dan contexto a un conjunto de datos y lo transforman en información.

La categorización cumple un rol fundamental en en el cumplimiento del principio de la Arquitectura de Gobierno “Cooperación y cohesión” [PR2] al permitir tanto el descubrimiento de datos como la identificación de la duplicación de su registro.

El propósito de esta área de estandarización es incentivar a que los organismos clasifiquen sus datos. Una vez compartidos los registros de datos, estas categorizaciones se convierten en vehículos para el descubrimiento de los datos que ofrecen un valor para el intercambio de los mismos.

Gestión de Datos

En la gestión de datos se propone identificar algunas de las áreas de conocimiento para gestionar los datos. Estas áreas están basadas en el DMBOK (Data Management Body of Knowledge) de DAMA Iternational, considerado referente en lo que respecta a la gestión de datos, que constituye un conjunto de procesos y buenas prácticas en la materia.

• Gobernanza de Datos: Identifica el conocimiento que tiene la organización sobre sus datos/información, determinando de donde provienen los datos, qué se sabe de los mismos, están alineados con los objetivos de la organización?
• Arquitectura de Datos: Identifica los procesos, sistemas y operativa necesaria para almacenar, acceder, mover y organizar los datos.
• Seguridad de Datos: Identifica las políticas de protección de datos y autorización para utilizarlos. En general, aplica a aquellos que son considerados un activo que tiene un valor y que requiere una protección adecuada, por ejemplo, contra la pérdida de disponibilidad, confidencialidad e integridad.
• Interoperabilidad e Integración de Datos: políticas y estándares para el intercambio de los datos y la información.
• Master Data: Identifica los datos maestros, que son datos transversales a toda la organización, que describen las entidades de negocio, por lo general compartidos por los diferentes sistemas de información de la organización.
• Analítica y Big Data: Procesos de análisis de datos de la organización e identificación de fuentes externas de datos.
• Metadata: Formatos estructurados que existan en la organización para representación de los datos.
• Calidad de Datos: grado en el que los datos satisfacen al negocio, integridad y cumplimiento de la normativa.

Pautas para el Desarrollo

En la siguiente sección podrá encontrar pautas para el desarrollo del modelo de referencia antes descrito:

Pautas para el desarrollo (MRD)

Glosario

Glosario (MRD)

NOTAS

(1) DAMA International es una Organización sin fines de lucro, cuya misión es fomentar la conciencia y la educación en lo que refiere a Gestión de Datos. DAMA elaboró una guía (DAMA-DMBOK) que cubre las funciones de gestión de datos, esta guía es actualizada mediante revisiones periódicas, en la medida que se desarrolla la industria y las nuevas perspectivas en la gestión de datos.