El Green Deal Data Space es una iniciativa europea que busca integrar, armonizar y facilitar el acceso a datos ambientales de distintos actores, incluyendo administraciones públicas, investigadores, empresas y ciudadanos. Esta iniciativa se ha presentado en el informe ‘Interoperability Approaches for environmental data sharing and reuse in the European Union’, publicado por el Centro Común de Investigación (JRC, Joint Research Centre) de la Comisión Europea. Este informe analiza las bases, retos y oportunidades del futuro ecosistema europeo de datos ambientales y su objetivo es crear un ecosistema de datos confiable y accesible que permita la toma de decisiones basada en evidencia para la sostenibilidad, la innovación y la protección del medio ambiente. Al superar barreras de acceso y heterogeneidad, se promueve la combinación de datos de distintas fuentes, potenciando análisis más completos y precisos.
El espacio de datos no solo consolida información existente, sino que también amplía su alcance a conjuntos de datos de alto valor que actualmente permanecen fragmentados o restringidos. Esto incluye información de sensores, datos de investigación y datos de ciudadanos, cuya integración fortalece la planificación y la evaluación de políticas ambientales. La interoperabilidad se convierte en un elemento esencial para garantizar que los datos puedan compartirse, combinarse y reutilizarse de manera coherente entre distintos sistemas y actores.
Alcance de los datos y actores clave
El GDDS se apoya en la experiencia de iniciativas previas como Inspire, que estableció estándares para la publicación de datos públicos, pero que no cubre completamente todos los sectores ni garantiza la integración de datos privados o de investigación. Para maximizar el valor, el Green Deal Data Space propone incluir no solo datos públicos, sino también datos de investigación bajo principios FAIR, datos ciudadanos y datos de sensores IoT, asegurando que la información sea accesible, confiable y reutilizable.
Para garantizar la colaboración efectiva entre distintos actores, se requiere un marco legal y de gobernanza claro que establezca derechos, responsabilidades y procedimientos. Esto incluye la definición de reglas para la gestión de datos, la actualización de vocabularios, la documentación de modelos conceptuales y la creación de estándares técnicos para la interoperabilidad. De esta manera, los distintos participantes pueden mantener autonomía sobre sus datos mientras se asegura la consistencia global del espacio.
La estructura de gobernanza se centra en dos elementos clave: un Data Interoperability Group que supervise la implementación de estándares y la interoperabilidad de los datos, y un órgano central, como un Green Data Advisory Board, que defina estrategias, lineamientos y decisiones vinculantes. Este enfoque permite que la cooperación entre actores diversos se realice de manera organizada, con procesos claros para la actualización, monitoreo y validación de los datos.
Interoperabilidad semántica
Según el informe, la interoperabilidad semántica asegura que los datos puedan ser comprendidos y reutilizados de forma coherente entre sistemas y actores distintos. Para ello, se promueve el uso de estándares internacionales como unidades de medida y formatos de tiempo, facilitando la integración de datos de múltiples fuentes y la automatización de procesos complejos.
La creación de diccionarios, vocabularios y taxonomías controladas es fundamental para mantener la consistencia semántica. Estos recursos deben contar con identificadores persistentes, formatos abiertos y actualización periódica, permitiendo que toda la comunidad contribuya a su desarrollo y adopción.
Los modelos conceptuales establecen las principales clases de datos, propiedades y relaciones. La priorización de modelos existentes de Inspire o de regulaciones de conjuntos de datos de alto valor permite una adaptación eficiente mediante mapeos automáticos, facilitando la interoperabilidad intra-espacios y entre espacios de datos.
Interoperabilidad técnica
La interoperabilidad técnica complementa la semántica mediante la definición de modelos lógicos, formatos, APIs y mecanismos de validación. Los modelos lógicos representan los datos en estructuras formales optimizadas para análisis, visualización y otros casos de uso, garantizando compatibilidad con los modelos conceptuales y minimizando la pérdida de información.
El uso de formatos abiertos y ampliamente adoptados, como GeoJSON, GML, GeoTIFF o GeoPackage, asegura que los datos puedan intercambiarse sin restricciones técnicas ni económicas, fomentando la colaboración y la reutilización. Las APIs normalizadas permiten el acceso automatizado a los datos y deben basarse en estándares reconocidos, evitando extensiones personalizadas que compliquen la interoperabilidad.
Las infraestructuras de validación y aseguramiento de la calidad garantizan que los datos, APIs y metadatos cumplan con los estándares definidos antes de su consumo. Esto asegura confianza en la información disponible y reduce errores en análisis posteriores, fortaleciendo la robustez del ecosistema de datos.
Procesos de interoperabilidad y gobernanza
La gestión de los datos incluye la definición de reglas de ciclo de vida, el monitoreo de su uso y la generación de reportes periódicos que mantengan la transparencia y la consistencia. Los intermediarios y el DIG supervisan la implementación de estas reglas, asegurando que los datos se mantengan actualizados, documentados y alineados con los estándares.
El enfoque de gobernanza combina autonomía de los actores con coordinación centralizada, permitiendo que los distintos participantes mantengan control sobre sus datos mientras se asegura la compatibilidad y la coherencia global. Esto genera confianza y facilita la cooperación entre múltiples actores del ecosistema.
Los reportes periódicos y el monitoreo continuo permiten identificar y corregir desviaciones, ajustar procesos y estándares, e incorporar nuevas fuentes de datos. La participación activa de la comunidad asegura que la evolución del sistema sea iterativa y basada en las necesidades reales de los usuarios, fortaleciendo la interoperabilidad en el tiempo.
Madurez y priorización de esfuerzos
El análisis de madurez de los distintos aspectos de interoperabilidad revela que ciertos elementos, como unidades y sistemas de referencia, formatos abiertos, APIs y herramientas de validación, presentan un desarrollo avanzado y consolidado. Otros, incluyendo diccionarios, modelos conceptuales, modelos lógicos, estándares de calidad, reglas de ciclo de vida, monitoreo y gobernanza, muestran un nivel de madurez moderado, mientras que los mapeos semánticos requieren mayor desarrollo.
Para maximizar el impacto, el informe recomienda priorizar aquellos elementos que combinan alto beneficio con relativa facilidad de implementación. Entre ellos se incluyen unidades y sistemas de referencia, APIs abiertas, formatos de datos, reglas de ciclo de vida y modelos lógicos junto con monitoreo y reportes. Este enfoque asegura resultados tangibles y sostenibles, estableciendo un marco sólido para la evolución del Green Deal Data Space y su interoperabilidad.