Pregunta de investigación

¿Cómo unir datos territoriales dispersos para una decisión pública?

Un enfoque para identificar entidades, resolver ubicaciones y conservar la procedencia de cada dato.

Respuesta breve

Hace falta un modelo común de entidades y territorio, reglas para resolver duplicados y una fecha de vigencia por fuente. Un mapa útil debe explicar qué sabe, qué desconoce y cuándo se actualizó.

Contexto

Los registros públicos describen el mismo recurso con nombres, direcciones y niveles administrativos distintos.

La visualización llega al final. Primero hay que resolver identidad, procedencia y tiempo.

Ejemplo didáctico · situación inventada

Un recurso con nombre nuevo y dirección antigua

Dos registros describen el mismo equipamiento: uno usa su denominación actual y otro conserva la anterior. Un tercer registro comparte el nombre, pero pertenece a otra localidad.

Qué decisión cambia. Combina identificador, ubicación y vigencia para proponer coincidencias. Guarda las ambiguas para revisión; unir solo por nombre puede duplicar el primer recurso y fusionarlo con el tercero.

Qué comprobar antes de empezar

  • Entidad que se quiere localizar o relacionar.
  • Nivel geográfico adecuado para la decisión.
  • Fuentes, licencias y frecuencia de actualización.
  • Reglas para duplicados y ubicaciones dudosas.
  • Datos que no deben mostrarse con precisión individual.

Método de trabajo

Inventariar

Registramos fuentes, cobertura, licencia, fecha y responsable.

Resolver

Normalizamos entidades y conservamos la confianza de cada coincidencia.

Relacionar

Construimos vínculos espaciales, administrativos y temporales.

Publicar

El mapa muestra procedencia, fecha y límites junto al resultado.

Señales para detener la prueba

  • La licencia no permite el uso previsto.
  • La actualización es demasiado lenta para la decisión.
  • La geocodificación introduce errores sistemáticos en una zona.
  • El nivel de detalle crea un riesgo de privacidad.

Para seguir con esta decisión

Servicio de Ciencia e ingeniería de datos: alcance y entregables

Probar las reglas en Data Quality Lab

Publicado por Ordantis el .

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