Las pymes y las grandes plataformas digitales serían las que experimentarían mayor impacto con esta nueva ampliación
La Comisión Europea, de mano de la Dirección General de Redes de Comunicación, Contenido y Tecnologías, ha lanzado un nuevo estudio donde identifica siete nuevos ámbitos de datos que, de manera potencial, podrían integrarse en la lista existente de conjuntos de datos de alto valor (High Value Data), que actualmente se contemplan en el Reglamento de Ejecución (UE) 2023/138.
¿Qué son los conjuntos de datos de alto valor?
Los conjuntos de datos de alto valor (HVD) identifican a la información del sector público que, si estuviera disponible en formato abierto y reutilizable, generaría beneficios considerables para la sociedad, la economía y el medio ambiente.
Para poner en antecedentes hay que recordar que el Reglamento de Ejecución 2023/138, creado en virtud de la Directiva de Datos Abiertos, introdujo una lista de HVD en seis temas de datos que los organismos del sector público deben poner a disposición pública. Su función, a raíz de un potencial particular, es generar beneficios socioeconómicos, junto con condiciones de reutilización armonizadas, constituye un importante factor de aplicaciones y servicios de datos transfronterizos.
Análisis del nuevo estudio
Volviendo al nuevo trabajo lanzado por la Comisión Europea, titulado ‘Identificación de datos para las extensiones de conjuntos de datos de alto valor del sector público’, se destacan siete nuevos temas de datos que, de una manera potencial, podrían integrarse a la lista HVD actual. Estos datos son:
- Pérdida climática
- Energía
- Financiero
- Gobierno y administración pública
- Salud
- Justicia y Jurídico
- Idioma
El impacto de hacer que los datos abiertos estén disponibles en temas seleccionados se ha estimado considerando los niveles actuales de madurez de los datos abiertos en Europa frente a los niveles deseados correspondientes a diferentes opciones políticas.
Todas estas áreas que aglutinan los nuevos temas de conjuntos de datos responden a unas necesidades cambiantes pero que, a día de hoy, tienen una relevancia principal en el desarrollo no solo de Europa sino de todo el mundo. Además, éstos están interconectados, haciendo que su alto grado de dependencia haga que la fluctuación de uno afecte al resto.
Conclusiones del estudio
Este trabajo europeo también proporciona una estimación de alto nivel sobre el impacto de los nuevos temas HVD en las pymes y las grandes plataformas digitales, sectores vitales para el desarrollo económico actual en Europa.
El modelo de negocio digital y las pequeñas y medianas empresas actualmente se dan la mano suponiendo un importante porcentaje de la economía europea, sin embargo permanecen excluidas del mercado, ya que no cuentan con suficientes recursos humanos y financieros para adquirir y mejorar la calidad de los datos del sector público.
De esta manera, el estudio señala que el aumento de la oferta de datos impulsará el espíritu empresarial y dará lugar a la creación de nuevas empresas. Además, los HVD pueden convertirse en un facilitador importante para que las empresas emergentes validen sus casos de negocios y atraigan a inversores. Se contribuye asi a su mejora mediante la reutilización y trabajo con datos abiertos de alto valor para cimentar y desarrollar este sector, que viene demandando una necesidad de mejora en sus recursos y enfoque de políticas europeas.
Los datos abiertos también pueden empoderar a las pymes, aportando soluciones de software de datos que se nutren de fuentes del sector público para convertirse en su principal producto o servicio. También se puede destacar que la libre disponibilidad de datos ayudará a reequilibrar la posición de las pymes en relación con las grandes empresas tecnológicas, a las cuales no les suele suponer un problema el precio de la adquisición de datos.
Por último, el informe destaca que abrir varios tipos de datos ofrece proporciones costo-beneficio similares en todos los nuevos temas de datos, teniendo los datos ‘financieros’ y ‘gobierno y administración pública’ los que tengan una proporción más alta. Así se propone maximizar esta proporción eligiendo una opción de política para cada categoría de datos, asegurándose de no duplicar los conjuntos de datos de alto valor ya existentes.