Andrés Martínez Soto

¿Te has preguntado alguna vez qué es el Open Data y cuánta información genera tu ciudad cada día? Desde el número de autobuses que pasan por una parada, hasta la contaminación en el aire o el presupuesto municipal para educación. Todo eso son datos públicos. Y en 2025, muchos de esos datos ya están abiertos: se pueden consultar, reutilizar y compartir libremente.

El Open Data —o datos abiertos— no es solo una política de transparencia. Es una herramienta concreta, útil, que puede mejorar cómo enseñamos, cómo planificamos proyectos, o incluso cómo tomamos decisiones cotidianas. Y lo mejor de todo: ya está a nuestro alcance.

En este artículo quiero ayudarte a entender qué es exactamente el Open Data, cómo acceder a él, para qué puede servirte y por qué deberíamos exigir que todos los gobiernos lo publiquen. Sin rodeos. Con ejemplos reales. Y con el compromiso de hacerlo claro y accesible para todos.

¿Qué es exactamente el Open Data?

Cuando hablamos de Open Data o datos abiertos, nos referimos a toda aquella información generada o custodiada por instituciones públicas que está disponible para que cualquier persona pueda acceder, reutilizar y compartir sin restricciones importantes.

Pero no basta con que esté colgada en una web. Para que un dato sea verdaderamente abierto, debe cumplir con tres condiciones clave:

1. Accesible técnicamente: debe estar en un formato fácil de manejar, como .CSV, .JSON, .XLSX o .GeoJSON. Un PDF escaneado con tablas no sirve.
   
2. Licencia abierta: tiene que quedar claro que se puede usar, copiar o modificar. Por ejemplo, licencias como CC BY o CC0.
   
3. Libre de barreras: no debe requerir registros, pagos o permisos especiales para acceder.

Es decir: Open Data no es solo poner datos en internet, sino hacerlo bien.

🔎 Ejemplo real: El portal de datos abiertos del INE permite descargar estadísticas de población, paro o vivienda en formatos reutilizables. Cualquiera puede analizarlos, visualizarlos o combinarlos con otros datos.

¿Qué tipo de datos se publican como Open Data?

En España, la mayoría de los datos abiertos provienen de instituciones públicas: ayuntamientos, comunidades autónomas, ministerios, organismos estadísticos… Cada uno gestiona datos muy distintos, pero todos son valiosos si sabemos dónde mirar.

Algunos de los tipos de datos más comunes que puedes encontrar son:

• Datos demográficos: población por edad, sexo, nacionalidad o nivel de estudios.
• Transporte y movilidad: horarios, rutas y ocupación de buses, metro o bicis públicas.
• Urbanismo y territorio: catastro, zonas verdes, uso del suelo, códigos censales.
• Educación y cultura: estadísticas de centros escolares, bibliotecas, equipamientos.
• Medio ambiente: calidad del aire, ruido, temperaturas, zonas inundables.
• Economía y presupuestos: gasto público, subvenciones, contratos, impuestos.

Cada conjunto de datos tiene un enfoque distinto. Algunos son actualizados diariamente (como el tiempo o el tráfico), y otros cada año o incluso con menos frecuencia (como los censos o las estadísticas estructurales).

Y lo mejor: estos datos se pueden cruzar entre sí. Por ejemplo, podríamos comparar la renta media por barrio con la presencia de árboles o zonas verdes en esa misma zona. O analizar si hay relación entre la densidad de población y los niveles de ruido nocturno.

Ejemplo: el Ajuntament de València publica datos en tiempo real sobre disponibilidad de bicicletas en estaciones del sistema de bicicletas públicas, Valenbisi. Eso permite a cualquier persona o empresa desarrollar una app, sin pedir permiso ni pagar licencias

¿En qué formatos se publican los datos abiertos?

Uno de los aspectos más importantes (y a veces más frustrantes) al trabajar con Open Data es el formato en el que se publican los datos. Un buen formato puede ahorrarte horas de trabajo. Uno malo, puede hacer que abandones un proyecto.

A continuación, te presento los más comunes y cómo manejarlos:

Excel (.XLS, .XLSX)

El clásico de oficina también es muy común en portales institucionales.

• Ventajas:
  
  • Permite añadir hojas, colores, fórmulas y filtros.
  • Fácil de usar sin conocimientos técnicos.
    
• Inconvenientes:
  
  • No es un formato abierto en sentido estricto.
  • No siempre es compatible con herramientas de programación o bases de datos.
  • Archivos grandes pueden dar problemas de rendimiento.

🔧 Útil para análisis manuales, pero no recomendable para automatizaciones.

JSON (JavaScript Object Notation)

Formato estructurado muy usado en APIs y datasets jerárquicos.

• Ventajas:
  • Excelente para datos complejos (por ejemplo, con subcategorías o listas).
  • Muy usado en desarrollo web.
    
• Inconvenientes:
  • Poco legible para usuarios sin conocimientos técnicos.
  • No es fácil de visualizar sin herramientas específicas.

🔧 Perfecto si vas a integrar los datos en aplicaciones web o usar lenguajes como Python o JavaScript.

GeoJSON

Variante de JSON adaptada a datos geoespaciales (puntos, líneas, polígonos).

• Ventajas:
  • Compatible con herramientas de mapas como Kepler.gl, QGIS o Leaflet.
  • Representa geometrías de forma sencilla.
    
• Inconvenientes:
  • Archivos muy grandes pueden ralentizar el navegador.
  • Algunos lectores antiguos no lo soportan.

🔧 El favorito para mapas interactivos.

SHP (Shapefile)

Formato geoespacial clásico desarrollado por ESRI, muy común en cartografía profesional.

• Ventajas:
  • Compatible con casi todos los programas GIS (QGIS, ArcGIS, gvSIG…).
  • Soporta geometrías complejas y atributos asociados.
  • Muy estable y probado en entornos profesionales.
    
• Inconvenientes:
  • No es un único archivo, sino un conjunto de al menos 3–5 archivos asociados (.shp, .shx, .dbf…).
  • No soporta bien caracteres especiales (acentos, ñ) o campos muy largos.
  • Menos práctico para entornos web o no GIS.
    

🔧 Es el estándar clásico para trabajar con mapas vectoriales en entornos técnicos. Recomendado para profesionales que usan software GIS.

KML (Keyhole Markup Language)

Formato XML usado por Google Earth y Google Maps.

• Ventajas:
  • Permite añadir estilos, rutas, marcas, capas.
  • Compatible con Google Earth y GIS básicos.
    
• Inconvenientes:
  • Menos flexible para análisis de datos puros.
  • Tiene una estructura más compleja que GeoJSON.

🔧 Útil para mostrar información geográfica, no tanto para analizar.

XML

Formato de texto estructurado, muy usado en entornos administrativos y técnicos.

• Ventajas:
  • Flexible, estructurado y estandarizado.
  • Puede contener datos complejos y jerárquicos.
    
• Inconvenientes:
  • Difícil de leer sin herramientas específicas.
  • Más pesado y redundante que JSON.
    

🔧 Común en servicios web, menos intuitivo para uso directo.

PC-Axis (.PX)

Formato especializado en estadísticas oficiales, usado por INE y otras agencias.

• Ventajas:
  • Muy potente para grandes tablas multidimensionales.
  • Permite filtros por dimensiones, tiempo, sexo, edad, etc.
    
• Inconvenientes:
  • Necesita software específico para abrir (.px-web, PxWin).
  • Poco conocido fuera del ámbito estadístico.

🔧 Muy útil si trabajas con datos del INE, pero con curva de aprendizaje.

Como ves, no hay un formato único ideal para todo. Cada uno tiene sus puntos fuertes y limitaciones. Lo importante es saber qué necesitas:

• ¿Solo quieres analizar datos manualmente? Entonces un CSV o Excel puede ser suficiente.
  
• ¿Vas a hacer mapas interactivos? Busca GeoJSON, KML o SHP.
  
• ¿Estás creando una aplicación web o quieres automatizar procesos? Entonces los JSON y APIs son tus aliados.
  

¿Trabajas con datos censales o estadísticos complejos? Te encontrarás con PC-Axis o XML.

🧭 ¿Qué formato necesito?

Te propongo esta tabla mental como referencia rápida:

Objetivo	Formatos recomendados
Análisis en Excel / Google Sheets	CSV, Excel
Visualización rápida (mapas simples)	GeoJSON, KML
Cartografía técnica / SIG	SHP, GeoJSON
Automatización o web apps	JSON, APIs
Datos estadísticos oficiales complejos	PC-Axis, XML

🔄 ¿Y si el formato no me sirve?

Aquí es donde entra la transformación de formatos. A veces te encuentras con el formato correcto… pero no es lo que necesitas. 

Por ejemplo:

• Tienes un XML y quieres pasarlo a CSV para trabajar en Google Sheets.
• Descargas un SHP y necesitas convertirlo en GeoJSON para usarlo en una app web.
• Tu dataset está en Excel pero necesitas JSON para cargarlo con código.

Existen herramientas gratuitas como QGIS, ogr2ogr, OpenRefine o incluso Google Sheets que permiten hacer estas conversiones.

👉 Si te interesa, podría dedicar un artículo entero a cómo transformar formatos de datos abiertos paso a paso, con ejemplos reales y herramientas fáciles de usar.

🌍 ¿Por qué el Open Data es tan importante en 2025?

En 2025, hablar de datos abiertos ya no es una novedad, sino una necesidad urgente. A lo largo de los últimos años, las administraciones, universidades, empresas y ciudadanos han entendido que abrir datos no es solo una cuestión de transparencia: es una forma concreta de resolver problemas reales y de mejorar la vida diaria.

Vamos a ver algunas razones por las que el Open Data se ha convertido en algo tan relevante:

🔎 1. Transparencia y confianza pública

Cuando un gobierno publica sus datos de forma abierta y clara, está enviando un mensaje: “Esto es lo que hacemos, esto es lo que gastamos, esto es lo que pasa”. Eso genera confianza en la ciudadanía y permite ejercer control democrático. Puedes saber cuánto gasta tu ayuntamiento en limpieza, cuántos contratos públicos ha firmado o cómo evoluciona la calidad del aire en tu barrio.

🚀 2. Innovación tecnológica y social

Muchísimas apps que usamos a diario no existirían sin datos abiertos: horarios de autobús, disponibilidad de bicicletas, indicadores económicos, mapas de servicios… Cuando los datos están abiertos, los desarrolladores y emprendedores pueden crear servicios útiles sin tener que empezar desde cero.

Ejemplo: una app ciudadana que te alerta si hay zonas con alta contaminación puede usar datos en tiempo real del ministerio, sin pedir permiso y sin coste.

🧠 3. Mejores decisiones, con base en datos

Desde un urbanista que quiere planificar nuevos carriles bici hasta una familia que busca barrio para mudarse, los datos abiertos permiten tomar decisiones basadas en hechos, no en intuiciones. Y eso aplica tanto en el sector público como en el privado, la investigación o la educación.

📚 4. Educación más conectada con la realidad

Los docentes pueden utilizar datos reales para trabajar en clase conceptos de matemáticas, geografía o ciencias sociales. ¿Qué mejor manera de enseñar estadísticas que con datos del entorno del propio alumnado?

Una tabla sobre contaminación acústica en tu ciudad puede ser el punto de partida para una actividad de análisis, redacción argumentativa o diseño de propuestas de mejora.

🌱 5. Herramienta contra los grandes retos globales

Cambio climático, movilidad urbana, desigualdades sociales, crisis habitacional… Todos estos problemas necesitan datos para ser comprendidos y enfrentados. Y no datos encerrados en informes PDF, sino abiertos, reutilizables y accesibles.

En resumen: el Open Data ya no es solo un tema de activistas digitales. Es un recurso estratégico para cualquier sociedad que quiera ser más justa, más inteligente y más eficiente. Pero para que funcione, no basta con que exista: hay que saber usarlo.

Casos reales de uso de Open Data en España

Hablar de Open Data no es solo teoría ni una moda pasajera: cada vez más instituciones, empresas, colectivos ciudadanos e incluso centros educativos están encontrando en los datos abiertos una herramienta poderosa para comprender y transformar la sociedad. España se ha convertido en uno de los países referentes en transparencia y reutilización de datos públicos, gracias a numerosos proyectos reales que demuestran el potencial tangible del Open Data.

🏙️ Ayuntamientos que publican datos útiles

• Madrid
  A través del portal datos.madrid.es, el Ayuntamiento hace accesible una gran variedad de datasets sobre calidad del aire y nivel de ruido en tiempo real, incidencias de tráfico, inventario de árboles, contenedores de reciclaje, zonas verdes, y mucho más. Esta información es reutilizada por plataformas ciudadanas (por ejemplo, apps de movilidad), investigadores y periodistas para todo tipo de análisis y servicios.
  
• València
  En opendata.valencia.es la disponibilidad de bicis públicas (Valenbisi), estadísticas sobre nacimientos, limpieza viaria o participación ciudadana están al alcance de cualquiera. Incluso se publican datos tan granulares como la especie, edad y localización exacta de los árboles municipales, lo que permite estudios urbanos y ambientales avanzados.
  
• Zaragoza
  Pionera en la apertura de datos, Zaragoza dispone desde hace años del portal datos.zaragoza.es, donde ofrece información estructurada sobre presupuestos, transporte público, gestión de residuos, actividades culturales o equipamientos municipales. Esta transparencia fomenta la innovación local y la rendición de cuentas.

🧑🏫 Open Data en educación

Cada vez más centros educativos integran el uso real de datos abiertos en sus clases. Entre los proyectos más destacados:

• Análisis del desempleo juvenil: Alumnado de secundaria ha utilizado fuentes oficiales para explorar las diferencias de paro juvenil por provincias, aprendiendo a interpretar la realidad más allá de los titulares.
• Estudios urbanos en Bachillerato: Se han realizado investigaciones sobre desigualdades entre distritos usando datos abiertos de renta media, zonas verdes, equipamientos o seguridad.
• Cartografía colaborativa: Con herramientas como Google Maps o Kepler.gl, los estudiantes crean sus propios mapas temáticos, trabajando habilidades de análisis espacial y visualización de datos.

Este tipo de actividades fomenta el pensamiento crítico y acerca la estadística y la ciencia de datos a la realidad cotidiana.

🤖 Apps y herramientas creadas con datos públicos

Open Data es un motor de innovación tecnológica. Han surgido aplicaciones y servicios que antes no existían o eran de difícil acceso, por ejemplo:

• Apps de transporte público en tiempo real, que informan del horario exacto de paso de los autobuses según datos municipales.
• Visores de precios de vivienda por barrios, alimentados con información oficial y fuentes inmobiliarias abiertas.
• Proyectos de periodismo de datos sobre el gasto público en licitaciones, con visualizaciones interactivas que ayudan a fiscalizar el dinero público.
• Mapas de calor y alertas de salud urbana que identifican zonas especialmente vulnerables a olas de calor o contaminación, permitiendo a los servicios sociales y ciudadanos anticiparse a los riesgos.

Todo esto es posible gracias a la disponibilidad gratuita y libre de licencias de los datos públicos.

🗳️ Participación ciudadana y fiscalización

El acceso a datos abiertos ha potenciado iniciativas de control ciudadano y participación democrática. Por ejemplo:

• Herramientas como “¿Dónde van mis impuestos?” (Civio) permiten a cualquier persona investigar cómo se reparte el presupuesto público, qué partidas reciben más fondos o dónde se concentran las inversiones.
• Periodistas y colectivos ciudadanos pueden detectar irregularidades, zonas con menor inversión o carencias en los servicios públicos, generando presión para la mejora.

Estos casos demuestran que los datos no son solo cifras en una tabla. Bien gestionados y abiertos a la sociedad, se convierten en herramientas de transformación social y base para la toma de decisiones informada.

🎓 Educación y Open Data: un binomio clave para el siglo XXI

Puede que a primera vista no parezca evidente, pero los datos abiertos tienen un enorme potencial en el ámbito educativo. Desde primaria hasta la universidad, incorporar el Open Data en el aula conecta directamente los contenidos curriculares con la realidad del entorno, fomenta el pensamiento crítico y desarrolla las competencias digitales fundamentales que la sociedad actual demanda.

¿Por qué usar Open Data en clase?

Los datos no son solo números: son ventanas para comprender el mundo que nos rodea. En un contexto saturado de información —y donde la desinformación acecha—, saber analizar datos reales se convierte en una habilidad básica, casi tan imprescindible como leer o escribir.

Trabajar con Open Data en el aula permite:

• Desarrollar una mirada crítica y autónoma, aprendiendo a cuestionar, contrastar fuentes y extraer conclusiones fundamentadas.
  
• Vincular el aprendizaje con problemáticas cercanas al alumnado, como el desempleo juvenil, la calidad del aire o la movilidad urbana.
  
• Superar la barrera tecnológica, ya que no es necesario ser experto en estadística ni dominar programación para empezar a explorar datos, gracias a herramientas cada vez más intuitivas y accesibles.
  

Ejemplos prácticos en el aula

• En secundaria, analizar la evolución del paro juvenil con estadísticas oficiales del INE, investigando causas y tendencias.
  
• En geografía, comparar distritos urbanos según renta, densidad de población o extensión de zonas verdes a partir de datos municipales, y visualizar estos análisis sobre mapas digitales.
  
• En ciencias, estudiar la calidad del aire o los niveles de contaminación locales con datos en tiempo real de sensores urbanos.
  
• En ética o ciudadanía, debatir sobre el presupuesto público y la transparencia institucional a partir del análisis de partidas presupuestarias abiertas.
  

En todos estos casos, los estudiantes no solo aprenden contenidos: aprenden a indagar, a hacer preguntas relevantes, a interpretar gráficos y a tomar decisiones basadas en evidencia.

Herramientas útiles para el aula (sin necesidad de programar)

Para facilitar el trabajo con Open Data, existen múltiples herramientas gratuitas y accesibles que permiten explorar, analizar y visualizar datos sin complicaciones técnicas:

• Google Sheets: ideal para manipular datos en formato CSV, trabajar colaborativamente y crear gráficos sencillos.
  
• Datawrapper: plataforma intuitiva para crear gráficos, tablas y mapas interactivos, perfecta para infografías y presentaciones web.
  
• Kepler.gl: especializada en mapas interactivos y análisis espacial.
  
• Flourish: excelente para contar historias con datos, crear gráficos animados y presentaciones visuales atractivas.
  
• Tableau Public: más avanzada, pero gratuita, para construir paneles de datos visuales e interactivos.
  
• Piktochart e Infogram: ideales para crear infografías profesionales que integran gráficos de datos listos para compartir.
  

Estas plataformas permiten a docentes y estudiantes dar sus primeros pasos en el análisis de datos reales, con interfaces amigables y materiales de apoyo que refuerzan el aprendizaje.

Consejos prácticos para docentes

• Comienza con un solo dataset claro y relevante para el contexto de tu grupo.
  
• Formula una pregunta abierta que invite a la exploración y al descubrimiento.
  
• Acompaña el análisis con momentos de debate, reflexión y conexión con la realidad.
  
• Relaciona los datos con temas próximos y cotidianos: contaminación, transporte, vivienda, educación…
  

Recuerda que el objetivo no es formar programadores, sino ciudadanos activos, capaces de usar la información pública para entender y transformar el mundo que les rodea.

Aprender con datos, entender el mundo

Integrar Open Data en la educación no solo enriquece los contenidos académicos. Forma ciudadanos críticos, informados y con herramientas reales para leer, entender y mejorar su entorno. En definitiva, enseñar a leer datos es —más que nunca— enseñar a leer el mundo.

🔗 Cruzar datasets: cuando 1 + 1 es mucho más que 2

Uno de los grandes poderes del Open Data no reside solo en analizar datos sueltos, sino en lo que ocurre al combinar distintas fuentes. Cruzar datasets —también llamado enriquecer datos— permite descubrir relaciones invisibles, explicar fenómenos complejos y obtener una mirada más profunda sobre territorios o problemáticas.

¿Qué significa “cruzar datos”?

Cruzar datos consiste en juntar información de diferentes conjuntos que comparten un campo común —como una fecha, código postal, identificador geográfico o categoría— que sirve para relacionarlos. Algunos ejemplos:

• Unir datos de renta media por barrio con la ubicación de zonas verdes para estudiar desigualdades ambientales.
• Combinar niveles de ruido con localización de escuelas para analizar entornos saludables para la infancia.
• Relacionar presupuestos públicos destinados a cultura con el número de eventos realizados por distrito, para evaluar su impacto o distribución.

Gracias a estos cruces, podemos responder preguntas mucho más potentes y obtener conclusiones más sólidas que al analizar datasets por separado.

¿Qué necesitas para cruzar datasets?

• Un campo común: Es imprescindible que las fuentes compartan algún identificador compatible. En datos geográficos suele ser un código de sección censal (cod_sec), código municipal (cod_mun), nombre de distrito o similar. También puede ser un periodo temporal (año, mes) o una categoría común.
• Herramientas para combinar:
  • Fáciles de empezar: Excel o Google Sheets permiten unir tablas usando funciones como BUSCARV (VLOOKUP), XLOOKUP o QUERY para relacionar filas según campos.
  • Para usuarios avanzados: Python (con pandas) o R son ideales para cruces complejos, automatizados y reproducibles.
  • Sistemas Geográficos: En QGIS es común usar «joins» espaciales o basados en atributos para conectar capas geográficas y enriquecer mapas.
    

¿Qué se puede lograr al cruzar datasets?

• Detectar correlaciones o desigualdades que no son evidentes a simple vista.
• Visualizar relaciones espaciales para identificar patrones en mapas.
• Añadir contexto a visualizaciones y enriquecer narrativas.
• Formular hipótesis sólidas para investigaciones o proyectos escolares.
• Contar historias más completas en medios o presentaciones.

Por ejemplo, un docente podría cruzar datos de contaminación acústica con la ubicación de centros escolares para trabajar en clase el concepto de “entornos saludables” y sus implicaciones para el bienestar.

Recomendaciones prácticas para cruzar datasets

• Limpieza y compatibilidad: Asegúrate de que los datos estén limpios —sin errores, duplicados o formatos inconsistentes— y en formatos compatibles (por ejemplo, CSV o Excel).
• Normalización: Estándariza nombres, códigos y categorías para que coincidan con precisión entre fuentes. Por ejemplo, unifica el formato de códigos postales (con o sin espacio, con ceros delante).
• Documentación: Registra cómo has realizado el cruce, qué campos usaste y posibles problemas detectados. Esto facilita replicar el trabajo o corregir errores posteriores.
• Comienza simple: Empieza con un cruce sencillo y un pequeño conjunto de datos para entender el proceso antes de avanzar a combinaciones más complejas.

⚖️ El derecho a los datos: leyes que hacen posible el Open Data

El Open Data no es solo una cuestión tecnológica o de buenas prácticas: acceder a datos abiertos en España es un derecho regulado explícitamente por la ley. Estas normas obligan a las administraciones públicas a publicar su información en formatos abiertos, garantizando la reutilización ciudadana y empresarial, y son la base para una mayor transparencia institucional.

La transparencia como fundamento legal del Open Data

La relación entre el Open Data y la transparencia en las administraciones públicas es estrecha y fundamental. La Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen Gobierno, establece el derecho de la ciudadanía a acceder a la información pública sin necesidad de justificar la solicitud, y obliga a las administraciones a ejercer una publicidad activa de sus datos. Esto significa que los organismos públicos no solo deben responder a peticiones individuales, sino poner a disposición de forma proactiva información relevante sobre su actividad.

El Open Data es la concreción práctica y técnica de esta transparencia activa, ya que permite que los datos se publiquen abiertos, accesibles y reutilizables para cualquier persona. Gracias a esta ley, ayuntamientos, comunidades autónomas, ministerios y otros organismos publican en portales institucionales datos sobre presupuestos, contratos, estadísticas y mucho más, facilitando la rendición de cuentas, la participación ciudadana y el control democrático.

📜 ¿Qué leyes garantizan el acceso a los datos públicos?

En España y Europa, tres instrumentos legales fundamentales sostienen y regulan el Open Data, vinculados directamente con la transparencia pública:

1. Ley 19/2013, de 9 de diciembre, de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen Gobierno
   Puedes consultar el texto oficial aquí: Ley 19/2013 – BOE.
2. Ley 18/2015, de 9 de julio, de Reutilización de la Información del Sector Público
   Adaptación en España de la Directiva europea sobre datos abiertos, que exige publicar información en formatos reutilizables y con licencias claras. Texto oficial: Ley 18/2015 – BOE.
3. Reglamento (UE) 2023/138 relativo a la gobernanza de datos (Data Governance Act)
   Marco europeo para compartir datos de forma ética y segura, fomentando la soberanía tecnológica. Más información: Reglamento UE 2023/138.
   

🏛️ ¿Quién está obligado a publicar datos?

• Todas las administraciones públicas a todos los niveles (local, autonómico, estatal).
• Entidades que reciben financiación pública.
• Empresas que gestionan servicios públicos (transporte, limpieza, agua, etc.).

Esto significa que cualquier ciudadano puede exigir formalmente la publicación de cualquier dato público no disponible, reforzando así la transparencia y la responsabilidad institucional.

❌ Límites al acceso y reutilización

Existen restricciones para proteger la privacidad, la seguridad nacional, secretos comerciales y datos personales. Los datos sensibles deben ser anonimizados antes de su publicación, y cualquier negativa a compartir información debe ser justificada por la administración.

✅ La importancia de exigir cumplimiento

Aunque las leyes exigen transparencia activa, muchas administraciones aún incumplen publicando datos en formatos poco accesibles o sin actualizar. La exigencia social es clave para convertir la transparencia en una práctica real y cotidiana, promoviendo instituciones más responsables, abiertas y eficaces.

Si quieres, puedo ayudarte también a preparar un resumen práctico para que los ciudadanos sepan cómo ejercer su derecho a solicitar información pública con base en estas leyes.

🌐 Dónde encontrar datos abiertos en España

Una de las preguntas más frecuentes cuando se empieza con Open Data es: “¿Dónde busco los datos?”. Afortunadamente, cada vez hay más portales y repositorios públicos que ofrecen información en formatos reutilizables y con licencias abiertas.

Aquí te dejamos una selección ampliada de fuentes clave para que sepas por dónde empezar.

🏛️ Portales nacionales

• datos.gob.es
  Portal central del Gobierno de España. Agrega datasets de ministerios, organismos públicos y administraciones. Incluye indicadores económicos, movilidad, medio ambiente, educación, sanidad y mucho más.
• INEbase – Instituto Nacional de Estadística (INE)
  Datos oficiales demográficos, sociales y económicos con series históricas y encuestas.
• BOE Abierto
  Acceso estructurado a normativa, legislación y publicaciones oficiales en formatos accesibles.
• CNMC Data
  Portal de la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia con datos sobre energía, telecomunicaciones y transporte.
• Portal Datos Abiertos MITECO
  Datos ambientales y energéticos actualizados por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico.

🌍 Portales autonómicos y regionales

• GVA Oberta (Comunitat Valenciana)
  Ofrece datos estadísticos, presupuestarios, medioambientales y sociales a nivel autonómico.
• IDESCAT (Cataluña)
  Amplio portal de datos económicos, demográficos y territoriales con detalle por comarcas y municipios.
• Datos Abiertos Comunidad de Madrid
  Datos sobre transporte, salud, educación y medio ambiente con APIs y visores.

🏘️ Portales municipales

• opendata.valencia.es
  Portal municipal con información sobre urbanismo, movilidad, participación ciudadana, arbolado urbano, etc.
• datos.madrid.es
  Datos en tiempo real sobre tráfico, calidad del aire, incidencias, cultura y servicios públicos.
• Zaragoza datos abiertos
  Portal consolidado con datos presupuestarios, transporte, cultura y medio ambiente.
• Otros ayuntamientos que cuentan con portales activos incluyen ciudades como Barcelona, Sevilla, Bilbao y Málaga, cada uno ofreciendo datos específicos adaptados a su contexto local en portales o secciones municipales de datos abiertos.
  

🏞️ Mancomunidades, diputaciones y otras entidades locales

• Mancomunidades de Castilla y León – Datos Abiertos
  Listado y datos abiertos de mancomunidades, entidades de agrupación de municipios, con información disponible para análisis regionales.
• Mancomunidades de la Comunidad de Madrid
  Información sobre mancomunidades constituidas en la región, con datos administrativos y servicios asociados.
• [Diputaciones provinciales]
  Varias diputaciones provinciales publican datos abiertos en sus respectivos portales, con información sobre presupuestos, infraestructuras, servicios sociales, cultura y medio ambiente. Por ejemplo, la Diputación de Barcelona dispone de un catálogo de datos abierto donde se pueden encontrar diversos conjuntos, lo mismo ocurre en provincias como Girona, Sevilla o Alicante. Es recomendable visitar la web oficial de cada diputación para localizar su área de datos abiertos.
• Red Española de Entidades Locales por la Transparencia y la Participación Ciudadana (FEMP)
  La Federación Española de Municipios y Provincias promueve la transparencia y el Open Data entre ayuntamientos, diputaciones y mancomunidades. En su red se comparten buenas prácticas y hay guías con recomendaciones para la apertura y reutilización de datos locales.
  

🧭 Otros recursos interesantes

• Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG)
  Datos geoespaciales oficiales: cartografía, ortofotos, modelos digitales, límites administrativos.
• OpenStreetMap
  Plataforma colaborativa internacional con mapas y capas geográficas libres.
• Portal Europeo de Datos
  Para proyectos que requieran datos comparables a nivel europeo.

Todas estas fuentes permiten descargar datos en formatos abiertos (CSV, JSON, XML…) y muchas ofrecen APIs o herramientas de visualización. Explorar mancomunidades, diputaciones y portales municipales es clave para obtener datos locales que aportan una dimensión muy enriquecedora para proyectos educativos, periodísticos, empresariales o de innovación social.

📊 Visualizaciones más allá de Excel: herramientas gratuitas para explorar Open Data

Cuando empezamos a trabajar con datos abiertos, lo más habitual es abrir un archivo CSV en Excel o Google Sheets. Y está bien. Pero hay un mundo más allá de las hojas de cálculo que permite ver los datos, no solo leerlos.

Visualizar datos no es solo una cuestión estética: nos ayuda a detectar patrones, contar historias, tomar decisiones y entender la información más rápido. Afortunadamente, hoy existen muchas herramientas gratuitas, potentes y accesibles para hacerlo sin programar.

🔧 Herramientas para gráficos y visualización básica

• Datawrapper
  Muy fácil de usar. Permite crear gráficos de barras, líneas, mapas coropléticos, tablas interactivas… Ideal para periodistas, docentes o estudiantes.
  
• Flourish
  Especializada en “storytelling con datos”. Permite hacer visualizaciones animadas, mapas temporales y dashboards visuales. Muchas plantillas y opciones para presentaciones.
  
• Google Data Studio (Looker Studio)
  Ahora bajo el nombre de Looker Studio, permite crear paneles interactivos conectando datos desde múltiples fuentes (hojas de cálculo, APIs, etc.). Ideal para dashboards sencillos.
  

🗺️ Herramientas para mapas interactivos

• Kepler.gl
  Ideal para trabajar con datos geoespaciales. Puedes cargar un CSV con coordenadas o un GeoJSON y crear mapas de calor, trayectorias, clústeres y más.
  
• Mapbox Studio
  Más técnico, pero permite diseñar mapas personalizados con mucha calidad. Se integra bien con otras herramientas web.
  
• QGIS
  Para usuarios más avanzados, esta es una herramienta de escritorio muy potente (y gratuita) para análisis geoespacial. Permite unir datos, hacer mapas técnicos, aplicar simbologías, etc.
  

💡 ¿Y si solo tengo Excel?

También puedes hacer visualizaciones en Google Sheets o Excel, aunque con limitaciones. Sirven para empezar: crear gráficos simples, filtros o tablas dinámicas. Pero si quieres contar una historia o mostrar datos a otros, es mejor dar el salto a herramientas como las de arriba.

🎯 ¿Qué herramienta uso en cada caso?

Objetivo	Herramienta recomendada
Gráficos rápidos y claros	Datawrapper, Google Sheets
Infografías animadas	Flourish, Piktochart
Mapas interactivos	Kepler.gl, QGIS
Dashboards conectados a fuentes externas	Looker Studio
Visualización avanzada con personalización	Tableau Public, Mapbox

Lo importante es elegir la herramienta que se adapte a tu nivel, tu objetivo y tu audiencia. No hace falta saber programar, pero sí tener claro qué quieres comunicar.

🔄 Transformar formatos de datos: del CSV al mapa (y más allá)

Uno de los retos más frecuentes al trabajar con datos abiertos es encontrarlos en un formato diferente al que necesitas. Quizá te descargaste un Excel con ubicaciones y lo que necesitas es un mapa. O tienes un SHP, pero quieres usarlo en una herramienta web. Para eso está la transformación de formatos.

¿Qué significa transformar formatos?

Significa cambiar el tipo de archivo sin perder la información, para que pueda ser leído o procesado por otro programa. Es muy habitual pasar de:

• Excel a CSV, para limpiarlo o cargarlo en otras herramientas.
• CSV a GeoJSON, para visualizar datos geográficos.
• KML a SHP, cuando necesitas trabajar en un SIG como QGIS.
• SHP a GeoPackage o GeoJSON, para aligerar peso o trabajar en la web.
  

¿Con qué herramientas se puede hacer?

• QGIS (gratuito): permite importar y exportar entre decenas de formatos (SHP, CSV, GeoJSON, KML, etc.). Muy útil también para reproyectar coordenadas.
• ogr2ogr (línea de comandos): herramienta avanzada del paquete GDAL, ideal para automatizaciones.
  
• Conversores online como:
  • mapshaper.org: visualiza, edita y convierte archivos geográficos.
  • MyGeodata Converter: convierte entre cientos de formatos SIG.
  • geojson.io: edita y guarda archivos GeoJSON online.
    

Buenas prácticas al transformar

• Revisa que no se pierda información en el cambio.
• Asegúrate de mantener el sistema de coordenadas (por ejemplo, EPSG:4326).
• Comprueba que los caracteres especiales se vean bien (codificación UTF-8).
• Haz copias de seguridad antes de convertir datos delicados.

Transformar bien un archivo puede ser la diferencia entre poder visualizarlo, compartirlo o reutilizarlo… o no.

💡 Ideas para proyectos educativos con Open Data

No hace falta ser experto en estadística ni programar en Python para sacarle partido al Open Data en el aula. Basta con un poco de curiosidad, una pregunta interesante y un dataset bien elegido.

Aquí tienes algunas ideas concretas y accesibles para trabajar con datos abiertos en distintos niveles educativos y asignaturas:

🏙️ 1. ¿Quién tiene más zonas verdes?

Asignaturas: Geografía, Biología, Educación para la Ciudadanía
Actividad: Comparar barrios o municipios de tu entorno usando datos de metros cuadrados de zonas verdes por habitante. Ideal para trabajar desigualdad territorial, salud urbana o políticas públicas.

🚌 2. ¿Cómo se mueve mi ciudad?

Asignaturas: Tecnología, Sociales, Matemáticas
Actividad: Usar datos de movilidad (bicicletas, autobuses, tráfico) para analizar patrones de desplazamiento. Se puede estudiar sostenibilidad, seguridad vial o accesibilidad.

📈 3. ¿Cómo evoluciona el paro juvenil?

Asignaturas: Economía, Sociales, Ética
Actividad: Descargar datos del INE sobre empleo por edad y cruzarlos con niveles formativos. Se puede analizar el impacto de la educación o debatir sobre políticas laborales.

🌬️ 4. ¿Cómo está la calidad del aire en tu cole?

Asignaturas: Ciencias, Tecnología, Ética
Actividad: Usar sensores urbanos o portales de medio ambiente para visualizar contaminantes atmosféricos. Puede derivar en propuestas de mejora, campañas de concienciación o trabajo en grupo.

🏫 5. ¿A qué se destinan los presupuestos municipales?

Asignaturas: Ciudadanía, Sociales, Matemáticas
Actividad: Analizar los presupuestos abiertos de un ayuntamiento. Ideal para aprender a leer gráficos, trabajar con porcentajes y entender cómo funciona el dinero público.

🗺️ 6. Mapeo colaborativo del entorno

Asignaturas: Geografía, Tutoría, Plástica
Actividad: Crear un mapa digital con elementos del barrio (comercios, transporte, zonas peligrosas o accesibles…). Se pueden usar herramientas como uMap, Kepler.gl o Google My Maps.

📊 7. Narrativas visuales con datos

Asignaturas: Lengua, Plástica, TIC
Actividad: Contar una historia real basada en datos abiertos (desigualdad, género, vivienda…) mediante infografías, gráficos o visualizaciones. Flourish o Datawrapper son perfectas para esto.

👉 Cada una de estas propuestas puede adaptarse al nivel del alumnado y a los recursos disponibles. Y lo más importante: invitan a pensar, investigar, colaborar y comunicar con datos reales, no con ejemplos artificiales.

📚 Glosario esencial de Open Data

📦 Dataset

Conjunto estructurado de datos, generalmente en forma de tabla, archivo geográfico o colección organizada de registros. Es la unidad básica del Open Data. Los datasets permiten análisis, visualización y reutilización de la información pública.
Más info: Open Data Handbook – Dataset

📄 CSV (Comma Separated Values)

Archivo de texto plano donde cada fila representa un registro y los valores están separados por comas o punto y coma. Compatible con Excel, Google Sheets y muchas herramientas de análisis. Muy común para publicar datos tabulares abiertos.
Referencia: Capterra – CSV

🌍 GeoJSON

Formato basado en JSON para representar datos geoespaciales como puntos, líneas y polígonos. Es ligero, legible para humanos y máquinas, y ampliamente usado en mapas web interactivos.
Documentación oficial: GeoJSON

🗺️ KML (Keyhole Markup Language)

Formato XML usado por Google Earth y Google Maps para describir datos geográficos como ubicaciones, rutas y polígonos. Compatible con muchas herramientas SIG y de visualización.
Más información: KML en Wikipedia

🧩 SHP (Shapefile)

Formato tradicional y estándar en Sistemas de Información Geográfica (SIG). Consiste en un conjunto de archivos que contienen geometrías, atributos y índices. Muy utilizado en entornos profesionales para el análisis espacial.
Referencia técnica: ESRI Shapefile

📊 Excel / XLSX

Formato de hoja de cálculo usado comúnmente para análisis y visualización simples, especialmente en educación. Aunque fácil de usar, no siempre es ideal para grandes volúmenes o flujos automatizados de datos.
Más info: Microsoft Excel

📐 PC-Axis / PX

Formato especializado para datos estadísticos complejos usado por entidades oficiales como el Instituto Nacional de Estadística (INE) o IDESCAT. Permite manejar tablas multidimensionales y metadatos detallados.
Ver: PC-Axis format

⚙️ JSON / XML

Formatos estructurados para intercambio de datos, muy usados en APIs y aplicaciones web. JSON es más moderno y legible para programadores y sistemas, mientras que XML es más rígido y tradicional.
Guías: JSON, XML

🔌 API (Application Programming Interface)

Conjunto de reglas que permite que aplicaciones y sistemas consulten datos en tiempo real o automaticen su descarga. Fundamental para mantener aplicaciones y visualizaciones siempre actualizadas.
Concepto y ejemplos: API en Open Data Handbook

🧾 Metadatos

Información descriptiva sobre un dataset, incluyendo origen, autor, fecha de actualización, unidades, formatos y licencias. Imprescindible para entender cómo se pueden usar y reutilizar correctamente los datos.
Guía de metadatos: What are Metadata?

🪪 Licencia abierta

Condición legal que permite la reutilización libre de los datos sin restricciones o con mínimas condiciones. Las licencias más comunes en Open Data son:

• CC0: renuncia total a derechos, datos en dominio público.
• CC-BY: uso libre con atribución obligatoria al autor.
  Más info: Creative Commons Licenses
  

🗂️ Código territorial (cod_mun, cod_prov, cod_sec)

Identificadores oficiales de ámbitos geográficos: municipios (cod_mun), provincias (cod_prov) y secciones censales (cod_sec). Son indispensables para cruzar y combinar datasets geográficos o estadísticos y garantizar la coherencia en análisis territoriales.
Información INE: Códigos oficiales

🌐 Más allá del artículo: proyectos reales y visualizaciones interactivas

Este artículo te ha dado una introducción amplia al mundo del Open Data en 2025. Pero si quieres profundizar en cómo estos datos se usan en proyectos reales, te invito a visitar algunos de los ejemplos que he desarrollado y documentado en mi blog:

• 🔍 De PDFs caóticos a mapas interactivos: En la serie Hackeando las plazas de enfermería en la Comunitat Valenciana (parte 1 y parte 2), explico cómo transformé resoluciones oficiales en un visor accesible para ciudadanía y profesionales.
  
• 🗺️ Tutoriales para crear mapas interactivos con Leaflet: Si te interesa ir más allá de herramientas visuales sin código, puedes aprender a construir visualizaciones con JavaScript en mi serie sobre Leaflet, desde lo básico hasta funcionalidades avanzadas.
  
• 🧠 Otros artículos sobre Open Data: Explora todos mis contenidos relacionados con datos abiertos, GIS y educación en esta sección del blog, donde abordo desde casos educativos hasta visualizaciones técnicas.
  

Estos recursos complementan y amplían lo tratado aquí. Son ideales tanto si quieres llevar el Open Data al aula como si estás desarrollando un proyecto profesional.

🧭 Conclusión: abrir datos es abrir posibilidades

El Open Data no es solo una cuestión técnica ni una moda pasajera en el mundo digital. Es una herramienta de verdad poderosa que nos ayuda a entender mejor el mundo que nos rodea, aprender con datos reales, tomar decisiones con más información y pedir cuentas a quienes gestionan nuestras instituciones.

En 2025, trabajar con datos abiertos ya no es cosa solo de expertos o de grandes organizaciones. Cualquier profesor, estudiante, desarrollador o persona interesada puede acceder a datos, explorarlos y sacarles provecho gracias a las herramientas sencillas y formatos muy accesibles que tenemos hoy.

¿Lo que necesitamos para empezar? Curiosidad por descubrir, ganas de pensar con cabeza propia y motivación para probar cosas nuevas. Abrir datos también es abrir preguntas, historias, desafíos y caminos para hacer que lo que nos rodea funcione mejor.

La educación hoy en día no es solo enseñar a consumir información, sino formar a personas capaces de entenderla, cuestionarla y usarla para cambiar las cosas. Y aquí, el Open Data es un gran aliado.

Así que, si estás empezando o ya llevas tiempo en esto, recuerda: los datos no están ahí solo para mirarlos, sino para usarlos con sentido y propósito.

Abrir datos es abrir un mundo de oportunidades. Y ese mundo comienza contigo.