Capítulos 8 - 10 - Invemar

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información manejada en el sistema y que le dé un contenido concreto a la
calificación de interés general en esta materia.
Adicionalmente el Artículo 33 del Decreto 1277 de 1994 consagra que “las
entidades estatales, de cualquier orden y naturaleza, usuarias de los servicios del
IDEAM, deberán disponer y asignar recursos económicos, en cada vigencia
presupuestal, destinados a cubrir el costo de los servicios prestados”.
Este Artículo debe entenderse referido a entidades estatales diferentes del
Ministerio del Medio Ambiente (que está exonerado expresamente del pago),
quedando las demás usuarias de los servicios del IDEAM, al igual que los
particulares, obligadas a pagar por tal servicio. Es el caso, por ejemplo, de la
Aeronáutica Civil a quien el IDEAM le presta el servicio de meteorología
aeronáutica, sin que esta entidad le pague el costo real de esta labor.
De manera general se puede afirmar que este artículo no ha tenido aplicación en
la práctica, dado que ninguna entidad está asignando los recursos mencionados.
8 Marco Conceptual
8.1 El Debate Actual Sobre Indicadores Ambientales
8.1.1 Introducción: demarcación de posiciones básicas sobre la relación
economía-ambiente
El debate internacional sobre indicadores del desarrollo sostenible (en adelante:
IDS), tiene su origen en una larga historia de pensamiento sobre el cómo medir el
desarrollo en sus dimensiones multifacéticas (ver p.ej. Max-Neef 1991; Ekins/Max-
Neef 1992). Sin embargo, el impulso decisivo al debate actual se ha dado a través
de la Agenda 21, del programa del desarrollo convenido en la famosa Conferencia
de Río’92 bajo los auspicios de la ONU. En su párrafo 40.4, se postula la urgente
creación de IDS para dar seguimiento a la implementación de los respectivos
capítulos de dicha Agenda de desarrollo internacional.
Tal mandato, en principio aceptado en el ámbito internacional, implica lograr
gradualmente la operacionalización de IDS a través de un sistema de información
y monitoreo. Éste permitiría evaluar las brechas, entre la realidad y la meta en
materia de sustentabilidad económica, social, ambiental e institucional. Además,
debería servir para indicar la dirección del camino hacia una reducción de dichas
brechas. El mandato señalado se oficializó en el ámbito de la ONU, con la
creación de la Comisión de Desarrollo Sostenible (CSD, en adelante: CNUDS en
siglas de Español). Una de las tareas primordiales de la CNUDS es poner en
marcha, a nivel mundial y nacional, un sistema operativo de IDS (UN-CSD 1995).
Al mismo tiempo, el Departamento de Coordinación de Políticas del Desarrollo
Sostenible (DCPDS; DPCSD en siglas en Inglés) de la ONU, ha sido
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responsabilizado con la coordinación técnica de esta ambiciosa iniciativa. El
DCPDS ha venido divulgando, desde 1994, una serie de avances e informes
referentes al acercamiento metodológico, la preselección de temas e indicadores
relevantes y la implementación institucional-técnica del mandato de la UNCED en
Río de Janeiro. En agosto de 1996 divulgó un voluminoso compendio, con hojas
metodológicas, referente a los indicadores preseleccionados en 1995 (UN-DPCSD
1996). En la sección 4 se volverá a tocar este punto medular del trabajo sobre IDS
a nivel internacional.
Antes de entrar en la presentación individual de cada una de las líneas y enfoques
en discusión sobre IDS, conviene demarcar su contexto, casi siempre oculto en
términos epistimológicos-análiticos. Esta contextualización se realiza con el sesgo
de estar limitada al campo de economía relacionada al ambiente y ecosistemas,
dado que es aquí, donde se nutre la perspectiva de evaluación. Y, por supuesto,
esta perspectiva es solo una entre otras posibles, como aquellas más
direccionadas por las ciencias naturales -en particular la biología moderna de
evolución-, las ciencias políticas, o simplemente, aunque quizás más
significativamente, por la ética humana.
Sin embargo, como se verá en la síntesis crítica de los enfoques principales, el
respectivo marco de evaluación engloba criterios que van mucho más allá, que se
consideran comúnmente en la economía ambiental y de recursos naturales.
Con esta advertencia a mi juicio, oportuna, conviene señalar que el contexto
conceptual de IDS, concretamente el actual debate internacional sobre el
desarrollo sostenible, es caracterizado por dos pautas sobresalientes. Por un lado,
existe consenso sobre el objetivo de éste en su sentido más amplio, aunque vago,
permitiéndole a cualquier posición identificarse con este nuevo reto. Por otro lado,
al llegarse a un acuerdo sobre un enfoque común de sostenibilidad y hacer
operativo dicho marco conceptual, mediante metas concretas y mediciones de
desempeño, el respectivo desacuerdo no puede ser más grande.
Siendo así, el debate sobre IDS es un espejo directo de la ambigüedad señalada.
Por un lado, todo el mundo está de acuerdo sobre la urgente necesidad de
construir una base de información que permita monitorear, de una u otra manera,
el progreso hacia la sostenibilidad. Por otro lado, un consenso sobre el marco
conceptual de indicadores y el alcance de sus usos en términos normativos y
operativos, está aun muy lejos para ser compartido entre la comunidad científica
internacional, las instituciones de la ONU, los decisores sobre políticas del
desarrollo y entre la gente corriente, que son los portadores de intereses más
relevantes (p. ej. Pensando en el futuro de nuestros hijos) en este complejo
proceso social hacia el DS.
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Robert Prescott-Allen ha señalado en una controversia candente sobre este tema,
en un taller internacional en Wuppertal/Alemania en noviembre de 1995 (SCOPE
1996; p.52), que el problema manifiesto en el momento cuando se intenta llegar a
un lenguaje común y menos vago sobre el concepto, el alcance de agregación y
vinculación y el uso de IDS en la toma de decisiones, refleja nada más la aún
existente disparidad en el entender qué es, en el fondo, el reto de sostenibilidad.
Lo último dicho, tiene que ver con lo que todos los involucrados en esta empresa
nada conclusa, percibimos como el vínculo principal entre la sociedad humana con
su economía y sus instituciones, por un lado y, por otro, la naturaleza con sus
recursos, servicios ambientales y procesos ecosistémicos.
A mi parecer, hay dos posiciones fundamentales con respecto a lo anterior, que
dan pie a las posturas de controversia en el debate sobre IDS.
Una posición se basa en la imagen que la economía-sociedad y ambiente son dos
sistemas de igual envergadura y orden de rango que funcionan bajo leyes
económicas más o menos idénticas (Figura1). Dichos sistemas se perciben de
manera que interfluyen mutuamente, siguiendo la relación de interdependencia
una dinámica (o lógica conductora) que está impresa por el sistema
socioeconómico.
Esta percepción difiere de la tradicional, en el reconocimiento de que el sistema
económico tiene una determinada restricción, impuesta por la naturaleza, en
cuanto a funciones principales, de proveer recursos naturales, y absorber
emisiones y desechos, (ver, entre otros, Field 1995, Pearce/Turner 1995).
Otra visión de la interrelación humana-ecológica, sostiene que el sistema
socioeconómico constituye un subsistema del ecosistema que engloba el primero.
La lógica de funcionamiento de la biósfera, con sus múltiples recursos tangibles y
ecosistemas no tangibles, puede ser diferente a la que reina en la convivencia
humana. Aparte de las funciones ambientales "clásicas" antes mencionadas, la
integralidad del servicio de "soporte de la vida" a través de complejos procesos
ecológicos, es de principal significado para los seres humanos (ver, entre otros,
Odum 1989, Holmberg et al. 1996).
La primera postura subraya una interacción funcional entre la economía y el
ambiente, que requiere entonces un manejo racional (en términos económicos
convencionales) de los recursos para un continuo crecimiento, ahora llamado,
sostenible.
En contraste, la segunda perspectiva, señala una coevolución en la cual el
ambiente es caracterizado por: una gran complejidad de distintas escalas de
espacio-tiempo, de recursos con funciones múltiples e inseparables, y servicios
ecosistémicos discontinuos; Pocos conocimientos científicos en cuanto a los
riesgos relacionados con situaciones frecuentemente emergentes de
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incertidumbre, tanto de tipo factual como de índole epistemológica, sobre el
comportamiento coevolutivo del ecosistema con relación al sistema
socioeconómico.
Es decir, la complejidad y los riesgos desconocidos obstaculizan, incluso prohíben,
medir los impactos humanos sobre la capacidad del soporte de la vida y, al revés,
de los impactos de disturbios naturales sobre el sistema socioeconómico. Esto
implica, mayor prudencia respecto al manejo de los recursos naturales, de
acuerdo a principios económicos diseñados para la toma de decisiones sobre
recursos económicos como tales.
De otra forma: la primera posición esbozada aboga por la postura "economizar la
ecología", la segunda, no descarta la necesidad de "ecologizar la economía"
(Colby 1991). Con ello, tenemos presente un contraste entre la postura de reparar
el daño ambiental a través de la racionalidad económica de "precios correctos"
(equivalente a un enfoque de compensación reactiva), y la tendiente a buscar una
racionalidad distinta, en términos de estilo de vida y pautas de producción para
estar en mayor armonía con el ecosistema que nos engloba (equivalente a un
enfoque de precaución proactiva).
De acuerdo con lo anterior, el problema de sostenibilidad ambiental es abordado
de distinta manera. En el campo de economía ("ciencias económicas"), la postura
del crecimiento cuantitativo con restricción de recursos (manejo racional), se
puede atribuir a la "escuela", a mi juicio convencional, de la "economía ambiental y
de recursos naturales" (en adelante: EARN; ver p.ej. Romero 1994).
Mientras tanto, la visión de un cambio estructural cualitativo con menor consumo
físico de materia-energía se nutre de la emergente "economía ecológica" (EE: ver
p.ej. Costanza 1991). Ésta se ubica en su mayoría (no exclusivamente) en el
contexto conceptual-normativo de una coevolución humana-ecológica y una
responsabilidad ética que reconocen la distinta racionalidad en gran parte
inmanejable (acorde a meros mecanismos de mercado, etc.) de sistemas
naturales y enfatiza la necesidad de prevenir posibles alteraciones irreversibles en
favor de la equidad intergeneracional.
Su base epistemológica es la llamada Ciencia Post-Normal (Funtowicz/Ravetz
1991). Esta reconoce la inexistencia, en muchísimas situaciones, de
conocimientos científicos y factuales sobre sistemas abiertos y complejos cuyos
procesos de evolución/adaptación sociales y ecológicos se caracterizan por
propiedades de ser ‘vagos’, inciertos, inestables, incluso irreversibles. Ante este
falta sistemática de determinación funcional y certidumbre cognitivo, se priorizan
reglas de "dedo" (‘thump’) en lugar de tener mediciones correctas ya que éstas
mismas deben asumir como dados determinados sistemas de información
comprensiva y casi completa (O’Connor 1994).
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Al diseñar sistemas de indicadores, los distintos enfoques expuestos con respecto
al problema y al objetivo del IDS, tienden a manifestarse lógicamente en las bases
conceptuales, orientaciones normativas y aplicaciones de política de las diferentes
propuestas para construir IDS.
En cuanto al marco conceptual, las propuestas de IDS basadas en la EARN
presuponen aparentes conocimientos y reglas de manejo respecto a la cadena de
causa-efecto-reacción. Favorecen entonces un menú muy diverso, para no decir
ecléctico, de indicadores que quedan estructurados bajo la lógica predominante de
representar presiones, estados (cambios) de calidad y respuesta (ver
particulamente OECD 1991). Mientras tanto, propuestas orientadas por principios
de la EE se muestran escépticas sobre la posibilidad de diferenciar entre causaefecto-reacción,
sobre todo en cuanto a la medición del impacto; por lo tanto, se
abogan por unos pocos indicadores que representan plausibles fuentes de presión
y se prestan para una estrategia proactiva de atacar el problema en su raíz.
En lo que respecta a la orientación normativa, los IDS en la línea del pensamiento
de manejo racional se basan en unos cuantos criterios (p. ej. el rendimiento
máximo sustentable) que son derivados del razonamiento básicamente
neoclásico.
Enfatizan en ajustes (a distorsiones) monetarios y los correspondientes
instrumentos de mercado, de manera más acentuada que en la fijación y el control
de estándares físicos o de metas de sostenibilidad con base en un debate y
consenso político. En contraste, propuestas de IDS en la línea conceptual de una
coevolución prudente, enfatizan el logro de metas normativas de manera explícita,
a través de un cambio estructural y una protección preventiva, sobre todo, en lo
que se refiere a activos naturales críticos para el soporte de la vida y a
consideraciones de estándares de mínimo riesgo.
Finalmente, con respecto al tipo de política, los enfoques de IDS basados en la
certeza sobre la efectividad de curar los síntomas con base en el supuesto
conocimiento de la cadena causa-impacto-respuesta, tienden a limitarse a
políticas reactivas de compensación de muy diversa índole. Por el contrario, los
enfoques escépticos sobre la posibilidad de evaluar y manejar la secuencia
señalada, favorecen una actitud más cauta. Por ende, se concentran en uno o
pocos indicadores de presión -como p.ej. la intensidad de consumo de
material/energía- con alto grado de representatividad para el posible origen y la
dirección del cambio en el estado ambiental, y con orientación primordial hacia el
diseño de instrumentos de política preventivos que atacan directamente la raíz
social del problema, p.ej. el sobreconsumo de bienes con una reducida eficiencia
del recurso.
Veremos a continuación, en mayor detalle, dichos sellos conceptuales en las
diferentes propuestas de IDS en el debate actual a nivel internacional.
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8.1.2 Informes periódicos sobre el estado del ambiente
Desde hace algún tiempo, existen esfuerzos de proporcionar valiosa información
sobre la situación de los recursos mundiales (globales y por país), así como de las
principales amenazas ambientales para la población mundial. Me refiero a los
reportes anuales o bianuales sobre el medio ambiente en el contexto del
desarrollo socioeconómico del Instituto "Worldwatch" (p. ej. Brown 1996), Instituto
de Recursos Mundiales (WRI 1996), Banco Mundial (inicialmente con su serie
"Informes sobre el Desarrollo Mundial"; desde 1995 con el informe llamado
"Monitoreando el Progreso Ambiental" (ver p.e.j. Banco Mundial 1992, 1996), y
más recientemente, del PNUMA (Programa "Development Watch").
Estos informes se sostienen principalmente en bases de datos periódicamente
actualizadas, que no representan sistemas de indicadores como tales, sino
fuentes primarias para estas mismas. Por lo tanto, las series de información
mayormente ambiental son compiladas en función a su disponibilidad y relevancia,
según el juicio de la institución responsable, careciendo en principio de un marco
conceptual de IDS y una orientación explícita hacia un monitoreo guiado por metas
de DS, y hacia políticas de implementación. En el fondo son inventarios de
información con diversos niveles temáticos y distintas dimensiones de medición
(monetaria y física), que no parecen ser seleccionados con criterios
deliberadamente establecidos.
Entonces, estos sistemas de información se pueden considerar como materia
prima de utilidad puntual para consultas sobre la situación de dispersas variables
de interés, que son en algunos pocos casos índices agregados, como el "índice de
efecto invernadero" del WRI (Hammond et al. 1995). Pero difícilmente, dichas
fuentes de información altamente desagregadas pueden calificarse como ensayos
de sistematización que proporcionan un conjunto de indicadores con los atributos
anteriormente señalados. No parece ser tan errado (aunque ciertamente
discutible) decir que estos inventarios de información comparten las mismas
características y limitaciones que los actuales sistemas de información para el DS
y de carácter ambiental en Costa Rica.
8.1.3 Indicadores monetarios de ajuste ecológico-social a las Cuentas Nacionales.
Otra línea de construcción de IDS, ha sido el amplio trabajo de reformar el
esquema contable y el cálculo numérico del PIB convencional para remediar las
limitaciones evidentes del Sistema de Cuentas Nacionales (SCN).
Como ya está bien documentado (p.ej. Lutz 1993), el SCN carece de integración
en su filosofía y metodología, de la importancia de flujos y activos que se conocen
hoy en día bajo los llamativos términos "capital natural" y "capital humano".
Esta corriente, llamada contabilidad "verde" (ver, entre otros, van Dieren 1995),
tiene como propósito común obtener una medida monetaria de bienestar que
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reflejaría, mejor que el PIB percápita tradicional, la calidad de vida y su deterioro a
causa de procesos de degradación en sus dimensiones socioeconómicas,
institucional-culturales y, ante todo, ecológicas.
Este campo de propuestas alternativas a los procedimientos contables
convencionales ha sido trabajado de parte de una gran variedad de enfoques
conceptuales y cálculos operativos. Conviene destacar los siguientes enfoques:
ajustes parciales del PIB por el costo del agotamiento de determinados recursos
naturales y de la degradación del ambiente, conocido como CRNA: Contabilidad
de Recursos Naturales y Ambientales (ver p.ej. Repetto et al. 1989, Solórzano et
al. 1993); establecimiento de cuentas satélite integradas con el marco núcleo
contable de la Cuentas Nacionales tradicionales, considerando en dichas cuentas
satélite el flujo del costo ambiental y la depreciación del acervo, referentes a
recursos naturales y servicios ambientales de uso económico y no económico, e.i.
un esquema contable denominado SEEA (Sistema de Cuentas Económicas y
Ambientales Integradas) propuesto por parte de la ONU (Naciones Unidas 1994);
reconstrucción de una medida agregada que integra y sintetiza en un solo índice
todas las adiciones al bienestar, a causa de trabajo doméstico, servicios
ecosistémicos, etc, por un lado, y, por otro, las deducciones debido a gastos
defensivos de distinto tipo (salud, seguros, protección ambiental), al cambio de la
posición internacional del país en el mercado mundial, y al agotamiento y deterioro
de los recursos naturales y ambientales, E. un ambicioso cálculo conocido como
ISEW, en Español: Indice de Bienestar Económico Sostenible (Coba/Daly 1993);
replanteamientos conceptuales y ajustes monetarios de la riqueza y el ahorro en
términos de capital humano y natural, enfatizando más que los enfoques de
CRNA, SEEA y ISEW, el papel del acervo y su apreciación a causa de
ahorro/inversiones en educación, salud y ambiente, y su depreciación a causa de
la degradación de sus bases de recursos humanos y naturales; enfoque llamado
"ahorro genuino y riqueza verdadera" (Pearce/Atkinson 1995 y World Bank 1996).
No es posible entrar en los detalles de los enfoques anteriores; por lo tanto, me
limito a señalar algunas fallas y limitaciones centrales de tipo conceptual, que son
de propiedad común de estas propuestas y, sobre todo, son de relevancia para la
construcción de IDS en términos de un proceso de aprendizaje.
En primer lugar, todos estos ajustes no escapan de una confusión entre el
bienestar socioeconómico y la contabilidad estadística. En su afán de calcular,
mejor que el SCN, un indicador o índice agregado monetario (PIB verde, ISEW,
riqueza genuina), las propuestas tienden a desconsiderar que el trabajar dentro
del marco del SCN implica estar inmanentemente limitado a la contabilización de
hechos factuales en el pasado.
Incluso, una contabilidad verde, solo puede hacer estadísticamente evidentes
cambios ex-post en indicadores convencionales ajustados, sin proporcionar con
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ello una guía prospectiva de evaluación de políticas hacia el Desarrollo Sostenible.
Esta limitación, se presenta también en el promisorio Sistema de Cuentas
Económico-Ecológicas (SEEA) y el enfoque de riqueza del Banco Mundial; aunque
éstos logran demostrar algunas innovaciones interesantes en el tratamiento de
recursos con respecto a sus dimensiones de flujo y acervo de tipo económico
(existencia de mercado) y ambiental (mercados inexistentes), es a costo de
procedimientos metodológicamente cuestionables (sobre todo en cuanto a los
stocks y su revaloración de cierre) de los recursos/servicios ambientales.
Sin embargo, su mayor falacia consiste en presentar el PIB, o la riqueza
ambientalmente ajustados, como indicadores normativamente más correctos del
bienestar, y en realidad estos agregados estadísticos, solo pueden mostrar al
contador hechos efectivos del pasado, pero nada normativo con respecto a la
calidad de vida en términos de una política prospectiva. Para esto se tendría que
recurrir al arte de modelación dínamica, con enfoques de escenario no linealmente
predecibles; lo que exigiría una conceptualización económico-ecológica que va
mucho más allá del marco estático de la contabilidad verde convencional.
Por lo tanto, el ajuste es solo aparentemente ecológico ya que en realidad se logra
únicamente considerar el ingreso Hicksiano. O dicho en las palabras bien
aclaratorias de El Serafy, uno de los "líderes" en este campo:
"… el ajuste de ingreso para reflejar el cambio ambiental, pero no con un objetivo
específico ambiental en mente, no toma en cuenta el cambio ambiental per se,
sino el ingreso que está afectado por el impacto ambiental, de manera que dicho
cambio puede valorarse en términos monetarios. Cierto que el resultado final no
será una contabilidad del ambiente, ni siquiera una cuenta del ingreso ajustado por
los cambios ambientales, sino un estimado parcialmente ajustado y (ojalá) más
realista del ingreso" (El Serafy 1996, p.36).
Tal proceder contable, correcto en un "mundo positivo de medición económica"
(ibid, p. 37), es totalmente otra cosa que el obtener un PIB verde que reflejaría
normativamente el DS. Este último parece no ser factible deducirlo dentro del
marco de categorías del SCN y del marco conceptual de una "sostenibilidad débil
", sin hablar aún del problema de valoración pendiente a tocar a continuación. Aún
más, parece que el intento de calcular un agregado alternativo con base el
esquema contable del SCN, equivale a un "circulo vicioso sin salida" cuando se da
cuenta de la imposibilidad conceptual de transferir un proceder contabilizador
"positivista", únicamente apto para el inventario de acervos y flujos en el pasado, a
un procedimiento metodológicamente distinto en el caso de construir un indicador
de índole normativo e incierto.
En segundo lugar, en la mayoría de los ajustes monetarios no se resuelve el
dilema de valoración económica siempre presente en estos ensayos. Incluso, los
enfoques de valoración (p.ej. el de la renta neta) aplicados a recursos más
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tangibles, con significado directo para el uso económico (p.ej. el agotamiento de
recursos de madera renovables), no escapan de las limitaciones de la ERNA
señaladas anteriormente. Cuando se pretende valorizar recursos menos tangibles,
como los servicios ecosistémicos, los respectivos supuestos deben ser aún más
heroicos que en el caso de recursos naturales de uso económico. Lo cual es un
reflejo de lo planteado en la introducción sobre las posiciones básicas, respecto a
la interacción entre economía y ambiente.
Al seguir la perspectiva de la primera posición, la imposición de razonamientos
neoclásicos optimización/valoración (p.ej. la regla de Hartwick), a cuestiones de
gestión ecológica, como la depreciación del capital natural en forma de una
"cuenta de ahorro" (Pearce/Atkinson 1995), no convence desde la perspectiva de
EE, sino parece ser un caso típico de "falacia de concreción", en vista de las
propiedades económicas y ecológicas muy distintas del capital reproducible y del
ecosistema, respectivamente (Hinterberger 1996).
Así, dichos ajustes ubicados en el razonamiento de la primera posición quedan
muy cortos de acuerdo con una mera internalización de costos ambientales. Esta
misma, se basa principalmente en el mecanismo de asignación pareto-óptima,
vigente en cualquier ejercicio de análisis de costo-beneficio, modificado éste solo
ligeramente en su ampliación a las utilidades netas generadas por el uso
ambiental. Sin embargo, dicha valoración no toma en cuenta, con toda su
consecuencia, que el alcance de una eficiencia Pareto modificada por la ERNA no
implica una garantía de que se respeten los límites mínimos de seguridad
ecosistémica, y por ende, un DS en su ámbito ambiental (Common/Perrings 1992).
En tercer lugar, quizás con la excepción del enfoque de ISEW, todas las
correcciones del PIB por la depreciación de los Recursos Naturales (RN) en
términos de valoración económica apegada a la racionalidad neoclásica, parten
del supuesto básico de que la naturaleza se puede tratar como capital natural, que
está sujeto a un intercambio continuo (mediado por el mercado) con los acervos
reproducibles y funcionales para la economía, el capital hecho por el hombre; Bajo
este supuesto, casi todos los agotamientos de RN o daños ambientales deben ser
sustituibles por bienes y servicios producidos por el ser humano a través del
progreso tecnológico. Entonces, se postula que el agregado compuesto del capital
reproducible y el capital natural, debe mantenerse constante e intacto, lo que
equivale a una posición de sostenibilidad débil (ver, entre otros, Pearce/Turner
1995 y Pearce/Atkinson 1995).
Sin embargo, si se asume la segunda percepción sobre economía-naturaleza,
dicha sustitución no es tan funcional como lo postula la posición apegada al
predominio universal de la racionalidad del sistema económico. En el caso de
estar escéptico sobre la posibilidad de sustituir recursos y servicios naturales por
el capital hecho por el hombre (ver p.ej. Daly 1994), se requiere que elementos
esenciales para el soporte de vida queden absolutamente intactos, y con ello,
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resulta indispensable una política preventiva de protección ambiental. Se postula,
entonces, una sostenibilidad fuerte en contraste a la posición predominante de
sostenibilidad débil; esta última debe partir de una sustitución casi perfecta y, por
ende, abogar por una política ambiental orientada a la restauración de daños
físicos y la compensación de costos ambientales como la política de DS más
pertinente.
Dicha sostenibilidad débil y dirección política son la guía del razonamiento central,
implícito en los enfoques de ajuste monetario a indicadores del SCN, dejando ver
otra falacia desde la perspectiva alternativa de la EE con su propósito de una
sustentabilidad fuerte.
8.1.4 Enfoques de indicadores multidimensionales con propósito taxonómicodescriptivo.
Este grupo de enfoques de IDS es el más conocido y aceptado en el debate
internacional. Si bien existen distintos matices dentro de este grupo, éstos
comparten la característica esencial de enfoque, de preferir un sistema
multifacético (e.i. distintas cuestiones económicos, social, ambientales) y
multidimensional (distintas unidades de medición física y monetaria) de variables e
índices que se agrupan de acuerdo a distintos esquemas de índole taxonómica.
En el fondo, el enfoque es descriptivo, aún con una percepción implícita o explícita
sobre la modalidad de interacción entre:
las actividades humanas, procesos socioeconómicos o desastres naturales que
impulsan un cambio de tipo económico, social-institucional y ambiental (categoría
de "fuerza/ presión");
los medios físicos y las poblaciones humanas y biológicas que reflejan dicho
cambio de calidad ("situación o estado"), y las instancias de la sociedad que
reaccionan con alteraciones en su comportamiento o con políticas correctivas ante
estos cambios sufridos ("respuesta").
Sin embargo, dicha clasificación no necesariamente se realiza con el afán de
estructurar posibilidades de lograr metas de DS previamente establecidas. En
primera instancia, tiene el propósito de obtener una taxonomía transparente de los
indicadores, que puede ser útil para seleccionar otros indicadores entre los
muchos inicialmente considerados. Por lo tanto, el enfoque básico es taxonómico
más que normativo, ya que este último requeriría una orientación diseñada
principalmente hacia el monitoreo de la brecha meta-situación en materia del DS.
Así, esta forma de presentar una gran gama de indicadores estructurados por
principios de clasificación descriptiva ("presión", "estado", "respuesta"), se puede
considerar como un enfoque de IDS de tipo "matriz", en contraste a un enfoque de
indicadores de tipo "vector" que estaría estructurado por criterios de guía
normativa (SCOPE 1996).
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Empero, tal como ya se ha indicado, existen matices distintos de clasificación que
imprimen conceptualmente sellos de contraste sobre la asumida interrelación entre
las fuerzas de impulso inicial, los cambios experimentados y las respuestas
originadas a partir de dichas fuerzas y cambios en la interacción entre la economía
y sociedad por un lado, y, por otro, la naturaleza y la institucionalidad.
Enfoque de estrés: El ensayo pionero dentro de esta línea del desarrollo, ha sido
el denominado "enfoque de estrés" (Friend/Rapport 1991). Este se propuso en
Canadá a fines de los ochenta, con fines primordiales de identificar las fuentes de
problemas ambientales de envergadura global y nacional en dicho país.
Implícitamente, para este enfoque es suficiente clasificar de acuerdo a la categoría
de estrés sobre el ambiente, los respectivos factores de presión en la llamada
tecnoesfera, e.i. donde actúan los seres humanos a través de sus actividades de
producción, consumo, etc. Por lo tanto, se establecieron una serie de indicadores
representativos para las fuerzas y actividades potencialmente contaminantes y
degradantes, para controlar las repercusiones en los medios del ambiente. Sin
postularlo como tal, se partió de una relación causa-efecto entre los factores de
"estrés" de origen económico-humano y sus impactos ambientales en la bioesfera,
pero sin poder/querer identificar las cadenas concretas dentro de este vínculo de
causa-efecto. Esta idea ha sido retomada en el desarrollo posterior de IDS de
distinta manera.
Enfoque de Presión-Estado-Respuesta Uno de estos desarrollos ha sido el
llamado "enfoque de Presión-Estado-Respuesta" (en adelante: PER), propuesto y
lanzado al debate internacional por parte de Adriaanse (1993) y la OCDE (1991,
1994).
El enfoque PER de la OCDE se limita al segmento ambiental del DS y tiene como
objetivo principal crear un conjunto de indicadores que permitan reducir, de
manera plausible y transparente, la realidad compleja, para identificar prioridades
de problemas medulares y soluciones adecuadas en el ámbito del ambiente.
Para ello, la presentación de 12 temas y 25 indicadores sigue un modelo de
clasificación que supone viables la identificación y medición de variables e índices
ambientales que: representan las causas últimas en procesos económicos y
sociales, e.i. son indicadores de tipo "presión", indican con cierta precisión la
situación real, en forma de cambios, en la calidad del ambiente, e.i. son
indicadores de tipo "estado", reflejan las reacciones oportunas de los encargados
de la política ambiental ante los cambios de estado ambiental, e influyen, en forma
de efectos de retroalimentación, sobre el subsistema humano responsable de la
presión, e.i. son indicadores de tipo "respuesta".
El núcleo conceptual gira, entonces, alrededor de una supuesta secuencia
presión-estado-respuesta dentro de una interacción entre los seres humanos y el
ambiente, considerando ambos como subsistemas equivalentes bajo una lógica de
funcionamiento más o menos idéntica. Por lo tanto, el enfoque PER se ubica
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claramente en la perspectiva esbozada en la introducción como la visión sesgada
hacia una simplificación de la interrelación compleja entre economía y ambiente.
Al nutrirse del enfoque convencional de la EARN, debe asumir como cierta y
medible una relación de causa-efecto, así como una relación funcional entre las
respuestas de remedio y sus efectos correctivos sobre las supuestas causas del
problema ambiental.
Estas últimas siguen la lógica de reacción compensadora, sin ser orientada por
normativas explícitas de sostenibilidad en forma de metas ambientales y políticas
proactivas. Sin duda alguna, la taxonomía de indicadores de acuerdo al marco
PER constituye el hilo conductor, con ciertos matices de diferenciación, para los
actuales trabajos sobre IDS en el ámbito internacional, en particular el enfoque
tomado por la CNUDS.
Enfoque de la Comisión de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas: La
iniciativa de la CNUDS (UN-CSD 1995; UN-DPCSD 1996) en materia de IDS sigue
el marco PER, pero modificándolo por una terminología llamada "Fuerza de
Impulso-Estado-Respuesta (F-E-R)".
El cambio no se queda únicamente en la sustitución del término "presión" por el de
"fuerza de impulso", sino incluye también, el postulado de que no se parte de la
existencia de una relación causa-efecto entre los distintos elementos agrupados
bajo F, E y R, respectivamente (Spangenberg y Schmidt-Bleek 1995). A diferencia
de la OCDE, en su propuesta original, el marco taxonómico de la CNUDS
sobrepasa al ámbito ambiental y presupone únicamente una asignación analítica y
operativamente factible de distintos indicadores de acuerdo a su carácter de
representar fuerzas relacionadas a actividades humanas (F), cambios de calidad
de vida en sus aspectos económicos, sociales y ambientales (E) y medidas de
política correctivas (R ) respectivamente.
Con base en este marco, largamente debatido en varias reuniones y talleres con la
comunidad científica y política internacional entre 1993-1995, la CNUDS -en su III
sesión en abril de 1995- aprobó un amplio menú de indicadores económicos,
sociales, ambientales e institucionales con fines de divulgarlo entre los países
miembros de la ONU y servir como guía, no receta, para el trabajo, a nivel
nacional, de selección y construcción metodológica de IDS en dichos países (UN-
CSD;1995).
Dicho listado de trabajo, de tipo matriz, abarca 138 indicadores que son agrupados
horizontalmente (filas) de acuerdo a 28 temas predeterminados por los respectivos
capítulos de la Agenda 21 por una parte, y, por otra, verticalmente (columnas) por
las categorías señaladas de F,E y R.; este ha sido elaborado con cierto grado de
flexibilidad, abierto para modificaciones según las necesidades específicas de
cada país.
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Proyecto “Diseño y operación del Sistema de Información
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Posteriormente, como producto de otro largo proceso de consulta con las
organizaciones que forman socios en la red de IDS, organizada por la Comisión, la
ONU (UN-DPCSD 1996) editó un voluminoso tomo con las hojas metodológicas
referentes a cada uno de los indicadores de la lista de trabajo.
Enfoque Presión-Estado-Impacto/Efecto-Respuesta: Otra versión modificada
del enfoque PER es el llamado "Presión-Estado-Impacto/Efecto-Respuesta" (P-E-
I/E-R) que ha sido desarrollado por Winograd (1995, 1997) para el proyecto de
indicadores del CIAT/PNUMA para América Latina. Este proyecto es diseñado
particularmente para los indicadores del uso sostenible de tierras; Para ello,
combina información basada en estadísticas ambientales corrientes con variables
"georeferenciadas", e.i. indicadores generados por aplicaciones de GIS (Sistemas
de Información Geográfica).
Como se desprende de la figura adjunta, el modelo P-E-I/E-R tiene tres rasgos
principales:
Supone una interacción de presión hacia adelante y de respuesta hacia atrás,
únicamente entre el sistema socioeconómico y el sistema ambiental que se
consideran como equivalentes en términos de significado relativo y funcionamiento
de sistema.
Los indicadores económicos y sociales quedan mayormente enfocados en el
ámbito categorial de presión con origen en el sistema socioeconómico. Mientras
tanto, los indicadores ambientales y de recursos naturales representan en
particular la categoría de "estado" el cual se percibe como calidad propia del
sistema ambiental. Con ello, se tiende a reducir la multidimensionalidad dispersa
entre P, E y R del marco FER, a una visión bipolar más simplista; esto porque
asigna indicadores de la actividad socioeconómica, del uso económico de
recursos y servicios, y de eventos/procesos naturales (como desastres) al estrato
de las fuentes de presión sobre el ambiente por un lado, y por otro, prevé la
categoría taxonómica de calidad particularmente para los indicadores
representativos del ambiente y los recursos.
Se introduce dentro del ámbito de la calidad ambiental una interacción de impactoefecto
mutuo entre el ambiente y los recursos, además entre la naturaleza y la
sociedad de tipo realimentación. Lo que sugiere que una secuencia causa-efecto
entre ambas dimensiones del sistema ambiental y entre éste y la sociedad, así
como una reacción funcional ante estos impactos en forma de respuestas y
gestiones en materia de información, educación y política nacional/internacional de
recursos, sean identificables y medibles.
8.1.5 Evaluación
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Resumiendo lo anterior, tenemos el siguiente balance entre ventajas y desventajas
de los enfoques relacionados con el PER.
Como ventajas se pueden señalar:
• Introducen dimensiones diferenciadas entre variables/indicadores
indirectamente responsables del problema ambiental (presión) y
variables/indicadores directamente representativas de la calidad de vida de
índole socioeconómico y ecosistémico (estado), además variables de
política (respuesta);
• Permiten una multidimensionalidad en correspondencia a la
multifuncionalidad de los RN y ecosistemas y a las múltiples interacciones
entre la sociedad y el ambiente.
• Se refieren claramente a problemas concretos (ya identificados) y datos
existentes (aunque a veces dudosos en cuanto a su calidad y relevancia del
problema).
• No implican ningún problema de agregación.
Como desventajas sobresalen los siguientes puntos:
• Están en su mayoría orientados hacia indicadores referentes al output
(emisiones, residuos, erosión)y estado de calidad, para cuyo registro y
medición muchas veces no existen conocimientos, con certeza, sobre el
alcance de impacto y los riesgos de alteración ecosistémica;
• Tienden a sugerir una relación causa-efecto-respuesta lineal que realmente
no puede comprobarse como cierta;
• Siguen mayormente el principio de mitigación en lugar del principio de
prevención;
• Resulta difícil un monitoreo de desempeño, debido a que la enorme
desagregación en muchísimas dimensiones e indicadores obstaculizan la
correspondiente fijación de metas, de guía para la sustentabilidad que
contrasta con un enfoque de "benchmarking" basado en un sólo o muy
pocos indicadores con valores de meta/estándar;
• No se presta para el diseño de una guía central claramente direccionada
hacia la búsqueda de una solución integral, al tener que responder a una
gran variedad de problemas desconectados.
8.1.6 Enfoques de indicadores con orientación hacia una mayor agregación y un
deliberado monitoreo acorde a normativas del DS.
Como se hizo evidente en la sección anterior, del examen crítico de los
indicadores apegados a un menú "ecléctico" como el de la CNUDS, se llega a
plantear la disyuntiva: ¿se quiere obtener una gama de IDS muy diversos con
fines primordiales de una rica información diversificada per se, o se quiere
disponer de un conjunto reducido, con fines primordiales de facilitar un diseño
Sistema de Gestión de Indicadores Ambientales Marinos y Costeros SIGEIN 55

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operativo para la evaluación del desempeño acorde a metas normativas
políticamente fijadas?. La segunda parte de esta disyuntiva implica
innegablemente una postura que prioriza la agregación en comparación a la
multidimensionalidad, con el propósito de dar al trabajo de IDS un uso decisivo en
materia de políticas estructurales que prevengan, más que mitiguen, alteraciones
no deseadas en la calidad de vida socioeconómica y ambiental.
En esta línea de enfoque se ubican una serie de ensayos relativamente recientes
que se desarrollaron ante todo en Europa desde los fines de los años del ochenta.
El trabajo pionero en este contexto ha sido la construcción de indicadores
ambientales seleccionados para proporcionar el sustento empírico de los "Planes
Nacionales para la Política ambiental (NEPP)" en proceso de preparación desde
1989, y de las correspondientes evaluaciones de logros en los "Reportes
Nacionales sobre el Ambiente (NEO)" en los Países Bajos (National Institute for
Public Health and the Environment-RIVM 1992; Adriaanse 1993; Bakkes 1994).
La selección temática de los indicadores considerados es bastante parecida a la
de la OCDE, aún cuando con mayor énfasis en problemas típicos de Holanda,
como la contaminación de suelo bajo, cultivo agrícola a causa del sobreuso de
fosfatos, nitrógenos y metales pesados. Sin embargo, en contraste al proceder de
la OCDE que queda limitado a la presentación de valores históricos de los IDS, los
NEO hacen explícitos los valores de situación real, los valores-meta y las brechas
entre éstos y los actuales a través de indicadores claves. Además, la evaluación
de las brechas sirve para diseñar estrategias a largo/mediano y medidas a corto
plazo para reducir los niveles excesivos de los valores históricos en relación con
los valores de meta. Con ello, tanto los NEPP como particularmente los NEO se
basan explícitamente en la imagen normativa de sostenibilidad, en contraste a la
mayoría de ensayos con IDS que se restringen al mero uso de éstos para un
monitoreo del desempeño ambiental en su aspecto de cambio real, sin integrar
normas estrictas de sostenibilidad que guiarían una política ecológica práctica de
cambio estructural.
Lo planteado, constituye el reto principal para otras dos iniciativas en el campo de
IDS -una enfocada en el ámbito ambiental, la otra con orientación más holística
hacia el DS- que merecen mencionarse en la presente exposición. Nos referimos
al "Comité Científico sobre Problemas Ambientales" (SCOPE) a nivel internacional
por una parte, y por otra, a la "Fundación de una Nueva Economía" (NEF) en
Inglaterra. Ambas instituciones no-gubernamentales pueden considerarse como
portadores de liderazgo, en el debate internacional. , con respecto al diseño
innovativo de IDS de carácter científico.
Pese a que el SCOPE esta íntimamente relacionado con el trabajo de la CNUDS,
su propia propuesta se dirige a la agregación de indicadores ambientales más allá
del menú disperso conocido bajo el enfoque P-E-R (SCOPE 1995). Al ser mucho
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más crítico en cuanto a las posibilidades de conocer y medir cambios de calidad
ambiental en el marco de ecosistemas con las propiedades varias veces
señaladas, SCOPE dirige su agenda de investigación hacia un tipo de índice de
sustentabilidad ecológica que representa sintéticamente el potencial del daño
ambiental en la parte de las fuentes humanas identificables (en la categoría de
"presión"), y que se presta para manejarlo a través de una política integral. Esta
agenda está todavía en pleno desarrollo, dando quizás resultados más concretos
a fines de este siglo cuando concluye la segunda fase del plan de trabajo de
SCOPE en esta materia.
El enfoque de la NEF (1995) es un tanto distinto ya que va más allá de indicadores
de sostenibilidad ambiental, priorizando la construcción de un índice agregado que
parte del famoso IDH del PNUD y ampliando éste a la dimensión ecológica. Para
ello, también asume la posición de que, tanto los sistemas sociales como los
naturales son sistemas abiertos, complejos y difícilmente manejables con
enfoques convencionales. Por lo tanto, un IDS a nivel agregado debe reflejar
prudencia ante una intervención en esta dinámica escasamente predecible, dando
lugar a uno o pocos indicadores de tipo alerta para el proceso social de decisiones
en la sociedad civil. Este proceso no se basaría tanto en políticas
gubernamentales destinadas puntualmente a cuestiones del manejo de crisis a
corto plazo, sino más bien en innovaciones que cambiarían estructuralmente las
fuerzas de origen social (patrones de consumo y producción, etc.) de los síntomas
de degradación socioeconómica y ambiental.
No obstante, su distinta envergadura temática, ambos enfoques comparten una
heterodoxia refrescante en comparación a los enfoques taxonómicos arriba
discutidos, esto porque plantean, a un nivel de agenda para el futuro, el uso
normativamente prescriptivo para inducir cambios profundos de orientación
proactiva, como el mayor reto para el debate sobre IDS.
8.1.7 Enfoques de indicadores conceptualmente basados en el llamado "espacio
ambiental"
La línea de razonamiento subyacente a los enfoques de NEPP/NEO, SCOPE y
NEF se encuentra, en forma más concisa y explícita, en una nueva corriente de
pensamiento sobre el problema ambiental en su contexto social. Ésta ha venido
emergiendo en Europa en los últimos años y ha impactado también en varios
diseños de IDS en los recientes estudios sobre "Europa Sostenible" (Friends of the
Earth Netherlands 1992; Friends of the Earth Europe 1995; BUND/MISEREOR
1996). Su enfoque básico es el denominado "espacio ambiental" (en adelante EA)
que tiene su origen en la reconceptualización de la interacción economía-ambiente
por parte de Opschoor (1992; 1994) por un lado, y por otro, en el replanteamiento
de lo normativo en escenarios de una política ambiental sostenible mediante la
categoría "eco-capacidad", propuesta llevada al debate sobre SDI por parte del
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Consejo Asesor para la Investigación sobre la Naturaleza (RMNO) en Holanda
(Weterings/Opschoor 1992).
La única publicación en Español (de acuerdo a mi conocimiento) que introduce al
concepto del "espacio ambiental" y sus implicaciones para los IDS y las
correspondientes políticas económico-ecológicas, es el aporte de Spangenberg
(1996).
Bases conceptuales: El enfoque de EA puede ubicarse en el marco conceptualanalítico
de la segunda posición tematizada en la primera sección. Se caracteriza
por tres rasgos fundamentales:
• Pone mayor atención al llamado metabolismo industrial, que es equivalente
al flujo de materia-energía con amenaza de producir un estado de desorden
en términos termodinámicos y con riesgo de disturbar irreversiblemente las
propiedades de resilencia y auto-organización de los ecosistemas en
relación con el sistema social humano (economía, cultura, tecnología);
• Vincula el nivel de producción física, directamente con la distribución a
través de derechos iguales de los seres humanos con respecto al acceso y
uso de los recursos y el disfrute de servicios generados por la economía
sustentada por la naturaleza. Este vínculo entre escala y distribución se
aplica tanto a la equidad dentro de la presente generación como a la
equidad entre ésta y las futuras generaciones.
• Normativamente, postula un patrón de desarrollo cualitativamente
reestructurado cuyo consumo intermedio (en forma de insumos para la
producción) y final (en forma de servicios para el disfrute de los ciudadanos)
de las materias primas, recursos naturales y servicios ambientales se
mantenga dentro de determinadas limitaciones biofísicas, constituidas por
el "espacio ambiental".
• Como se puede apreciar, el EA no es únicamente un concepto de índole
ecológico, sino abarca también -por lo menos implícitamente- cuestiones
claves de carácter social y ético. Sus tres dimensiones son entonces:
Límites biofísicos: Equivalen a un consumo de recursos que concuerda con un
nivel per cápita (o por unidad territorial) normativamente establecido como
consumo coherente con 4 reglas de sustentabilidad ecológica (p.ej. Daly 1994):
• Minimizar el uso de recursos naturales no renovables o alternativamente,
procurar que la tasa de agotamiento sea menor/igual a la tasa de
sustitución por recursos renovables;
• Procurar que la tasa de cosecha de recursos renovables sea menor/igual a
la tasa de regeneración natural;
• Prevenir que la cantidad de residuos no reciclables sea menor que la
capacidad de asimilación natural del ambiente en su función de ser
sumidero;
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• Procurar que la escala de espacio-tiempo de intervenciones antropogénicas
concuerde más o menos con la escala de espacio-tiempo de la capacidad
de resistencia y adaptación de procesos ecológicos (mantenimiento de las
funciones de soporte a la vida).
8.1.8 Equidad intrasocial e internacional
Equivale al derecho igual percápita por el uso/consumo de recursos acorde
al espacio ambiental nacional (recursos de envergadura local y nacional, p.
ej. agua) e internacional (recursos de alcance global, p. ej. atmósfera, capa
de ozono, etc.). Ambos espacios establecidos por las restricciones
biofísicas señaladas en el punto 1 deben ser consensualmente fijados por
paneles de expertos y/o por debates políticos más amplios entre portadores
de interés de la sociedad civil.
Herencia social intergeneracional: Implica el establecimiento de límites
físicos para la actividad humana (presente generación) de acuerdo con el
principio de minimización de riesgos para futuras generaciones. Con ello, se
está dando prioridad (en términos de juicio de valor) al principio de
precaución ética que no concuerda con el aún predominante principio de
optimización de la asignación de recursos en función de precios e
indicadores monetarios.
La problemática fundamental que dirige el diseño de IDS bajo la perspectiva
del EA es la sobreapropiación del EA (sobreconsumo por supuesto
insostenible). Ésta se produce cuando el consumo unitario de material o
área bioproductiva que corresponde a una determinada actividad humana
(consumo final per cápita, producción sectorial, producción por unidad
territorial), excede al consumo compatible con el EA correspondiente a
dicha actividad o determinado segmento de población.
En el recuadro 1 se resumen las categorías claves del análisis del EA, que
a su vez constituyen el núcleo de la correspondiente propuesta de
indicadores por parte de este enfoque.
8.1.9 Categorías e Indicadores Claves del Enfoque de "Espacio Ambiental"
Intensidad de recurso: Es un cociente que relaciona los insumos (flujo físico en
toneladas y/o ocupación en hectáreas) de la materia, energía y/o tierra necesaria
en el ciclo de vida total de un determinado producto con la cantidad de servicios
brindados por tal producto. Es decir, es el total de recursos consumidos por unidad
de servicio con relación a una determinada actividad productiva.
Productividad de recurso: Como la inversa de la intensidad de recurso, es el
cociente entre la cantidad física o el valor monetario del servicio brindado por una
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determinada manera de producción, y el insumo total de recursos necesarios para
todo el ciclo de vida del producto. O sea, equivale al output de servicios generados
por una unidad de recursos consumidos a lo largo del proceso de su producción
primaria y secundaria, comercialización , consumo y manejo de los resultantes
residuos.
Eco-eficiencia: Equivale a aumentar la productividad de recurso de manera tal
que la actual sobreapropiación del espacio ambiental se reduzca en dirección
hacia el nivel de su límite sustentable, a través de cambios en el patrón
tecnológico y el consumo final, ambos cambios orientados al potencial
ambientalmente dañino en el lado del insumo. Su efecto a nivel de determinado
producto o a nivel sectorial/macro se mide por la intensidad del recurso (debe
disminuirse) o, correspondientemente, por la productividad del recurso (debe
incrementarse).
Eco-sufiencia: Significa un cambio en la actitud individual y el estilo de vida social
hacia una mayor conciencia sobre la esencia de la calidad de vida y nuevos
patrones de consumo social (por supuesto con distinta relevancia para los países
de Norte y del Sur respectivamente).
Conduce a una revaloración de lo que significa bienestar para el individuo y la
sociedad, y, por ende, induce a patrones de demanda menos "materialistas", que
a su vez llevan consigo cambios estructurales de producción menos intensiva en
recursos e insumos materiales.
Los indicadores correspondientes serían coeficientes representativos de una
estructura de consumo y producción cualitativamente cambiada, pero con
intensidades del recurso significativamente reducidas.
Aplicaciones en forma de indicadores :El concepto de EA y los
correspondientes indicadores orientados, consecuentemente, a la categoría de
presión, se han aplicado en los últimos 5 años en varios estudios y planes de
sostenibilidad ambiental en Europa, a saber en "Holanda Sostenible", "Alemania
Sostenible" y Europa Sostenible" (ver las referencias correspondientes a "Friends
of the Earth" a inicios de la presente sección).
Un breve vistazo sobre el cuadro sinóptico en el último estudio, "Europa
Sostenible", que ha sido impulsado por los Amigos de la Tierra, Oficina Europa, y
compilado por el Instituto Wuppertal en Alemania, debe ser suficiente para tener
una idea sobre la utilización de indicadores de índole de meta normativa.
Los 16 indicadores seleccionados se relacionan con el consumo de recursos en el
lado de insumo de la economía europea, siguiendo la metodología de intensidad
del recurso anteriormente expuesta. Dichos indicadores se diferencian por el uso
actual per cápita, las metas per cápita fijadas de acuerdo al EA, el cambio
últimamente necesario para alcanzar las metas del EA correspondiente al año
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meta 2050, las metas políticamente más moderadas para el año 2010 y el cambio
respecto al uso actual, para alcanzar dicha meta más viable a mediano plazo.
La determinación de las metas se efectuó con base en algunas recomendaciones
de consenso por parte de paneles/comisiones de expertos (como p. ej. el IPCC en
el caso de las emisiones de CO2 y la transformación del uso de energía). En el
caso de las materias primas no renovables, se fijaron las metas para el 2050 con
base en una reducción por un factor 2 de desmaterialización en el ámbito global, lo
que implica, bajo la consideración del principio de equidad entre el Norte y Sur,
metas de reducción entre 85 y 100 % (más o menos por un factor 10) en el ámbito
nacional.
La magnitud de los cambios en los patrones de uso de la tierra, para pasar de los
vigentes hoy en día a los postulados para el año 2010, ha sido calculada con base
en consideraciones normativas, para lograr hasta el año meta una autosuficiencia
continental en recursos de la tierra y el bosque (e.i. no importar más
tierras/’bosques’ del Sur), una agricultura orgánica exclusiva (hasta 2050), una
forestería sustentable, una conversión de tierras económicamente utilizadas hacia
áreas protegidas (10 % del área total) y, finalmente, un paro al crecimiento de
áreas "selladas" con obras de infraestructura vial, etc.
Enfoques de normalización: índices tipo "proxy" : En el debate sobre IDS una
corriente, aún en clara minoría, postula por el uso de índices que apuntan a
"normalizar" las distintas dimensiones y unidades de medición a una sola variable
"proxy", que representaría la intensidad del uso de distintos recursos de manera
"universal". No se pretende hacer una agregación a partir de distintos indicadores
con distintas características o unidades de medición física, lo que se propone es
trabajar con un índice aproximado de la presión ambiental en su fuente medible,
e.i. en el lado del insumo material del proceso de producción y consumo. De esta
forma, se podría disponer de un indicador que reduce las dimensiones de calidad
difícilmente identificables y medibles, a un índice (unidimensional). Éste, por
razones de plausibilidad basada en la precaución, indicaría entonces el potencial
del daño ambiental proveniente desde el lado del consumo, y serviría como guía
simplificada, pero transparente, para la ‘correcta’ dirección del cambio hacia un
espacio ambiental seguro en términos de riesgos ecológicos.
Bajo esta perspectiva, han sido propuestos dos enfoques de índice para el monitoreo del EA: El
primero trabaja con base en la intensidad del material (incluyendo la energía),y el segundo en la
intensidad de la tierra bioproductiva.
Intensidad del material por unidad de servicio (MIPS="material intensity per
service unit"). La definición y el cálculo numérico del índice denominado MIPS son en principio
idénticos a la intensidad del recurso ya expuesta. La MIPS se destaca por las siguientes
características (Schmidt-Bleek 1994):
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• La medición del insumo de material se refiere al ciclo de vida total del
producto, abarcando su producción, consumo y depósito como residuo
"desde la cuna hasta la sepultura";
• Incluye no solo el material efectivamente utilizado en el proceso de
producción, sino también toda la masa de tierra y otra materia extraída,
removida y erosionada a partir del suministro de la materia prima en su
lugar de origen. Estos materiales de denominan "mochilas ecológicas"
(ökologische Rucksäcke’) y son de particular interés para los países del Sur
que exportan minerales y recursos renovables. Esto porque sus productos
de exportación no sólo llevan consigo todo el daño directo producido por el
cultivo y cosecha del recurso económico, sino también las alteraciones
terrestres y ecosistémicas indirectas a causa del proceso de extracción y
remoción.
• La unidad última a que se atribuye toda la suma de materiales consumidos
en términos unitarios es la del servicio que brinda el producto bajo análisis.
•
Similarmente, se puede conceptualizar y operacionalizar el índice denominado
"intensidad del área por unidad de servicio" ("area intensity per service unit"-
AIPS).
Algunos ejemplos de MIPS y AIPS son los siguientes:
• volumen total de energía y material consumido por kilómetro, relacionado a
un vehículo de combustible fósil o de eletricidad fotovoltaica.
• volumen total de hectáreas ocupadas para producir un kilogramo de tomate
cultivado en fincas abiertas o en plantas de calor invernadero (‘hidroponic
greenhouses’).
•
Los mismos razonamientos conceptuales y cálculos numéricos al nivel de
producto/servicio individual, pueden aplicarse en principio a cualquier nivel de
análisis (municipio, sub-regional, nacional, continental, mundial) para guiar y
monitorear la desmaterialización y el cambio estructural ecológico, ambos
tendientes a un bienestar (calidad de vida) de igual o mayor nivel, pero con menor
intensidad del material/área y sobreapropiación del espacio ambiental (ver
Femia/Hinterberger/Luks 1996).
8.1.10 El enfoque de "huella ecológica"
Este índice aproximado con el nombre llamativo "huella ecológica" ("Ecological
Footprint"- en adelante EF), ha sido desarrollado y propuesto al debate sobre IDS
por parte de los economistas canadienses Wackernagel y Rees (1994, 1996).
El indicador EF se refiere a la cantidad total de tierra bioproductiva (ha) para
soportar el consumo de materia-energía actual -o previsible sin cambio del patrón
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de consumo- de una persona o población humana determinada, o de una unidad
territorial definida (ciudad, distrito, región, país, mundo). Dicha tierra se apropia de
la capacidad ecosistémica (suministro de recursos, asimilación de residuos, etc.)
que proviene de cualquier parte del planeta (‘tierra importada’).
Conviene señalar que la huella ecológica (ef) y la productividad biofísica (p) está
en una relación inversa, parecida a la relación ya planteada entre la intensidad del
recurso y la correspondiente productividad del mismo.
Con ello, el uso de EF como índice de dirección (regla de "dedo") para lograr un
cambio estructural de índole ecológico, que busca un consumo menos intensivo
en el recurso de tierra representativo para otros recursos naturales, es similar a la
MIPS. Se debe reducir el EF mediante un menor consumo per cápita de bienes y
servicios basados en recursos y/o invertir en el incremento de la bioproductividad.
Ambos cambios reducirían la sobreapropiación insostenible del espacio ambiental
o -equivalentemente- de la capacidad de carga (en términos de Wackernagel/Rees
1996).
Sinopsis comparativa en función de los ejes centrales del debate sobre IDS:
A manera de conclusión, a continuación se resume el análisis anterior con
referencia concisa a los ejes del debate conceptual sobre IDS. Para ello y con el
propósito ilustrar los contrastes, incluso con el peligro de una simplificación, la
sinopsis va a poner énfasis en una comparación entre los enfoques con perfil PER
y EA respectivamente. En el caso del enfoque PER se hace referencia primordial a
su versión desarrollada por parte de la propuesta de la CNUDS, en el caso del EA
se pone mayor atención a los dos índices denominados por las siglas MIPS y EF
respectivamente.
Inventario de información diversificada vs. utilidad para el monitoreo de
políticas del DS: Esta disyuntiva tiene que ver con la decisión nada fácil de
priorizar la desagregación ante una agregación. Resulta evidente que las
propuestas enmarcadas en el enfoque PER presentan inventarios muy útiles de
información amplia y diferenciada sobre variables e indicadores del DS en sus
distintos niveles y categorías. Sin embargo, ésta ganancia en el aspecto de
taxonomía se logra a costa de un uso para el monitoreo y la planificación que
requiere innegablemente un cierto grado de agregación. Para ello, se prestan
mejor uno o pocos indicadores agregados (como en los estudios de "Europa
Sostenible") o un índice normalizado. Por ende, las propuestas ubicadas en el
marco del EA, en particular la MIPS y el EF resultan mucho más pertinentes para
proporcionar un monitores operativamente guiado por un simple índice de
chequeo. Además, tales posturas en favor de una agregación/simplicidad son
potencialmente aptos para inducir cambios estructurales de gran envergadura
social ambiental con base en metas de reducción ambiciosas en cuanto al flujo de
recursos sobreapropiados en el lado de insumo del subsistema económico.
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Sostenibilidad ecológica vs. Desarrollo Humano Sostenible como
orientación primordial de IDS: Bajo este criterio el contraste es totalmente
acentuado. Mientras el enfoque del EA enfatiza deliberadamente en la creación de
un índice representativo de la sustentabilidad ambiental, el enfoque PER, sobre
todo en su versión FER propulsada por la CNUDS, intenta abarcar los distintos
niveles temáticos y dimensiones empíricas del reto de desarrollo humano
sostenible. En este sentido es un enfoque más integral, pero a costa de ser
operativo (ver apartado anterior).
Sin embargo, conviene mencionar que el enfoque del EA implica también el abordaje de
cuestiones centrales de índole social y ético, quizás con una mayor consistencia conceptual que el
enfoque PER/FER. Además pone en el tapete del debate el tema de la disparidad Norte-Sur y la
equidad intergeneracional con mayor poder analítico-normativo que la CNUDS, cuyo enfoque
queda vago en este aspecto. Dicha coherencia -por supuesto en perjuicio de los criterios de
diversidad y variabilidad (Bossel 1996)- proporciona un mayor grado de comparabilidad a nivel
internacional que difícilmente se puede esperar del menú ecléctico de la CNUDS.
Papel de la categoría "presión" vs. significado de la categoría "estado y
cambio de calidad" : Como ya se desprendió de lo expuesto en la sección VI, el
concepto del EA predetermina la selección de la categoría de interés primordial
entre las posibles clasificaciones de presión, estado y respuesta. Al identificar la
función ambiental de ser fuente de insumos/recursos para el sistema
socioeconómico cuyo transumo constituye el mayor potencial del deterioro,
privilegia la parte de presión ambiental como su área de acción.
Por su parte, la atención del enfoque en la línea PER/FER parece concentrarse,
aparte del ámbito de presión / fuerza impulsadora, en la parte categorial de estado
/ cambio en la calidad, o sea en la función del servicio de la naturaleza de fungir
como sumidero de contaminantes. Esto con el afán de identificar los síntomas de
los problemas para medirlos bajo el supuesto de disponer de información
multidimensional sobre estos, y atacarlos con medidas correctivas ex-post.
Vínculo entre lo ambiental y lo económico vs. integración de lo económico
en lo ecológico: Retomando los dos esquemas "paradigmáticos" con respecto a
la interacción entre el ambiente y la economía (figuras 1 y 2), se puede hacer
constar que el enfoque plasmado en la propuesta de la CNUDS tiende a priorizar
un vínculo entre lo ecológico y lo socioeconómico desde la perspectiva de
sistemas con rango equivalente. Mientras tanto, los índices enmarcados en el
enfoque del EA buscan una integración de los procesos y patrones
socioeconómicos con los límites ecológicos desde una perspectiva ecosistémica
que engloba al subsistema socio económico a través de una coevolución dinámica
y nada funcional para la economía.
Sin embargo, conviene aclarar que ambos intentos de integración son aún muy
lejos a ser esquemas coherentes, evidenciándose ahí uno de los retos más
importantes para la agenda de trabajo en materia de IDS.
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Mediciones exhaustivas y "exactas" para correcciones puntuales vs. señales
crudas de tipo alerta para cambios estructurales: Sin duda alguna, los
enfoques PER y FER están apegados al credo de que se requieren conocimientos
exactos y mediciones numéricas de los problemas socioeconómicos y ambientales
antes de tomar medidas de ajuste y mitigación. En este sentido, reflejan lo que se
puede llamar Ciencia Normal que se caracteriza por su búsqueda de tomar
decisiones sólo cuando la información total está debidamente preparada, aunque
debe partir de supuestos inciertos sobre el comportamiento de los seres humanos
y la naturaleza.
En contraste, los indicadores conceptualizados en el marco del EA se ubican en la
corriente epistemológica, para no decir ético-moral, que se caracterizó (en la
introducción) bajo el programa de una Ciencia Post-Normal. Ante la falta
sistemática de certeza e certidumbre; la metodología de la Ciencia Post-Normal
aboga por reglas de "dedo" (‘thump’), sin hacerse dependientes de mediciones
"científicamente correctas" cuyas bases de información siempre tienden a ser
incompletas e inciertas.
Entonces, mientras los sistemas de IDS de tipo FER siguen el paradigma de
requerimientos aparentemente científicos, los enfoques de EA son ejemplos de
estas reglas de dedo con carácter normativo-social que no deslegitimizan
compromisos de valor derivados de procesos participativos de consulta y decisión
de los portadores de interés, para poner en marcha la dirección y no la exactitud
de algunos cambios urgentes desde la perspectiva de prevención.
En este contexto, el tipo de medición preferible -física vs. monetaria- es una
cuestión del tipo y alcance del conocimiento. Mientras los indicadores del enfoque
PER/FER combinan ambas dimensiones de medición, los del EA postulan por
mediciones físicas únicamente.
Esto porque tiende a ser una "aventura" confiar en las cifras monetarias en vista
de las propiedades señaladas de sistemas complejas que son propias de la
sociedad y la naturaleza.
Enfasis en la respuesta política: compensación vs. prevención
Relacionado con el punto anterior, se evidencia que los dos enfoques bajo análisis
tienen un distinto énfasis respecto a la orientación básica de las políticas guiadas
por los IDS.
Por un lado, los sistemas de IDS acorde al marco PER/FER están sesgados a
considerar primordialmente políticas socioeconómicas y ambientales con un
carácter de compensación y una visión relativamente cortoplacista. Esto porque
proponen mayormente indicadores de respuesta que representan medidas de
remedio reactivo.
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En contraste a lo anterior, los índices amparados al enfoque del EA son
prioritariamente diseñados para disponer sobre guías de monitoreo con fines de
implementar cambios estructurales de índole ecológico mediante una gran gama
de políticas económicas y reformas institucionales de corte proactivo.
Concluyendo este ensayo, conviene plantearse como punto central de la agenda
del futuro trabajo sobre IDS este reto últimamente subrayado. Es decir: interesa el
diseñar indicadores más o menos agregados que se prestan para monitorear un
cambio profundo hacia patrones de consumo y producción más sostenibles, en
lugar de seguir trabajando con listados de indicadores dispersos que sirven
mayormente para respuestas de política aisladas y que tienden a curar, no
erradicar los síntomas de la actual crisis ecológica en el ámbito internacional.
8.2 La importancia del libre acceso a la información ambiental
8.2.1 La participación comunitaria su importancia para mejorar la calidad de vida y
el medio ambiente.
La solución de los problemas ambientales "... no concierne solamente a los
órganos administrativos del Estado y a sus aparatos ideológicos (escuela,
universidad, sistema jurídico, medios de comunicación), ésta trasciende hacia una
participación amplia de la sociedad civil en la configuración de nuevos estilos de
vida, relaciones de poder y modos de producción". (LEFF, E. 1994). Por otro lado
la crisis ambiental no sólo se manifiesta en la destrucción del medio físico y
biológico, sino sobre todo en la degradación de la calidad de vida, tanto en el
ámbito rural como en el urbano.
Frente a esta situación, la participación comunitaria es cada vez más necesaria
para lograr una mejor calidad de vida y calidad ambiental. Es imprescindible que la
sociedad se movilice para exigir aquello que le corresponde, instaurando en el
sistema democrático - representativo una democracia participativa:
Para justificar, en parte, porqué es necesaria la participación comunitaria, es
necesario definir qué es la calidad de vida, y esta puede definirse como "el grado
de bienestar individual y en grupo, determinado por la satisfacción de necesidades
fundamentales de la población urbana, con los recursos disponibles en el
ambiente natural, transformado y social de la ciudad" (DELGADO DE BRAVO, M.
1997). Podemos decir entonces que la calidad de vida de la población está
condicionada por 1a calidad del ambiente, tanto física - natural como
socioeconómico en que se encuentra el grupo humano.
El grado de bienestar individual y grupal al que se alude requiere de la
participación comunitaria, ya que es la misma sociedad, quien debe priorizar y
mostrar cuáles son las áreas que necesita mejorar, es decir las necesidades
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deben surgir verdaderamente de la comunidad y no ser impuestas en forma
autoritaria por algún técnico, científico o burócrata externo a la problemática.
Teniendo en cuenta esto, "la participación ciudadana además de ser una
necesidad de la población, es un medio efectivo de intervención de la sociedad
civil en la solución de problemas y en los procesos de cambio. Entendida como el
diálogo activo y la búsqueda de consenso entre los diferentes actores sociales,
gubernamentales y no gubernamentales, conduce a la generación de compromiso
y voluntad política y constituye la base de la viabilidad sociopolítica de cualquier
proceso de planificación. Si el conocimiento es para la acción y gestión, no puede
ser técnico - burocrático sino técnico - consensual - participativo, como hilo
conductor del compromiso de los diversos actores, que toman las decisiones o se
ven involucrados en ellas" (Ibídem).
Pera "la participación comunitaria requiere de ciertos niveles de organización.
Cuando la participación es individual, se necesitará información, capacitación o
preparación previa. Cuando la participación es grupal, el requerimiento será en
cuanto al modo de organización". (DA GOSTA PEREIRA, N.; TANCREDI, E. y
TUlS, C. 1995.).
Asumimos aquí el concepto de participación como no limitada a canales
institucionalizados de representación, sino en el sentido de poder constituyente,
como práctica participativa y de ejercicio democrático, como "paradigma de una
dimensión temporal abierta sobre el futuro" (NEGRI, A. 1994, p. 379).
Más allá de lo debatible que puede resultar el tema, nuestro interés aquí es
relacionar este concepto de participación comunitaria, con la calidad de vida.
Como es fácil visualizarlo, el tema se recorta entonces de un vasto ámbito como
es el de los movimientos populares urbanas, al cuál numerosos autores le han
dedicado extensas investigaciones.
Podemos concluir diciendo que "la calidad de vida de una comunidad es relativa,
es ecología política antes que técnica, pues la sustentabilidad de un proyecto
depende de las capacidades e implicaciones de la población en la solución
propuesta" (VILLASANTE, T.. 1994), un estudio de la calidad de vida urbana para
mejorarla no puede dejar de captar tal subjetividad constituyente, y no debe evitar
captar las interpretaciones de los individuos involucrados.
¿Qué es el libre acceso a la información ambiental?. En este apartado vamos
a definir qué es la información ambiental. En este caso podemos estar
refiriéndonos a diferentes cosas (TARAK, P.; SABSAY, D. 1997). Todo este tipo
de "información ambiental" permite sensibilizar sobre diversas situaciones y a
partir de ella se pueden generarse distintos procesos de organización social y
participativa en la comunidad.
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a) Información sobre el estado general del medio ambiente.
Se trata del conocimiento existente sobre las condiciones y las características de
los ecosistemas, de cada uno de sus elementos y recursos naturales y de los
efectos en ellos de las múltiples actividades humanas. Por ejemplo: el estado de la
calidad del aire en las ciudades, las fuentes de emisión atmosférica y la incidencia
en la salud de la población y en la economía de su gente.
b) Información sobre la incidencia ambiental significativa de actividades
humanas especificas.
Determinados tipos de actividades pueden generar efectos ambientales de
importancia por la naturaleza misma de la actividad. Así, determinados industrias
(curtiembres, frigoríficas, petroquímicas) deben adoptar resguardos particulares
para mitigar los efectos de su actividad corriente en el medio ambiente local. Por
ello, la información que generan las industrias sobre su propia incidencia en el
medio ambiente es de importancia para la comunidad ya que pueden afectar tanto
la calidad de la salud de la población como el medio natural donde la comunidad
desarrolla su vida. Por ejemplo: i) Impactos habituales en el ambiente de una
actividad corriente, pero considerados tolerables por el marco regulatorio
existente, ii) Accidentes industriales y sus posibles impactos en la salud pública y
ambiental,
c) Información sobre posibles efectos en el ambiente de una actividad
propuesta aún inexistente.
Otro tipo de información es aquélla que se relaciona con los ejercicios de
predicción sobre posible efectos en el ambiente de alguna actividad propuesta.
Por ejemplo, cuando se trata de la planificación de una represa hidroeléctrica aún
inexistente y que se predicen los efectos negativos en el medio ambiente, estamos
hablando de lo que comúnmente se refiere como EIA (Evaluación del Impacto
Ambiental). La información que se genera en el marco de los procedimientos de
EIA permite también activar el protagonismo cívico en torno a la problemática
ambiental; sea por que existan intereses afectados directamente (en su propiedad,
salud, seguridad o medio ambiente) o porque sensibiliza los valores de
ciudadanos preocupados por el manejo racional de las cuestiones públicas
ambientales.
d) Otras informaciones de naturaleza ambiental.
Podrían agregarse otras subcategorías que combinan algunas de las tres
mencionadas. Por ejemplo: i) Es considerada como "información ambiental"
aquélla que se refiere al impacto ambiental que genera un sector económico en su
conjunto - por ejemplo, la industria siderúrgica - o una actividad económica - tal
coma el comercio internacional en un área de libre comercio. ii) Otros ejemplos se
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refieren a la información que se genera a partir de las encuestas de opinión
pública sobre preferencias y prioridades de problemas ambientales; ej.
contaminación atmosférica, sonora o espacios naturales. iii) También hay que
mencionar la información ambiental meramente estadística. Los resultados de las
muestras y de los diversos monitoreos periódicos que realizan distintas
instituciones. Por ejemplo, los datos diarios sobre los niveles de monóxido de
carbono en el aire urbano que luego son publicadas en diversos medios
periodísticos. iv) Finalmente, hay que señalar la información de cualquiera de las
categorías previamente mencionadas que se manifiestan, de uno u otro modo,
dentro de los diversos expedientes administrativos, legislativos y judiciales.
En definitiva podemos concluir diciendo que el libre acceso a la información
ambiental, es la posibilidad de acceder sin trabas a cualquier tipo de información
de las mencionadas, abriendo la posibilidad par parte de cualquier ciudadano de
seleccionar la información que requiere del menú de información pública que
administra el Estado. Por último se debe diferenciar el libre acceso a la
información ambiental con el derecho a la información ambiental ya que este
último se puede satisfacer simplemente con la producción de información desde el
Estado, sin importar su utilización.
8.2.2 El libre acceso a la información ambiental y su importancia para la
participación comunitaria.
Habiendo analizado, por un lado cuan importante es la participación comunitaria
para la calidad de vida y el medio ambiente, y por otro que es el acceso libre a la
información ambiental; en esta última parte del trabajo realizaremos una
conjunción de ambos aspectos.
Como fue explicado, la determinación sobre el futuro de la calidad de vida y
nuestro medio ambiente requiere un activo protagonismo del conjunto de actores
sociales y ciudadanos. La complejidad de variables culturales, sociales, científicas,
económicas y tecnológicas que envuelve la formulación efectiva de políticas
públicas, de normativa y de decisiones administrativas cotidianas por parte de las
autoridades gubernamentales requiere de la presencia y la participación de la
comunidad.
De esta forma los problemas ambientales sólo pueden solucionarse si se logra
saciar la imaginación, el conocimiento colectivo y acumulado, la fuerza y el
dinamismo de la comunidad y de cada uno de sus integrantes.
Por ello, la participación social resulta la base de cualquier respuesta al desafío
más importante de estos tiempos.
Por esto, para poder garantizar una activa y efectiva participación comunitaria es
necesario asegurar una adecuada información ambiental y el libre acceso a
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información por parte de cualquier ciudadano. El siguiente Cuadro presenta
algunas declaraciones que afirman estos conceptos y demuestran que se trata de
una tendencia universal, dentro del cual se enmarca la evolución de nuestra
Región.
Declaración de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Medio Ambiente y
Desarrollo - Río de Janeiro - 5 de junio de 1992
Principio 10: "El mejor modo de tratar las cuestiones ambientales es con la
participación de todos los ciudadanos interesados, en el nivel que corresponda. En
el plano nacional, toda persona deberá tener acceso adecuado a la información
sobre el medio ambiente de que dispongan las autoridades publicas, incluida la
información, sobre los materiales y las actividades que ofrecen peligro en sus
comunidades, así como la oportunidad de participar en los procesos de adopción
de decisiones. Las Estados deberán facilitar y fomentar la sensibilización y la
participación del público poniendo la información a disposición de todos..."
Como consecuencia de 1a implementación de un sistema de libre acceso a la
información ambiental surge una serie de beneficios, tanto para la comunidad
como para las autoridades, las cuales pueden resumirse brevemente en los
siguientes puntos:
a) Beneficios para la comunidad
ï. Mejora en los niveles de conciencia pública sobre los problemas del
medio ambiente, ya que se cuenta con una "base de datos" a la que se
puede acceder fácilmente y encontrar toda la información requerida.
ii. Mejora cualitativa de las contribuciones y de la participación del público, a
través precisamente del fácil acceso a la información.
iii. Aumento de la transparencia en la gestión pública ambiental.
iv. Mayor confianza ciudadana en la gestión pública.
b) Beneficios para las autoridades administrativas
i. Ampliación de la base informativa de las autoridades públicas
ambientales, ya que la población aporta datos e información que en otras
circunstancias no es posible recabar, e incluso en forma más económica y
ágil.
ii. Mejora de la calidad de decisiones públicas al cantor con una ciudadanía
más y mejor informada, e incluso los gobernantes pueden hacer recaer
parte de la responsabilidad de las decisiones en la población, sin que eso
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signifique desentenderse de los asuntos que son de su incumbencia, pero
haciendo participar a los ciudadanos en los problemas que los aquejan.
iii. Oportunidad de demostrar una gestión transparente y de recuperar la
credibilidad en las instituciones públicas. La posibilidad de brindar libre
acceso a toda información muestra un importante grado de transparencia,
ya que existe la posibilidad de control desde la ciudadanía.
8.3 Sistemas De Información Medio Ambiental
Al abordar desde una perspectiva amplia la tecnología de los Sistemas de
Información Medioambiental (Environmental Information Systems - EIS); desde los
problemas puntuales para la recolección de datos medioambientales (tales como
series de temperatura o mapas satelitales) hasta la administración a gran escala
de Metadatos. Para tener esta perspectiva amplia, se concibe la información
medioambiental como una colección de datos que se agregan progresivamente
para generar nuevos datos que condensan los originales en un esquema piramidal
como el de la figura 1. Adicionalmente, se distinguen tres conceptos que permiten
clarificar el flujo de información:
• Objetos Medioambientales: Son los objetos del mundo real, tales como ríos,
ciudades, empresas, etc.
• Objetos de Datos Medioambientales: Son entidades abstractas con las que
se describen los Objetos Mediambientales; cada objeto medioambiental se
describe por una colección de Objetos de Datos Medioambientales; por
ejemplo, un río se podría describir por la ubicación espacial de su cauce,
las series de caudal, las series de concentración de sustancias en el agua,
el tipo de fauna, etc.
• Metadatos Medioambientales: Son "datos acerca de los datos", es decir,
información acerca de los Objetos de Datos Medioambientales que facilita
su organización y recuperación; este concepto resulta fundamental en los
EIS, debido a la enorme cantidad de información que se genera
diariamente.
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Figura 5 Niveles de integración entre objetos medioambientales
8.3.1 Objetos Medioambientales
Se plantean cuatro tópicos principales que se explicarán en numerales
posteriores:
• Captura de Datos
• Almacenamiento de Datos
• Análisis de Datos y Soporte de Decisión
• Administración de Metadatos
Desde la perspectiva de la Modelación de datos son de especial interés los tópicos
segundo y cuarto, por lo que el presente resumen hará énfasis en ellos, mientras
que la presentación de los otros dos será más escueta.
• Captura de Datos
La primera pregunta que debe resolverse en un EIS es qué tipo de datos
deben obtenerse del medio ambiente, o dicho de otra forma, con qué
Objetos de Datos Medioambientales se deben describir los Objetos
Medioambientales? En general, en los países industrializados se cuenta
con una red de sensores que monitorean variables como la calidad del
agua, y con imágenes de satélites que se actualizan frecuentemente, lo que
ocasiona una gran avalancha permanente de información. Sin embargo,
esta información debe ser pre-procesada antes de ser almacenada.
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Las tareas típicas de preprocesamiento son filtraje, clasificación validación
e interpretación. En algunos casos la interpretación de los datos es una
tarea lo suficientemente compleja como para requerir técnicas avanzadas
tales como sistemas expertos y reconocimiento de imágenes.
• Almacenamiento de Datos
Al abordar el problema de cómo almacenar la información medioambiental
surgen varios inconvenientes entre los que se pueden destacar:
• La información medioambiental es extraordinariamente heterogénea;
incluye mapas temáticos, series temporales, imágenes aéreas, evaluación
de proyectos, legislación vigente, etc.
• Existen muchos datos históricos almacenados en forma de mapas y
documentos no digitalizados, aunque actualmente la tendencia sea que
todo tipo de información nueva sea digitalizada.
• Los datos medioambientales se encuentran dispersos, debido a que son
distintas las agencias e instituciones encargadas de recolectarlos.
En el contexto de este capítulo se aborda principalmente el primer problema; el
segundo no se discute, y el tercero se pospone para el capítulo de administración
de metadatos. Inicialmente se mencionan los problemas más relevantes de la
utilización de Sistemas de Información Geográfica para almacenar datos
medioambientales, y luego se exploran otras opciones.
8.3.2 Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Los GIS son fundamentales en la visualización de grandes cantidades de
información medioambiental, sin embargo tienen carencias importantes debidas
quizás a la manera en que inicialmente fueron concebidos, esto es, orientados a
aplicaciones específicas. La mayoría de estas carencias están relacionadas con
un pobre soporte de las funcionalidades que se esperan de un manejador de
bases de datos, tales como: Persistencia, Concurrencia, Distribución, Integridad
Semántica, Definición de nuevos tipos de datos.
No obstante, los nuevos productos GIS intentan resolver esas carencias. Un
esfuerzo importante lo constituye el Open GIS Consortium (OGC) creado en 1994
por varios proveedores de GIS para promover especificaciones de software que
garanticen la interoperabilidad de sistemas distribuidos. Adicionalmente, algunos
productos actuales permiten que la información de un GIS, tanto la de tipo
espacial como la que no lo es, esté soportada por Sistemas de Bases de Datos
Relaciónales comerciales como Informix, Oracle, etc.
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Sistemas de Bases de Datos Espaciales
Aunque el GIS obtenga todas las facilidades de las Bases de Datos Relaciónales
comerciales, éstas pueden ser insuficientes debido a que su orientación hacia los
negocios no incluye la posibilidad de manejar un tipo de dato espacial, es decir
datos tales como líneas, polígonos, etc. Este hecho ha conducido a los
investigadores a intentar definir las Bases de Datos Espaciales, cuyas
aplicaciones pueden ser GIS, sistemas de CAD, etc.
El objeto de dato espacial tiene unas características que hacen difícil su manejo,
como las siguientes:
• Son de una estructura compleja: pueden ser tan sólo un punto, o una
colección de cientos de polígonos distribuidos en el espacio.
• Son dinámicos: Una inserción o modificación en un objeto puede implicar
modificaciones en otros, por ejemplo eliminar una frontera.
• Las bases de datos suelen ser grandes: Un mapa geográfico puede
necesitar varios Gigabytes para ser almacenado.
• No hay un álgebra estándar: Esto implica que no hay operadores
estandarizados.
• Varios operadores no son cerrados: por ejemplo la intersección de dos
polígonos puede ser un conjunto disyunto de líneas o de polígonos.
• El costo computacional de los operadores puede ser muy alto
• Precisión limitada: Debida especialmente a las limitaciones de los
ordenadores.
Aunque no hay un consenso sobre cuáles deben ser los operadores aplicables a
datos espaciales, estos pueden clasificarse en 6 grupos:
• Operadores Unitarios con resultado booleano: P.ej. el operador convexo
que determina si un objeto espacial es convexo o no.
• Operadores Unitarios con resultado escalar: P.ej. el operador dimensión o
volumen
• Operadores Unitarios con resultado espacial: P.ej. el operador traslación o
rotación.
• Operadores Binarios con resultado booleno: P.ej. el operador contenido que
determina si un objeto está contenido en otro o no.
• Operadores Binarios con resultado escalar: P.ej. el operador distancia entre
objetos
• Operadores Binarios con resultado espacial: P.ej. el operador intersección.
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Muchos de los operadores son difíciles de definir, debido a problemas en la
especificación de las fronteras, y a la no-convexidad de algunos resultados. La
solución más adecuada para estos problemas puede depender del tipo de
aplicación de la base espacial, ya que el tipo de respuesta deseado para un
sistema CAD puede ser muy diferente al de un sistema GIS.
Los operadores de búsqueda generalmente responden a distintos tipo de
preguntas:
• Búsqueda por puntos: Se buscan los objetos espaciales que contengan a
un punto.
• Búsquedas por rango: Se buscan los objetos espaciales cuya intersección
con un rectángulo sea no nula.
• Búsquedas por región: Se buscan los objetos espaciales cuya intersección
con un poliedro sea no nula.
• Búsquedas adyacentes: Se buscan los objetos espaciales adyacentes a
uno dado.
• Búsquedas de contenencia: Se buscan los objetos espaciales contenidos
en un poliedro.
• Búsquedas de encapsulamiento: Se buscan los objetos espaciales que
contengan a un poliedro.
Uno de los problemas que surgen al trabajar con datos espaciales es que su
tamaño es variable; por ejemplo un polígono puede representarse mediante una
colección de puntos que representen sus vértices, pero el número de puntos no
necesariamente se conoce de antemano, y puede ser distinto para cada polígono.
Este tipo de datos son difíciles de representar en Bases de Datos Relaciónales. El
uso de Tipos de Datos Abstractos puede ayudar a resolver este inconveniente.
8.3.3 Métodos de Acceso Multidimensionales
¿Cómo crear índices en Bases de Datos Espaciales? El problema radica en que
en espacios de dos o más dimensiones no existe un ordenamiento total semejante
al de la recta real, que preserve la proximidad espacial. Una posibilidad consiste
en intentar extender los métodos unidimensionales aplicándolos sucesivamente a
cada dimensión, pero esta solución no siempre es eficiente.
Los investigadores en esta área han desarrollado varios métodos de acceso
multidimensional, pero no hay un consenso sobre cuál de ellos es superior a otros,
principalmente porque existen múltiples criterios de evaluación, como eficiencia en
tiempo de búsqueda, eficiencia en espacio de almacenamiento, etc.
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Además, el desempeño de uno de estos métodos depende del tipo de búsqueda
que se esté realizando, de tal forma que un determinado método puede funcionar
muy bien para ciertas búsquedas (por ejemplo para rectángulos iso -orientados) y
muy mal para otras (por ejemplo para líneas orientadas arbitrariamente).
Igualmente, un índice optimizado para búsquedas por puntos puede funcionar muy
mal en búsquedas por región.
Una dificultad adicional consiste en que algunos de los métodos más sofisticados
y que se acomodan mejor a un amplio número de búsquedas son de difícil
implementación, por lo que no son comunes en los productos comerciales.
8.3.4 Técnicas Orientadas a Objetos
El manejo de Datos Espaciales puede obtenerse mediante un diseño Orientado a
Objetos, debido, entre otras cosas, a las siguientes ventajas:
• Identidad del objeto: Los atributos de un objeto espacial (forma, ubicación,
etc.) cambian durante la vida del mismo, por lo cual su identidad no es
fácilmente manejable por valor.
• Encapsulamiento: Un objeto espacial puede tener una estructura compleja,
por lo que es deseable que su comportamiento interno (atributos y
métodos) esté encapsulado.
• Manejo de objetos complejos: Un polígono puede definirse mediante un
conjunto de vértices, es decir, por un conjunto de objetos espaciales
(puntos). Este tipo de definición, que es complicada de implementar con
bases de datos relacionales, encuentra en las técnicas Orientadas a
Objetos una representación sencilla.
• Sobrecarga de operadores y métodos: El poder emplear nombres comunes
para métodos semejantes en objetos de distintas clases facilita la definición
de funciones complejas.
La utilización de la Información Medioambiental para los tomadores de decisión
requiere un análisis previo de los datos, para que éstos sean simplificados y
condensados. Una de las aplicaciones típicas es el monitoreo medioambiental,
cuyo propósito es el de producir señales de alarma ante cambios bruscos o
paulatinos en las condiciones medioambientales.
Otro tipo de análisis consiste en la obtención de modelos de simulación del
medioambiente, bien con fines predictivos, o para detectar las causas de un
determinado comportamiento. Modelos típicos son los de transporte de materia, de
utilización de recursos, de procesos, y de ecosistemas. En una de las páginas
Web de la Universidad de Kassel puede encontrarse una lista de varios modelos
de aplicación medioambiental.
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En la utilización de GIS para el análisis de datos medioambientales, éstas deben
proporcionar facilidades de cálculo estadístico, o al menos permitir la exportación
de datos para herramientas especializadas. Algunos sistemas GIS incluyen ya
algunos modelos de simulación medioambiental.
Para muchos de las tareas de análisis y soporte de decisión se necesita un acceso
directo, "online" a las Bases de Datos Medioambientales, que en general se
encuentran dispersas. Este acceso se consigue en muchas ocasiones a través de
Internet, ya que muchas agencias brindan este servicio; en este sentido, es
necesario recordar que existe una directiva de la Unión Europea que obliga a que
toda la información medioambiental sea de acceso público.
Otro aspecto distinto del análisis de datos se presenta en las aplicaciones
empresariales internas, es decir, no únicamente de cara a la administración
pública, sino como un componente más del sistema productivo. La combinación de
la información medioambiental con la información financiera de la empresa y la
legislación vigente plantean un problema aún mayor a los EIS.
8.3.5 Administración de Metadatos
La información medioambiental es muy abundante y está distribuida en numerosos
sitios, muchos de los cuales están conectados a Internet. Estos hechos hacen
indispensable la existencia de ayudas eficientes para la navegación y
transferencia de datos, lo que a su vez implica la disponibilidad de Metadatos, es
decir, de datos acerca de los datos, o lo que es igual de documentación sobre la
información disponible.
La recolección de Metadatos debe hacerse a lo largo de todo el proceso de
agregación esquematizado en la figura 1, desde la captura de datos hasta las
etapas de análisis superiores, y no únicamente al final, ya que entre más tiempo
pase desde el instante de la captura de datos, es más difícil obtener información
de éstos.
Una dificultad típica en la obtención de Metadatos es que quienes están mejor
calificados para recolectarlos, que son los mismos proveedores de los datos,
generalmente no tienen una motivación grande para hacerlo. En efecto, si el
problema puntual de una agencia es el de medir una cierta variable
medioambiental para monitorearla, dicha agencia posee toda la información
acerca de los datos que mide pero no necesita documentarlo. Tan sólo cuando se
está a un nivel más alejado de los procesos de captura de datos se hace evidente
la necesidad de los Metadatos, y allí es más difícil intentar recuperarlos.
Algunas de las aplicaciones de los Metadatos son las siguientes:
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• Debido a que buena parte de la información medioambiental se captura en
forma automática, las cantidades diarias de datos que aparecen son
inmanejables manualmente; Se necesitan entonces herramientas
automatizadas de recuperación de información, en las cuales los Metadatos
pueden tener un papel fundamental
• La información medioambiental es heterogénea en cuanto a su contenido y
sus soportes físico y lógico. Los Metadatos pueden ayudar a tener
herramientas de recuperación en donde esa heterogeneidad sea
transparente al usuario.
• La información medioambiental contiene incertidumbre; los Metadatos
pueden ayudar a valorar la precisión de esa información.
• Los Metadatos pueden ayudar a tener inventarios de los lugares en los que
se almacena la información, es decir Bases de Datos sobre las Bases de
Datos Medioambientales.
Como se ha dicho antes, el metadato ha sido diseñado para facilitar la
transferencia en línea de información geográfica entre distintas plataformas. Está
compuesto por tres partes principales:
• Especificaciones Lógicas: Se refiere a las entidades y objetos de datos que
deben usarse para describir los modelos de datos de diferentes GIS,
incluyendo datos espaciales y no-espaciales.
• Registro del Contenido de Datos: Aquí se describen cerca de 200 tipos de
entidades topográficas a hidrográficas con 244 atributos, así como un
listado de 1200 términos de interés general.
• Estructura Física: Es una implementación del estándar internacional para
intercambio de información ISO 8211 para el caso particular de información
medioambiental.
8.3.6 El Catálogo de Fuentes de Datos
Los objetos de datos medioambientales se clasifican en siete grupos:
• Datos de proyectos: proyectos de construcción, estudios de impacto
ambiental, etc.
• Datos empíricos: mediciones, datos de laboratorio, etc.
• Datos de facilidades: empresas, industrias, etc.
• Mapas
• Reportes
• Datos de productos
• Datos de modelos: simulaciones.
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8.4 Infraestructuras De Información
8.4.1 Políticas De Información
Importancia de una política de información: La efectiva utilización y protección
del ambiente depende de un claro entendimiento del mismo, asegurando que el
desarrollo sostenible ocurra y que los conflictos de uso sean resueltos desde una
posición de conocimiento. El desarrollo de políticas económicas, sociales y
ambientales depende de la existencia de una "infraestructura de información" o de
una " base de conocimiento".
Parte de esta "base de conocimiento" comprende los datos e información
existentes y futuros. Para que ellos puedan usarse deben estar organizados y ser
de fácil acceso, consistentes y bien documentados de manera que una multitud de
usuarios puedan entender fácilmente los datos que ellos están accesando. El
concepto detrás de una política de datos es hacer que ellos sean accesibles
fácilmente y que se puedan utilizar por todos los niveles de usuarios potenciales
en diferentes aplicaciones.
La implantación de una política de datos ocurrirá únicamente si ella es parte
integral de los planes y acciones de una organización y tiene apoyo institucional
adecuado. Para que la gestión de los datos tenga éxito ella debe ser de alto perfil
y debe estar soportada en un mandato institucional. El éxito también depende de
que existan los recursos necesarios para implantar la infraestructura indicada
(construida a partir de los desarrollos existentes) y requiere de la reglamentación
de las metodologías y protocolos para la toma, manejo y análisis de información.
El éxito también requiere un cambio mental en las actitudes frente a la gestión de
los datos.
Esto puede ser ayudado mediante el suministro de capacidad interna para
desarrollar y soportar la administración de los datos.
8.4.2 Construcción de la Capacidad para la Gestión de información
Una política de datos ayuda a desarrollar capacidad en la siguiente forma:
• Identifica fortalezas y debilidades existentes en la gestión de información
• Identifica, documenta y facilita el intercambio de las mejores prácticas para
la gestión de la información
• Maximiza la coordinación y minimiza la duplicación y el traslapo en la
producción de datos
• Identifica oportunidades para la sinergia y la producción de valor agregado
• Proporciona un mecanismo para resolver conflictos.
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Los miembros de una Infraestructura de Datos Espaciales, sólo darán prioridad a
la gestión de los datos si ellos observan beneficios directos tangibles que superen
los costos. Estos beneficios de invertir en datos con mejor gestión incluye la
obtención más rápida y económica mediante:
APLICACIONES
METODOLOGIAS/
MAPAS
BASES DE
DATOS
APLICACIÓN
MODELOS E
INDICADORES
ZONIFICACIONES
CARTOGRAFIA
IGAC CIOH
RIESGOS
Y/O
AMENAZAS
INGEOMINAS IDEAM
INVEMAR CIOH
ZONIFICACIÓN
ECOLÓGICA
INFORMACIÓN BASE
NIVELES DE INFORMACION SISTEMA
CONFLICTOS
OFERTA/DEMANDA
GEOLOGIA
INGEOMINAS EAFIT
SOCIO-ECONÓMICO
DANE INPA
PLANES
DE MANEJO
ANÁLISIS
DE SISTEMAS PRODUCTIVOS
Y/O SERVICIOS
AMBIENTALES
POLÍTICA
AGROLOGIA
IGAC IDEAM
VALORACION
INVEMAR
DECISION
SUPPORT
SYSTEM
ESCENARIOS INDICADORES MODELOS
AMENAZAS
Y/O
RIEGOS
CLIMATOLOGIA
CIOH IDEAM
CALIDAD
DEL AGUA
INVEMAR
BIOLOGIA
CENTROS
DE
INVESTIGACIÓN
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CIOH
INVEMAR
CONTEXTO
LEGAL
Y
POLÍTICO-ADMINISTRATIVO
Figura 6 Propuesta estructural y funcional de una infraestructura de datos para el SIAC
BIODIVERSIDAD
INVEMAR HUMBOLDT
• Utilizar datos estandarizados de fuentes externas.
• Integrar datos internos y externos
• Generar productos de información más atractivos y fáciles de comprender
• Proporcionar datos a otros ya sea mediante convenios de cooperación o
para algún propósito de bienestar público.
Pero sobre todo, la mejora en la gestión de la información aumentará el perfil de la
entidad como una organización competitiva con mejores oportunidades de
negocio. Únicamente mediante el establecimiento de una infraestructura de
información y de datos se utilizarán al máximo los recursos de las entidades

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participantes que son muy limitados en comparación con los retos que ellas
afrontan.
8.4.3 Implicaciones nacionales e internacionales y actividades relacionadas
El desarrollo de una política de datos no puede ser realizado de manera aislada a
otras actividades relacionadas. La política debe incorporar y desarrollarse a partir
de las estructuras existentes o en proceso de ser implementadas en otros
proyectos.
Otras iniciativas proporcionan una fuente de datos valiosos y la interacción con
esos programas internacionales también proveen acceso a tecnología y conceptos
que pueden ayudar a administrar a los datos.
Los protocolos, estándares y guías internacionales para la gestión de los datos
tienen un papel que jugar en una política de información.
Potencial comercial: Aunque una política de datos se enfoca hacia el
mejoramiento del acceso y utilización de los datos para soportar, entre otras
cosas, el desarrollo sostenible hay otros beneficios menos obvios que deben verse
como oportunidades comerciales:
• Venta de productos y servicios
• Programas de entrenamiento y educación (nacionales e internacionales)
• Desarrollo de capacidades a través de la aplicación de propiedad intelectual
y destrezas
Proceso de gestión de los datos: La gestión de los datos es un proceso
continuo que empieza con el diseño del programa de adquisición de los datos y
finaliza con el acceso del usuario aun conjunto de datos comprensible de alta
calidad y completamente documentado.
La gestión de los datos también tiene una función de valor agregado que ayuda a
maximizar el retorno de la inversión mediante la posibilidad de usar varias veces
los conjuntos de datos a través de técnicas efectivas de integración y de
administración.
La gestión de los datos es una actividad especializada que se desarrolla en un
marco de programas, lineamientos, estándares y políticas intra e
interinstitucionales.
8.4.4 Estructura Propuesta
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Los principios de gestión de los datos cubren los siguientes elementos principales:
• Un mecanismo de coordinación
• La Infraestructura física de los miembros y organizaciones asociados que
participan en la red.
• Los conjuntos de datos fundamentales o básicos
• Las herramientas de análisis y difusión.
• Los estándares, lineamientos y procedimientos dentro de los cuales operan
las entidades involucradas.
Estos principios se basan en las siguientes premisas:
• La infraestructura de información es un activo.
• Los datos básicos deben ser fácilmente accesibles.
• Existen beneficios, tanto para los miembros como para la sociedad, que
resultan del uso múltiple de los datos por un amplio número de usuarios y
de asegurar su disponibilidad para las generaciones futuras.
8.4.4.1 Coordinación
La adquisición, gestión y difusión de los datos requiere coordinación para asegurar
una operación efectiva y eficiente. Adicionalmente, el desarrollo y mejoramiento
continuo de la gestión de los datos y de los procesos relacionados requiere un
mecanismo de coordinación que tenga en cuenta e incorpore las perspectivas y
necesidades de todos los participantes. El mecanismo de coordinación debe
establecerse con base en las estructuras existentes, tener un mandato apropiado
y unas funciones específicas.
8.4.4.2 Comité de dirección de la Infraestructura
Este Comité, constituido de acuerdo con los principios de la infraestructura, será
responsable de los lineamientos políticos generales.
8.4.4.3 Grupo de gestión de los datos
Este grupo que reporta al Comité de dirección de la infraestructura, proporciona un
mecanismo informal para mejorar la gestión de los datos y que sirve de conexión
entre la dirección y la infraestructura de información. Este grupo está abierto a
personas de las entidades involucradas que estén interesadas en el desarrollo de
la infraestructura de información. El grupo de gestión de los datos realizará la
coordinación y asesoría de los aspectos técnicos. Un número de grupos técnicos,
asesores informales, puede usarse para aumentar la capacidad del grupo de
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gestión de los datos en áreas específicas como: calidad, metadatos, formatos de
intercambio y tecnologías de comunicaciones.
El grupo de gestión de los datos trabajará en la elaboración de lineamientos y
procedimientos en las prioridades establecidas, los cuales deben ser aprobados
por el comité directivo.
8.4.4.4 Infraestructura de gestión de los datos
La infraestructura comprende los siguientes componentes:
• Las entidades que producen los datos
• Los custodios de los datos
• Otras entidades relacionadas con el manejo de la información
• La infraestructura física.
8.4.4.4.1 Los productores de datos
Son aquellas entidades productoras e individuos tomadores de los datos para un
gran número de propósitos. El aseguramiento del uso múltiple de los datos y la
simplificación a su acceso por otros usuarios comienza desde el proceso de
adquisición. Es esencial que las actividades que realizan los productores
miembros del Comité para la recopilación de los datos estén en concordancia con
los principios generales y procedimientos acordados. Mediante la promoción de la
"mejor práctica" se espera asegurar un alto nivel de estandarización, y
específicamente de documentación, que reduzca los esfuerzos futuros y los
costos, minimice la redundancia y maximice las oportunidades.
Las entidades participantes tienen la responsabilidad de asegurar que los datos
obtenidos durante sus proyectos de campo estén administrados y documentados
de acuerdo a los estándares establecidos. Igualmente, en concordancia con estos
principios, los datos deben ser remitidos a los custodios apropiados dentro de los
plazos acordados.
8.4.4.4.2 Los propietarios de los datos
Los temas relativos a la propiedad de los datos son complejos, especialmente
cuando los propietarios no son los custodios. Los propietarios tienen el derecho
absoluto de decidir quién tiene acceso a sus datos y bajo qué circunstancias,
excepto cuando se haya decidido con su consentimiento otra cosa. Otros tienen la
idea que todos los datos ambientales son un componente fundamental de los
"acuerdos globales" y que deben estar disponibles sin costo alguno a todas las
personas. Una política debe reconocer esta tensión y animar la provisión de datos
dentro del dominio público, reconociendo que los derechos de propiedad
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intelectual y otros temas reclamados legítimamente por los propietarios deben ser
respetadas.
8.4.4.4.3 Custodios de los datos
Es esencial que la función de gestión de los datos se desarrolle alrededor de las
capacidades y experiencias existentes. La cantidad y diversidad de tipos de datos
que se adquieren en el dominio de interés de la infraestructura son muy grandes
para que cualquier miembro los maneje de manera aislada. La única solución
viable es mediante un sistema distribuido de ¨custodios¨. Los custodios se definen
como la entidad o persona responsable por el desarrollo y/o la gestión de un
conjunto de datos y que tiene el derecho de determinar las condiciones en las
cuales esos datos pueden ser entregados al público y usados.
Los custodios son entidades líderes en determinadas disciplinas, que se hacen
cargo de la gestión de los datos que estén dentro de su competencia. Mediante la
implementación del concepto de "custodia", un número de entidades serán
autorizadas para administrar conjuntos de datos específicos en representación de
la infraestructura. La "autorización" a las entidades requiere un proceso de revisión
y consulta de alto nivel a través del comité de dirección.
Los custodios pueden ser de cualquier clase, inclusive individuos. No obstante, es
indispensable que su papel sea claramente reconocido y aprobado y que ellos
sean capaces de garantizar que los recursos necesarios para realizar su tarea
estarán disponibles. La gestión de los datos es una tarea de largo plazo que
requiere que los recursos necesarios no fluctúen significativamente debido a
cambios políticos u organizacionales.
Los custodios requieren aprobación del comité de dirección y deben operar bajo
los lineamientos y estándares desarrollados por el grupo de gestión de datos el
cual debe desarrollar un papel de coordinación, asistencia técnica y monitoreo de
las actividades de custodia de una manera consistente con los principios de
gestión de los datos.
El grupo de gestión de los datos debe apoyar a los custodios mediante el
monitoreo de los recursos destinados a su gestión, asegurando que los
procedimientos y lineamientos sean seguidos, vigilando y reportando la efectividad
de los custodios.
La infraestructura básica para desarrollar un sistema de custodia distribuido ya
existe y se reconoce un número de entidades como expertas en determinados
campos. Estas entidades ya han creado infraestructuras importantes para el
procesamiento y gestión de sus propios datos. Esta capacidad debe expandirse
para poder soportar las necesidades de la infraestructura.
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Los custodios deben cumplir con las siguientes obligaciones:
• Desarrollar un conjunto de datos (con socios cuando sea apropiado)
• Mantener un conjunto de datos (haciendo las actualizaciones, asegurando
su calidad, reestructurándolo si fuere necesario)
• Mantener la seguridad del conjunto de datos (protegiendo la integridad
física de pérdida o daño, incluyendo el acceso no autorizado)
• Proporcionar la documentación adecuada del conjunto de datos
(Metadatos)
• Proporcionar un acceso adecuado al conjunto de datos (Legitimación de
usuarios)
• Suministrar asesoría para el uso apropiado de un conjunto de datos (usos
sugeridos, impropios, inadecuados)
• Coordinar de desarrollos posteriores de un conjunto de datos (con socios
apropiados y con la asistencia de usuarios claves
8.4.4.4.4 Agencias de información
Muchos usuarios no requieren acceder a conjuntos de datos individuales, es decir
a datos sin procesar. Los tomadores de decisiones dentro de las entidades
gubernamentales, el público en general y en muchos casos las instituciones
educativas, requieren datos procesados y productos de información. Estos
productos se derivan de la integración y análisis de una variedad de diferentes
datos, a menudo que cubren varias disciplinas. Este es el componente "fábrica de
información" que forma parte del ciclo de información.
Un gran número de entidades realiza esta tarea de valor agregado que se alcanza
mediante el procesamiento y unión de los datos usando técnicas de fusión de
datos para producir información con múltiples propósitos, incluyendo el desarrollo
de políticas, la definición de prioridades, el soporte de decisiones y la
concientización. Otras entidades desarrollan procesos de fusión de datos muy
importantes sobre un conjunto muy amplio de datos multidisciplinarios con el
objeto de soportar los requerimientos de información de los políticos. Dentro de la
infraestructura de información hay que considerar el rango completo de
proveedores de información existentes.
8.4.5 Infraestructura física
8.4.5.1 Redes electrónicas
El desarrollo de una infraestructura física es necesario para enlazar los diferentes
instrumentos distribuidos, tales como los custodios de los datos y las entidades de
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información. El mecanismo más flexible es usar INTERNET y las potencialidades
de la World Wide Web teniendo en cuenta que la mayoría de las entidades líderes
cuentan con dichas tecnologías, aunque se necesitan recursos para conectarlas
de manera que se forme un sistema distribuido "sin costuras", también la mayoría
de los clientes están conectados a INTERNET. Sin embargo, debe tenerse el
cuidado de asegurar que la tecnología sea usada en detrimento de quienes no
tienen acceso a ella. Por lo tanto debe encontrarse otros mecanismos para
distribuir los datos y la información tales como las publicaciones en papel y los
CD-ROMs.
Es esencial que se destinen recursos para crear este sistema distribuido y que se
desarrollen los estándares y protocolos que aseguren facilidad de uso e
interoperabilidad.
8.4.5.2 Tecnología
Para implementar las estrategias indicadas anteriormente, lo más conveniente es
trabajar sobre la infraestructura física existente y usar la experiencia técnica
existente en la gestión y difusión de datos e información. Los avances importantes
en informática, en particular los conceptos de sistemas distribuidos, hacen posible
crear una red electrónica efectiva que interconecte a los proveedores de
información y a los administradores de los datos.
Es responsabilidad del grupo de gestión de los datos que la capacidad de
INTERNET será utilizada efectivamente y que otros medios se utilizarán para
difundir la información. Este grupo debe también definir los lineamientos para
facilitar la interconexión electrónica entre entidades y bases de datos.
Se requieren recursos para establecer el sistema distribuido de datos e
información. Sin embargo, como ya existe alguna capacidad, los recursos deben
concentrarse en crear las conexiones, llenar los vacío e introducir prácticas
estandarizadas más que intentar el desarrollo de una infraestructura de gran
escala. Ya existe considerable experiencia dentro de los miembros que se puede
enfocar hacia una efectiva transferencia y asesoría.
El desarrollo de esta infraestructura de gestión de datos también proporcionará la
experiencia y los incentivos necesarios para el desarrollo de redes temática y
regionales que faciliten la construcción de una " Red de redes" que sea
interoperable.
8.4.5.3 Conjuntos de datos básicos
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Aunque la gestión de todos los datos recolectados en las áreas de interés de la
infraestructura es importante, es necesario concentrarse en la obtención de
conjuntos de datos específicos, que se consideran fundamentales o que son el
"núcleo", que sirven de cimiento al desarrollo de conjuntos de datos
especializados, productos y servicios de información. La composición de un
conjunto de datos básico debe ser determinada mediante un proceso de consulta.
Los ejemplos de los tipos de datos que probablemente deben incluirse son los
siguientes:
• Límites nacionales y político administrativos
• Clima
• Topografía básica, incluyendo cuencas
• Hidrología superficial (Ríos, Lagos, etc.)
• Subsuelo (Geología, suelos, etc.)
• Infraestructura humana (Asentamientos, transporte y corredores de
comunicación)
• Cobertura y uso de la tierra
• Regiones de biodiversidad (Biomas, ecosistemas, tipos de vegetación, etc.)
Es importante que estos y otros conjuntos de datos básicos sean producidos de
las mejores fuentes disponibles y que se facilite el acceso a todos los usuarios
potenciales utilizando todos los mecanismos apropiados, incluyendo INTERNET.
Sin embargo, es importante que se tenga el cuidado de asegurar que la resolución
temporal y espacial de éstos datos se ajuste a los requerimientos de los usuarios,
sin comprometer la integridad y los estándares de los datos.
8.4.5.4 Herramientas de análisis y difusión
Como en el caso del conjunto de datos básicos, es necesario concentrarse en el
desarrollo de herramientas específicas, que deben incluir para el análisis básico
de los datos, lo mismo que las requeridas para el desarrollo de conjuntos de datos
especializados y productos y servicios de información. Las herramientas clave
deben ser determinadas mediante un proceso de consulta, pero probablemente
incluirán las siguientes:
• Procesadores de palabra y hojas de cálculo
• Sistemas manejadores de bases de datos
• Sistemas de manejo de datos espaciales (Incluyendo SIG´s)
• Sistemas de manejo de gráficos, video y audio (multimedia)
• Sistemas estadísticos, de modelamiento, Sistemas expertos y Sistemas de
soporte a las decisiones
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• Sistemas de empaquetamiento y difusión de información (para www, cdrom,
etc.)
8.4.5.5 Estándares, lineamientos y procedimientos
La comparación y el análisis eficiente de datos "crudos" y el desarrollo de
productos integrados de información requiere la atención a los siguientes
aspectos:
• Aseguramiento de la calidad
• Estándares
• Documentación de los datos
• Intercambio de datos
8.4.5.6 Aseguramiento de la calidad
La calidad de los datos es una medida de su " aptitud de uso" y por lo tanto es
relativa al propósito de uso. Los datos pueden ser de alta calidad para un
propósito y de baja calidad para otro. Aunque los datos deberían ser de la más
alta calidad alcanzable, lo más importante es documentar su calidad de manera
que un usuario tenga suficiente información para decidir si los datos se ajustan o
no al uso propuesto, más que intentar alcanzar una calidad teórica ideal.
8.4.5.7 Estándares
El objetivo de los estándares es "reducir los costos de operación de usar los
datos". Nuevamente, el objetivo es facilitar la integración de los datos mediante su
armonización más que imponer restricciones burocráticas y costos innecesarios a
los custodios de los datos.
Dentro de la infraestructura, hay adoptar o adaptar estándares existentes. El grupo
de gestión de los datos debe examinar el desarrollo de otros estándares
apropiados, en colaboración con otros. Únicamente como un último recurso se
desarrollará estándares dentro de la infraestructura y ellos probablemente tendrán
solamente un uso interno.
8.4.5.8 Documentación de los datos
Los Metadatos se están reconociendo cada vez más como un componente
importante de una gestión responsable de los datos ya que contribuyen a los
siguientes objetivos:
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• Comercialización de información y de datos mantenidos por un custodio o a
través de la red
• Soporte para la gestión interna de los conjuntos de datos
• Provisión de descripciones detalladas de elementos de datos para soportar
aplicaciones de usuarios
8.4.5.9 Intercambio de datos
Las políticas expuestas recomiendan acceso rápido e irrestricto a los conjuntos de
datos básicos por parte de todos los usuarios legítimos, en el interés más amplio
del público. El intercambio de datos debe ser administrado mediante acuerdos de
intercambio de datos. El propósito de estos acuerdos es facilitar el flujo de datos
antes que inhibirlo. Los temas relacionados con propiedad intelectual y
recuperación de costos es necesario considerarlos también.
Ya sea que los datos sean cobrados o no, la política de precios que debe usarse
es un tema complejo. En general, el usuario secundario de los datos no debería
pagar doble vez los costos de recolección de los datos (doble contabilidad). Los
costos de mantenimiento representan un costo adicional que debería ser
recuperado más que de los usuarios del propio sistema de ventas de la entidad.
Uno de los objetivos de las políticas de gestión de datos es que se obtenga el
máximo beneficio de los gastos destinados a recolección y análisis de los datos,
mediante el uso múltiple de dichos datos. La habilidad para disminuir la inversión
inicial a través de una gestión de datos efectiva es uno de los focos del marco de
referencia de gestión de información de la infraestructura. Aunque esto puede
ocasionar un costo adicional los beneficios son considerables, ya que se evita la
duplicación y se reduce el costo de oportunidad.
Uno de los principales obstáculos para el intercambio de datos son las dificultades
entre los custodios y los usuarios - entender los temas y negociar acuerdos
equitativos de acceso a los datos. Otro importante obstáculo es la diversidad de
los formatos usados encargadas de producir y administrar datos. Los principales
retos son:
• La medición de entidades ambientales en el mismo sitio o de las mismas
entidades pero de diferente manera y para diferentes propósitos (a menudo
muy pobremente documentados)
• Diferentes rangos o valores de dominio para los atributos de esas
entidades.
• Estructuras de bases de datos incompatibles.
• Diferentes formatos de intercambio de datos.
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La mayor responsabilidad del grupo de gestión de datos es soportar el desarrollo
de estándares para el intercambio de datos de tal manera que los recursos
valiosos no sean dilapidados en convertir datos de un sistema a otro. No obstante,
la comunidad internacional está intentando resolver este problema y la
infraestructura debe continuar el monitoreo de las mismas y la cooperación con las
actividades relevantes.
El uso creciente de INTERNET y el concepto de bases de datos distribuidas,
disminuye algunos aspectos del problema del formato, pero no los soluciona
completamente. El grupo de gestión de los datos requiere concentrarse en
desarrollar una solución para las diversas dimensiones del tema de intercambio de
datos.
8.4.6 Retos De Implantación
8.4.6.1 Liberando el flujo de datos
Una de las barreras en la implementación de una política de datos es la
resistencia de los recolectores de datos a someter sus datos a un custodio. Esto
ocurre por varias razones, pero las principales son:
• La creencia que los datos pertenecen al recolector y que él es el único que
los entiende.
• La existencia de pocos incentivos para hacer los datos disponibles a otros
usuarios.
Un mecanismo para solucionar esto proviene a través de las fuentes de
financiación. Una política de datos debe sugerir que los lineamientos de los
programas de financiación incluyan una sección sobre las actividades de gestión
de datos en donde se describan los procesos que se seguirán y se indique a
cuáles custodios se entregarán finalmente los datos. Este plan de gestión de datos
también debe identificar los recursos necesarios para crear un conjunto de datos
de calidad adecuada (de acuerdo con los estándares apropiados incluyendo los
Metadatos) para ser almacenados en custodia. La aprobación de las propuestas
debe considerar el cumplimiento de este procedimiento. Asegurando la provisión
de elementos de gestión de datos de largo plazo, en este caso la custodia de los
datos, dentro del presupuesto del proyecto, los administradores son capaces de
obtener recursos para desarrollar esa tarea y también aceptar las
responsabilidades para suministrar los datos.
En los casos en que los datos tengan usos operacionales posteriores, el plan de
gestión de los datos debe identificar el mecanismo por medio del cual los datos
estarán disponibles para las entidades operativas apropiadas en tiempo casi real.
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El conjunto de datos final debe ser entregado a la agencia que hace la custodia
dentro de un tiempo preestablecido, por Ej. 2 años. Esto cubre el tema de
"derecho a publicar", proporcionando tiempo suficiente para análisis y publicación
al mismo tiempo que se satisfacen necesidades más amplias.
Los custodios designados deben desarrollar el monitoreo de este tipo de datos
para asegurar que todos los datos recolectados sean almacenados de manera
apropiada. El grupo de gestión de los datos debe coordinar esta tarea y apoyar al
los custodios en el proceso de monitoreo.
8.4.6.2 Recursos para gestión de datos
La obtención de recursos para la gestión de los datos en sus diferentes niveles
presenta retos a todas las organizaciones. La consecución del personal y los
recursos financieros necesarios para implementar una política adecuada de datos
y participar efectivamente en una red colaborativa puede ser muy difícil. Aún
cuando muchos de los directivos aceptan en principio, que la mayor eficiencia y
efectividad se obtiene a través de una mejor organización y colaboración, esos
beneficios son a mediano y largo plazo, mientras que los costos deben cancelarse
por anticipado. La financiación a través de fuentes externas, tales como
donaciones o co-financiación, puede ser crucial para acelerar el proceso. Donde
estos recursos no estén disponibles el avance será desalentadoramente lento.
8.4.6.3 Solución sobre propiedad y custodia
Las organizaciones involucradas con la gestión de los datos a menudo tienen una
trayectoria larga de trabajo con otros en una variedad de acuerdos bilaterales y
multilaterales. Pocas veces estos acuerdos tienen una intención estratégica y de
largo plazo. La mayoría de ellos se iniciaron y desarrollaron de manera fortuita, de
acuerdo a los imperativos del tiempo. Muchos de esos acuerdos son frágiles y
aceptados con muchas tensiones, incluso conflictos. Aunque pueden existir
acuerdos formales por escrito, pocas veces consideran los temas más relevantes
y a menudo el lenguaje usado confunde o inhibe la resolución de dichos temas.
Nos enfrentamos a una herencia espantosa de conjunto de datos que han sido
aportados por una diversidad de entidades pero donde los temas de propiedad y
custodia de los mismos nunca han sido considerados, mucho menos, resueltos. A
menos que sean manejados de manera inteligente, esos conjuntos de datos
pueden ser una fuente de fricción entre las partes.
Allí hay dos niveles en los que estos problemas pueden ser resueltos. En el nivel
operacional el entendimiento mutuo de los principios claves de propiedad y
custodia de los datos puede ayudar. También, estos aspectos pueden ser motivo
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de acuerdos en el nivel de gestión de los datos y posteriormente aprobados por el
Comité de Dirección.
8.4.7 Procedimientos Generales Para La Gestión De Datos
La política de datos de la infraestructura considera la gestión de los datos como un
proceso integral ("de un extremo a otro") y proporciona lineamientos y estándares
que cubren un rango completo de actividades, desde la planeación, la recolección
de los datos, su procesamiento, el aseguramiento de la calidad, la documentación,
la administración y el intercambio, lo mismo que la generación y
difusión de productos.
8.4.7.1 Gestión de datos "de extremo a extremo"
Esta gestión es una filosofía para mejorar la adquisición, procesamiento,
almacenamiento e intercambio de datos e información. Sus objetivos son:
• Acelerar la recolección de datos prioritarios.
• Reducir pérdidas y demoras en la producción de datos.
• Minimizar operaciones redundantes.
• Promover el intercambio de datos y software entre usuarios y custodios.
• Mantener Metadatos mínimos sobre las fuentes, el procesamiento y el
control de calidad de los datos
La gestión integral de los datos aplica a todos los datos, independientemente de
cómo o cuándo se produjeron y asegura que los datos y la información fluyan
rápida y fácilmente de los productores a los usuarios.
8.4.7.2 Metas específicas de la gestión integral de datos
Las metas de esta gestión son las siguientes:
• Definir procesos que el productor pueda llevar a la práctica y que le
permitan minimizar pérdidas de datos, mejorar la calidad de los datos y
acelerar el flujo de datos del productor al usuario.
• Implantar métodos de aseguramiento de la calidad de los datos y de los
Metadatos y aumentar la disponibilidad a los usuarios.
• Máxima coordinación e intercambio de datos, software y responsabilidades
entre centros de información lo mismo que conjunto de datos agregados
desarrollados fácilmente y con una relación costo beneficio alta a partir de
datos primarios.
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• Productos de datos de alta calidad entregados a los usuarios a tiempo y
dentro del presupuesto definido.
8.4.7.3 El proceso de gestión de datos "de extremo a extremo"
Los componentes claves de la mejor gestión de los datos comprenden:
• Un sistema efectivo de monitoreo de los datos que proporcione información
sobre dónde están los datos y en que estado de desarrollo se encuentra un
conjunto de datos o un producto.
• La documentación que cubra todos los procesos desde la planeación hasta
el procesamiento y la gestión.
Con una adecuada documentación debes ser posible para otros usuarios localizar
los datos y evaluar su utilidad para sus propósitos específicos.
Hay que desarrollar un método para asegurar el seguimiento de los datos, desde
la recolección hasta el almacenamiento. Hay que definir un mecanismo de
monitoreo del flujo de los datos. La creación de tales metodologías es parte del
componente de infraestructura de la política de datos.
8.4.7.4 Documentación de la gestión de los datos
Los datos son recolectados para un amplio rango de propósitos. Cada proyecto
difiere en escala, justificación científica y objetivos de corto y largo plazo. Los
proyectos varían desde grandes programas multidisciplinarios que involucran una
gran cantidad de entidades y que cubren procesos regionales hasta científicos o
técnicos que individualmente recolectan datos en áreas pequeñas.
Debido a la diversidad de proyectos no es muy práctico proporcionar
especificaciones detalladas para elaborar planes de gestión de datos que se
ajusten a todas las actividades. En lugar de ello es mas apropiado proporcionar
lineamientos que ayuden a los planeadores de proyectos a desarrollar su plan
específico de gestión de datos ajustado a sus necesidades particulares pero apto
para utilizar de manera apropiada con otros propósitos.
Los objetivos básicos de la gestión de los datos son:
• Maximizar la consistencia de los datos recolectados en el proyecto
asegurando que ellos están documentados de acuerdo a un estándar y que
existe suficiente información para documentar la calidad y las limitaciones
de los datos y por tanto su utilidad para una tarea particular.
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• Facilitar el intercambio de datos e información dentro del proyecto para
maximizar tanto el uso de los datos como la probabilidad de detectar y
corregir problemas.
• Asegurar la vejez de los datos y el potencial de reutilización múltiple de los
datos.
8.4.8 Lineamientos
Se requiere desarrollar componentes específicos para la gestión de los datos
dentro de cada una de las fases de los procesos de los datos:
• Fase preparatoria
• Recolección de datos
• Procesamiento de datos
• Remisión de datos
• Gestión de datos
• Intercambio de datos
8.4.8.1 Fase preparatoria
La gestión de los datos empieza antes de iniciar el trabajo de recolección de los
datos. Hay que desarrollar un plan de gestión de los datos como parte del plan
general del proyecto. Este plan debe considerar aspectos como la determinación
de la disponibilidad de datos relevantes existentes o de la existencia de
actividades de recolección de datos con el objeto de reducir la duplicación de
esfuerzos y gastos innecesarios. En particular el plan de gestión de los datos debe
documentar cómo el proyecto contribuirá en el desarrollo de la infraestructura de
información.
Después de que el proyecto haya sido terminado, hay que describir los procesos
tal y como ellos sucedieron. Otro propósito del plan de gestión de los datos es
proporcionar unos Metadatos adecuados que documenten de manera completa la
historia de los datos. Esto es esencial si se quiere que usuarios potenciales
puedan obtener completo beneficio de los conjuntos de datos y las entidades
deben asegurar que su inversión en este aspecto sea protegida.
8.4.8.2 Plan de gestión de los datos
Este plan debe describir de manera detallada cuáles son los productos que tendrá
el proyecto. En un proyecto grande y multidisciplinario que involucre a varias
entidades es conveniente conformar un grupo asesor que asegure que todas las
actividades de gestión de los datos sean consideradas dentro del proyecto.
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El plan de gestión de los datos debe considerar los siguientes elementos:
• Elementos seleccionados para ser adquiridos y razones para ello
• Flujo de datos e información
• Documentación de los datos
• Calidad de los datos
• Elementos técnicos (bases de datos) y otras aplicaciones desarrolladas
como parte del proyecto
• Difusión de información
• Almacenamiento final Indicadores de desempeño.
Una vez que los datos han sido recolectados y procesados exitosamente, el plan
proporciona la base para la descripción de los Metadatos. Como es probable que
los conjuntos de datos finales difieran en algo de lo que se proyectó inicialmente,
se requiere modificar los elementos para reflejar lo que realmente sucedió. Las
soluciones existentes, los conjuntos de datos y otras facilidades potenciales
también deben examinarse para asegurar un uso costo efectivo de los recursos
financieros.
8.4.8.3 Recolección de datos
Durante el proceso de recolección de datos hay que registrar los siguientes
detalles:
• Estrategias y métodos de muestreo
• Nivel de precisión y calibración de los instrumentos
• Exactitud de posición y método de determinación
• Condiciones ambientales generales que pueden afectar el trabajo de
recolección de datos
• Cualquier anomalía o evento que pueda afectar la exactitud de las
observaciones
• Cualquier entrega de datos internos o de "baja resolución" a las agencias
competentes en tiempo cercano al real para propósitos operativos
(monitoreo, respuesta a emergencias)
8.4.8.4 Procesamiento de datos
Las descripciones adicionales que se requieren en esta fase son las siguientes:
• Cualquier procedimiento de aseguramiento de la calidad que se aplique a
los datos (incluyendo indicaciones de integridad de la recolección de los
datos dentro de un dominio especificado)
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• Cualquier algoritmo usado para convertir los datos (Ej. Correcciones
instrumentales, conversión de unidades de campo a unidades estándares)
• Artículos científicos y reportes relacionados con los datos y otros Metadatos
relevantes
8.4.8.5 Remisión de datos
Esta remisión puede ocurrir de dos maneras
• Remisión del conjunto de datos completo con sus respectivos Metadatos al
sitio de almacenamiento apropiado, una vez que ha sido procesado de
acuerdo al estándar definido. Al recibir los datos la entidad competente
debe notificar a la entidad que financió los datos que ellos han sido
entregados y que el proyecto está completo. La entidad que custodia puede
determinar que durante un período razonable los datos no serán liberados o
entregados al público (mientras la investigación se termina y se hacen las
publicaciones)
• Retención de los datos en la entidad productora por un período de tiempo
corto (no mayor de 2 años) y luego remitirlo a la entidad que hace la
custodia para una difusión amplia.
8.4.8.6 Gestión de datos
Luego de recibir un conjunto de datos la entidad que hace la custodia debe será
requerida para asegurar:
• Que los datos estén en un estándar adecuado y que estén completos
dentro del dominio especificado
• Que los Metadatos sean exactos y comprensibles
• Que se hayan hecho los chequeos de aseguramiento de la calidad
• Que los datos sean efectivamente administrados y posean copias de
respaldo
• Que los datos sean entregados o estén disponibles para el uso de otras
entidades
• Que los Metadatos sean entregados o estén disponibles en los directorios o
clearinghouses apropiados.
8.4.9 Custodia
Los miembros de la infraestructura reconocen que, aparte de sus recursos
humanos, los datos y la información están entre sus mayores activos. En gran
medida, la oportunidad de aumentar el valor de sus recursos de información
mediante la armonización y la integración de ellos con otros fue una de las
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motivaciones más importantes para unirse a la infraestructura. Ellos también son
conscientes que los costos de mantener esos activos y de explotar las
oportunidades que ellos generan son muy importantes. Dados esos costos, los
miembros buscan obtener la mayor utilidad de sus bases de datos. De manera
creciente, ellos están usando datos para propósitos múltiples y están
reconociendo la necesidad de desarrollar documentación y asegurar el
cumplimiento de los estándares que están emergiendo. Ellos también están
empezando a entender los beneficios de compartir datos y colaborar con otros a
través de las redes de información.
Desde luego, las entidades pueden dedicarse a recolectar los datos de manera
autónoma y para satisfacer sus propias necesidades, pero esto conduce a una
costosa duplicación de datos que no pueden ser integrados fácilmente con otros
para producir productos de valor agregado. El uso de los datos que han producido
con un propósito en otras aplicaciones es muy rentable. Sin embargo, para
aprovechar al máximo este principio, la información debe ser consistente, cumplir
algunos estándares, su existencia debe ser conocida y su acceso debe ser fácil.
Esta es la esencia de la planeación de la infraestructura de información. La
infraestructura proporcionará el marco institucional y técnico para asegurar el
cubrimiento, el contenido y la consistencia necesaria para cumplir los
requerimientos de los usuarios. También asegurará que todos los esfuerzos de
recolección y de mantenimiento sean desarrollados de acuerdo con los más
amplios intereses de la conservación de la biodiversidad.
El desarrollo de información relevante para las políticas ambientales requiere a
menudo acceso a una gran variedad de fuentes de datos, de numerosas
organizaciones y múltiples disciplinas. Si se quiere la producción de información
sea eficiente y costo-efectiva, esas fuentes deben ser fácilmente accesibles y
deben existir las personas y las herramientas requeridas para convertir los datos
en información para el soporte de decisiones a todos los niveles.
Las fuentes preferidas deben ser aquellas organizaciones que estén en la mejor
posición para asegurar la calidad y la accesibilidad de sus conjuntos de datos y
para asesorar sobre su utilización apropiada. Ellos se refieren aquí como los
custodios.
Los custodios pueden ser definidos como "la persona o entidad designada como
responsable para el desarrollo y/o la administración de un conjunto de datos y que
tiene el derecho a determinar las condiciones en las cuales los datos pueden ser
usados o entregados al usuario".
Si una custodia no se ha asignado o no se está manejando apropiadamente,
entonces los usuarios pueden enfrentar una variedad de datos que están
incompletos y son incompatibles, con documentación inadecuada y con
procedimientos de acceso inconsistentes o definidos precariamente. Como
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resultado los usuarios no podrán integrar datos para obtener información relevante
para sus decisiones dentro de las limitaciones de tiempo usuales.
La custodia es el medio por el cual la responsabilidad para la gestión de un
conjunto de datos es asignada y aceptada por la entidad más apropiada. Su fines
principales son:
• Minimizar la duplicidad de esfuerzos y el traslapo entre datos
• Asegurar que los datos están disponibles para su uso (es decir, que pueden
localizarse y accederse de manera fácil)
• Garantizar que los datos tienen la calidad asegurada (es decir, que sean
ellos validos, mantenidos, documentados y seguros)
La custodia provee un mecanismo para asegurar que importantes conjuntos de
datos están desarrollados, mantenidos y sean accesibles para usuarios
autorizados. Esto asegura el aprovechamiento y disponibilidad de un conjunto de
datos dentro de una jurisdicción específica (es decir un sector, disciplina o tema),
para asegurar que los productos de información usados por los gobiernos y otros
tomadores de decisiones sean exactos, completos, identificables, accesibles y
auditables. En resumen, la custodia es el corazón de una infraestructura de
información eficiente, responsable y capaz de servir a los intereses de
organizaciones individuales o redes. " Esta es simplemente la única forma que los
datos puedan ser administrados en una manera ordenada" (ANZLIC 1998)
8.4.9.1 Principios de custodia
Los siguientes principios de custodia pueden servir de guía para los desarrollos
operacionales:
• Los datos deben ser fácilmente accesibles a aquellos que tengan la
necesidad de tomar decisiones con mejor soporte de información.
• Los datos deben ser manejados por la organización que esté en la mejor
condición de hacerlo.
• Los datos deben ser manejados de conformidad con los derechos de
propiedad intelectual y con los acuerdos hechos con los productores.
• Los datos deben ser manejados de una manera costo - efectiva por
personal que entienda los datos: ¿Qué intentan representar?, cuáles son
sus características?, Cómo fueron producidos?, Qué procedimientos de
aseguramiento de la calidad se aplicaron?, Cuáles son sus limitaciones?.
• La custodia no debería ser duplicada o fragmentada en diferentes lugares.
Los principios mencionados no deben entenderse como reglas rígidas, La clave es
manejar los datos de una manera tal que ellos puedan convertirse fácilmente en
una variedad de productos de información, para una variedad de usuarios y
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asegurar que los datos sean flexibles para responder a las demandas de la toma
de decisiones. Idealmente cada conjunto de datos debería tener un custodio
reconocido, aunque por razones de prioridad los custodios de conjuntos de datos
fundamentales o esenciales, deberían determinarse primero.
Los conjuntos de datos fundamentales son aquellos vitales para la operación de
una organización de manera que ellos justifiquen el esfuerzo y los costos debidos
a su colección, almacenamiento y aseguramiento de la calidad. Los conjuntos de
datos fundamentales son la base para el desarrollo de múltiples productos de
información, para múltiples usuarios y de esta manera tienen una naturaleza de
largo plazo. Por el contrario los conjuntos de datos no fundamentales se producen
mediante procesos no documentados con el fin de obtener resultados rápidos,
transitorios y de calidad incierta. Desgraciadamente muchas organizaciones no
son conscientes de la distinción entre los conjuntos de datos.
8.4.9.2 Funciones de un Custodio
8.4.9.2.1 Responsabilidades y derechos
La custodia de un conjunto de datos conlleva ciertas responsabilidades y
derechos:
• Responsabilidades
• Crear un conjunto de datos (con socios cuando apropiado)
• Respetar la propiedad intelectual y otros derechos de los propietarios y
proveedores de datos
• Mantener un conjunto de datos (es decir, actualizar, asegurar su calidad,
reestructurarlos).
• Asegurar un conjunto de datos (es decir, garantizar la integridad física y
proteger los datos de pérdida daño y acceso no autorizado)
• Proporcionar la documentación adecuada del conjunto de datos
(Metadatos)
• Proporcionar un acceso adecuado al conjunto de datos (Legitimación de
usuarios de acuerdo a los protocolos establecidos)
• Suministrar asesoría para el uso apropiado de un conjunto de datos (usos
sugeridos, impropios, inadecuados)
• Coordinar de desarrollos posteriores de un conjunto de datos (con socios
apropiados y con la asistencia de usuarios claves)
• Derechos
• Regular el acceso a un conjunto de datos (dependiendo de la categoría del
usuario)
• Salvaguardar la propiedad intelectual (es decir, reconocimiento de créditos,
regulación de copias o de distribución futura)
• Recuperar costos (es decir, valor comercial, inversión original, costos
marginales de distribución)
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8.4.9.2.2 Custodios y Propietarios
Los derechos de propiedad sobre los datos son un tema muy complejo. La
siguiente es una guía pragmática que intenta clarificar los elementos más
importantes.
Según Eldred (1995) uno de los principios fundamentales sobre los cuales se basa
la Ley de Copyright es que ella no protege ideas, cifras o información. Únicamente
protege una expresión particular de esas ideas, cifras o información.
Los principios de propiedad intelectual tradicionales no funcionan muy bien dentro
de los dramáticos desarrollos de la tecnología de la información. Como resultado,
a menudo no es claro cuánta protección le da la ley a las bases de datos, por
ejemplo a los Sistemas de Información Ambiental, la WIPO está examinando este
tema actualmente. Bajo la ley Británica actual por ejemplo un examen muy simple
"sweat of the brow"
8.4.10 El Componente De Comunicaciones
La visión de una infraestructura de información ha estado ligada al desarrollo de la
infraestructura de telecomunicaciones. A medida que el mundo está cada vez más
interconectado y es más interdependiente, se generaliza el concepto de que las
infraestructuras representan una “fuerza transformadora” que facilita la obtención
de metas sociales y el crecimiento económico. También refleja una tendencia
global hacia la privatización de los servicios de telecomunicaciones impulsada por
la alta competencia existente en la comunidad comercial.
Los gobiernos están dejando a un lado su tradicional papel de controladores del
negocio y adoptan una conducta de facilitadores de las actividades del sector
privado mediante la creación de un régimen legal y regulatorio que promueva la
inversión, la innovación y promueva la competencia limpia.
El término de infraestructura de información (I 2 ) fue inicialmente promovido por el
sector de telecomunicaciones dando mayor importancia al “ducto” que al
“contenido”, colocando más énfasis en la oferta tecnológica que en la demanda de
servicios.
El concepto de infraestructura de datos espaciales (SDI) tuvo su origen en
diferentes fuentes relacionadas con la tecnología y la producción de información
geográfica y su preocupación principal se concentró en el “contenido” y en mejorar
la escasa influencia de la comunidad sobre los medios de comunicación.
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8.4.11 El Manejo De La Información Espacial: De La Integración De Actividades
Cartográficas A La Interconexión De Bases De Datos Distribuídas
Los paradigmas que impulsan el desarrollo de redes de información geográfica en
el ámbito internacional no son muy nuevos:
• Desde los 60, se promueven actividades de integración de cartografía que
permitan registrar, superponer, interpretar y analizar diferentes “capas” o
temas de datos georeferenciados, originados en diferentes entidades para
resolver problemas prácticos como el inventario de recursos naturales y la
planificación del uso de la tierra.
• En los 70, el concepto de catastro multipropósito impulsó el desarrollo de
programas nacionales de cartografía básica (topográfica y catastral) para
apoyar la administración de la tierra en el nivel nacional, regional y local.
Adicionalmente, se buscó reducir la duplicación de esfuerzos en el sector
gubernamental.
• En los 80, el reconocimiento de que “la información es un recurso
corporativo” promovió en muchas entidades el desarrollo de programas
institucionales de gestión de los recursos informáticos.
La idea de compartir datos evolucionó pronto de los sueños iniciales de “bases de
datos centralizadas” a la visión de una red de información distribuida que
conectara a las entidades responsables de producir y mantener los datos y así
conformar un sistema de información geográfica “virtual” que podría consultarse
de una manera similar a una base de datos única. Aunque esta idea fue sugerida
hace más de 35 años (Hearle, 1962), todavía se discuten los aspectos
institucionales y tecnológicos que deben ser resueltos antes de su
implementación.
8.4.11.1 Paradigmas De La Era Digital
Los sistemas de información geográfica (SIG) tienen hoy un amplio
reconocimiento y su integración con otras tecnologías de la información (IT) es
inevitable. El uso de los SIG’s está pasando del dominio de los especialistas al del
usuario general.
El procesamiento distribuido es el nuevo paradigma de la arquitectura de software
y para este propósito la tecnología de componentes de objetos es la norma más
que la excepción, la mayoría de los SIG’s han sufrido reingeniería para sacar
ventaja de esta tecnología. Las comunicaciones entre objetos distribuidos están
siendo estandarizadas sobre tecnologías CORBA y JAVA.
Los SIG’s del futuro harán uso de esas tecnologías y de formatos de datos no
propietarios para permitir a una amplia audiencia de usuarios no especializados
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utilizar y analizar la información geoespacial disponible. Los SIG’s tendrán el
mismo efecto persuasivo que el computador personal ha tenido en los últimos
quince años.
En el futuro cercano una persona común y corriente podrá hacer consultas a
bases de datos privadas que ofrecen servicios de suscripción. Usando tecnología
de reconocimiento de voz, el sistema de posicionamiento global (GPS) y
comunicaciones inalámbricas digitales, podrá obtener una rápida respuesta a sus
necesidades de información.
La comunidad de la IT ha reconocido en la información geográfica un importante
producto que debe formar parte de la solución informática de cualquier
organización.
Los esfuerzos de gobiernos nacionales para desarrollar infraestructuras de datos
espaciales incrementarán el acceso y uso de la información geográfica. La
utilización de estándares comunes de Metadatos y de formatos de intercambio son
un factor importante de éxito de estas iniciativas.
Los esfuerzos de organizaciones como ISO y Open GIS Consortium juegan un
papel importante para la concertación entre la industria, el gobierno y la academia
para resolver los problemas inherentes a la normalización técnica de la
información geográfica. Una vez que el problema de los estándares se haya
resuelto, la competencia entre tecnologías SIG lo mismo que la producción de
datos espaciales se incrementará. La lealtad a una aplicación SIG particular no
será requerida debido a que ya no va a existir el problema de convertir grandes
cantidades de datos de un formato a otro.
Este hecho obligará a las compañías a desarrollar nuevas tecnologías de análisis
espacial que compitan por sus propios méritos.
El crecimiento de INTERNET y los avances en sistemas manejadores de bases de
datos cada vez más eficientes, junto con los avances en la tecnología de
comunicaciones ofrecerá a las organizaciones y a las personas un acceso mayor y
más rápido a la información. El verdadero potencial económico de cualquier
sociedad en el mundo de hoy está influido antes que nada, por la velocidad con la
cual la información se distribuye. La información y el conocimiento que se genera
a partir de ella, controla el desarrollo y la aplicación de nuevas tecnologías que
mejoren el bienestar de los ciudadanos.
8.5 La Infraestructura Colombiana De Datos Espaciales ICDE
8.5.1 Antecedentes
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Desde 1994 el desarrollo de infraestructuras nacionales de datos espaciales
(NSDI’s) ha recibido considerable atención por parte de: productores
gubernamentales, sector privado, organizaciones académicas y la comunidad de
usuarios en Norteamérica, Europa y algunos países asiáticos. El término NSDI se
desarrolló a partir de los primeros esfuerzos nacionales de coordinación entre las
entidades nacionales encargadas de producir información geográfica. En su
acepción actual, NSDI agrupa productores, sistemas, conexiones a redes,
estándares y elementos institucionales involucrados en la producción, acceso y
uso de información georeferenciada.
Los avances tecnológicos y los esfuerzos de los países más desarrollados juegan
un papel importante en la modificación de las aproximaciones tradicionales de
adquisición, organización, distribución y difusión de la información geográfica en
los niveles nacional y transnacional, con una intensidad tal que desde 1995 se
está promoviendo una iniciativa para el desarrollo de una infraestructura global de
datos espaciales (GSDI), a partir de la interconexión y armonización de las
diferentes NSDI’s. El IGAC hace parte del Comité de Dirección de GSDI, el cual ha
realizado tres conferencias internacionales sobre el tema.
Colombia será sede de la V Conferencia en el año 2001 y del lanzamiento del
Mapa Global a escala 1:1.000.000 en el mismo año. En la Conferencia
Cartográfica de Naciones Unidas para las Américas (New York, 1996) se acordó
promover el desarrollo de una Infraestructura Regional de Datos Espaciales y
apoyar las iniciativas nacionales de sus países miembros. El Instituto
Panamericano de Geografía e Historia (IPGH) ha respaldado esa decisión y
promueve el proyecto de Red InterAmericana de Datos Geoespaciales (IGDN). El
IGAC es un participante activo de este proyecto.
En 1996, luego de la Conferencia de Directores de Institutos Geográficos
celebrada en Cambridge (UK), el IGAC, con ocasión de la celebración de sus 60
años, invitó a Colombia a Nancy Tosta, entonces responsable de la Secretaría del
Comité Federal de Datos Geográficos de EEUU (FGDC), a presentar su
conferencia sobre Infraestructuras Nacionales de Datos Espaciales y el papel de la
Organizaciones Nacionales de Cartografía.
El proyecto de Infraestructura de Datos Espaciales de ECOPETROL, en ejecución
desde hace varios años, es un antecedente importante de nivel nacional, el cual
ha generado dinámicas interinstitucionales y producido herramientas tecnológicas
y metodológicas de gran utilidad para productores y usuarios de información
georeferenciada. También debe resaltarse el trabajo de estandarización de
información geográfica de nivel nacional, que desarrollan desde Abril de 1997
cerca de treinta (30) entidades de los sectores público, privado, académico e
investigativo, con el respaldo de ICONTEC (el organismo nacional de
normalización y certificación) y bajo la Secretaría Técnica Nacional del IGAC.
Como resultado del trabajo de este Comité, se ha definido la Norma Técnica
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Nacional de Metadatos geográficos (NTC4611) y se han elaborado proyectos de
norma en terminología, calidad y catálogo de objetos que estarán próximamente
en consulta pública. Adicionalmente, el trabajo de normalización ha generado
mecanismos de comunicación e interacción entre las diversas instituciones
participantes.
En los últimos años, los grandes productores de información geográfica del sector
público (IGAC, DANE, INGEOMINAS e IDEAM) han adelantado programas de
modernización con el propósito de acceder a conocimientos y tecnologías que
mejoren la calidad y la oportunidad de la información que producen.
Particularmente, el IGAC desarrolla desde 1993 su proyecto de modernización
tecnológica, el cual ha cubierto tres etapas en las que la atención se ha
concentrado alrededor de: (1) mejoramiento de la producción de cartografía digital
básica y temática; (2) incorporación de tecnología GPS y de fotogrametría digital
para aumentar la productividad; (3) investigación y desarrollo de aplicaciones
orientadas a los usuarios.
Además, el Plan de Desarrollo del IGAC 1999-2002 define como uno de sus
objetivos estratégicos trabajar por el desarrollo de la Infraestructura Colombiana
de Datos Espaciales, como un medio para generar más información y colocarla a
disposición delpúblico general, los planificadores y tomadores de decisiones.
En 1998 surge un espacio de encuentro y discusión entre los grandes productores,
con ocasión de la iniciativa del Ministerio del Medio Ambiente de promover una
Alianza Ambiental por Colombia (AAC). Este espacio ha permitido ganar consenso
para el desarrollo de la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales – ICDE, a
partir del reconocimiento de la importancia de la información georeferenciada
como apoyo para el desarrollo social y económico del país. IGAC, DANE,
INGEOMINAS e IDEAM han conformado un Comité Interinstitucional encargado
de definir políticas y lineamientos para ordenar la producción de datos en
Colombia, evitar su redundancia y facilitar su uso y análisis por parte de las
propias instituciones y de sus usuarios externos.
Actualmente, el Comité Interinstitucional discute el enfoque y la agenda 1 que
debe adelantarse con el propósito de promover acciones que ayuden al desarrollo
de los sistemas de información geográfica de cada entidad y que aseguren su
futura interoperabilidad, de manera que cada uno de ellos funcione como nodo de
ICDE.
En mayo de 1999, el Secretario del Interior de Estados Unidos, Bruce Babbit, y el
Ministro del Medio Ambiente de Colombia, Juan Mayr, suscribieron un acuerdo de
cooperación para compartir datos y tecnologías y desarrollar conjuntamente
sistemas de información que eviten la duplicación de esfuerzos. De esta manera,
el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS), IDEAM, INGEOMINAS, IGAC,
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DANE e INVEMAR podrán unir esfuerzos y recursos para potenciar el desarrollo
de ICDE.
8.5.2 La Información Georeferenciada En Colombia
8.5.2.1 Características Generales De La Información:
La mayor parte de la información georeferenciada de Colombia es producida por
entidades del sector público con competencias nacionales en diferentes temas:
Departamento Nacional de Estadística (DANE), Instituto de Hidrología,
Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Instituto Geográfico Agustín
Codazzi (IGAC) e Instituto de Investigación e Información Geocientífica, Minero
Ambiental y Nuclear (INGEOMINAS).
Aún cuando estas entidades representan un cúmulo de experiencia y de
información levantada a lo largo de muchos años, puede señalarse que la
información georeferenciada disponible actualmente en nuestro país no atiende
cabalmente las crecientes demandas de la sociedad.
Aunque desde 1992 se realiza la producción digital de información por parte de los
principales productores, la mayor parte de los datos está en formato análogo y no
existe una definición unificada sobre si ellos deben ser digitalizados ó no y con
base en qué objetivos, prioridades y especificaciones. Debido a ello, las
actividades de conversión de datos conducen frecuentemente a información
duplicada e inconsistente.
Los problemas más importantes de la información georeferenciada en Colombia
son:
• Existencia de datos que cubren de manera parcial y desigual el territorio
nacional, con un bajo nivel de actualización 2 .
• Documentación incompleta de los datos disponibles.
• Existencia de productos con especificaciones técnicas diferentes, muchas
veces no formalizadas, lo cual se traduce en información cuya calidad es
disímil.
• Dificultades para que los usuarios conozcan oportunamente los datos
disponibles, accedan a ellos, los integren y los usen.
• Producción autónoma de los datos a cargo de cada entidad sin
consideración de las prioridades comunes y con análisis parcial de los
requerimientos de los clientes.
• Duplicación de los proyectos para la obtención, actualización y digitalización
de información georeferenciada.
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8.5.2.2 Dinámica Del Sector Público
Frente al reto de modernización del Estado, que exige mejorar la competitividad y
reducirla inversión, cada entidad del sector público busca resolver de manera
independiente el compromiso de cumplir con su función social y de aumentar el
nivel de recursos propios, en un contexto en el cual existe:
• Insuficiente comunicación interinstitucional.
• Predominancia de enfoques parciales antes que nacionales.
• Solución no coordinada de problemas de información, haciendo que la
inversión estatal en producción o actualización de datos esté fragmentada y
que su relación costo/beneficio no sea adecuada.
• Esfuerzos de algunas entidades para su modernización tecnológica con el
fin de aumentar su productividad a través del desarrollo de Sistemas de
Información Geográfica, el fortalecimiento de infraestructuras informáticas y
de comunicaciones y el uso creciente de la tecnología INTERNET.
• Desarrollo fragmentado y heterogéneo de los sistemas de información de
cada institución, considerando diferentes criterios de seguridad y de
transparencia y diferentes enfoques sobre evaluación, adquisición y
mantenimiento de la infraestructura informática y de comunicaciones.
• Baja capacitación del recurso humano, factor que dificulta los procesos de
transferencia de tecnología.
• Capacidad limitada de investigación y desarrollo, en particular en las áreas
de software y aplicaciones.
• Desconocimiento del mercado de la información geográfica, dificultades
para la comercialización de productos y para la creación de servicios de
valor agregado.
• Algunas actividades que hasta hace poco eran monopolio del Estado son
realizadas con la creciente participación del sector privado.
8.5.3 Política Nacional De Información
Las condiciones señaladas pueden empezar a cambiarse si se tienen en cuenta
los siguientes elementos resultantes de los esfuerzos que desde hace varios años
se realizan para planificar, formular e implementar políticas de información de nivel
nacional a través de COLCIENCIAS la Comisión Nacional de Sistemas) y que el
gobierno recientemente se ha propuesto armonizar mediante la conformación de
un solo ente regulador de la materia 3 :
• La información debe considerarse como un recurso estratégico del Estado y
de sus entidades, por lo cual su administración debe iniciarse desde el más
alto nivel posible.
• El manejo y utilización de la informática y su tecnología asociada deben
tener como objetivos el bienestar social y el servicio a la comunidad y al
ciudadano.
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• Dentro de las instituciones, la tecnología informática debe ser el pilar de su
modernización, contribuyendo a la optimización de procesos y funciones y a
la integración organizacional.
• El sector público debe buscar la creación de bases estructurales para el
desarrollo de la “computación interinstitucional” promoviendo además el
enlace con los sectores externos vinculados a las entidades.
Sin embargo, es pertinente resaltar que no existe política gubernamental en el
tema específico de la información geográfica y que, por tanto, no existen
lineamientos que guíen la producción, administración, difusión y uso de ella.
El gobierno central ha prestado poca importancia a la información geográfica como
medio para encontrar respuestas a problemas de desarrollo y destina cada vez
menos recursos para su producción y actualización, por lo cual parece necesario
que los productores muestren de manera contundente la incidencia de sus
productos en la creación de conocimiento del país y en el apoyo a la gestión
gubernamental. También hay que señalar que el propio mercado de la información
geográfica en Colombia tiene una dinámica incipiente y que los consumidores
presumen que el gobierno está obligado a entregarles productos de alta calidad a
precios bajos, o sin costo.
Como consecuencia, la información geográfica se está produciendo a un ritmo que
parece muy lento y con características diferentes. La información que está
disponible es utilizada de manera limitada para la toma de decisiones. Esta
realidad constituye una barrera para el desarrollo, toda vez que no se está
utilizando y generando el conocimiento necesario para reducir la distancia que
separa al país de las naciones más avanzadas.
En resumen, la información geográfica en Colombia no se usa con todo su
potencial y las aplicaciones se ven afectadas por la insuficiencia de datos, su baja
disponibilidad y su escasa documentación. Sin embargo, debe reconocerse que el
avance las tecnologías geo-informáticas y el desarrollo de los sistemas de
información está aumentando el uso de la información geográfica. Igualmente,
existen elementos de política de información que deben profundizarse y aplicarse
por parte de los productores de información geográfica, para fortalecer su papel
como proveedores de información y de conocimiento útil para la sociedad.
8.5.4 Prioridades A Resolver
Se considera conveniente abordar los siguientes temas, desde una perspectiva
interinstitucional que involucre a los grandes productores y usuarios de la
información geográfica en Colombia, Incluyendo desde luego al gobierno central:
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Ambiental, la Línea Base y el Sistema Nacional de Monitoreo
Ambiental para Colombia”
8.5.4.1 Políticas Básicas
El impulso del desarrollo social y económico en una sociedad emergente implica
reconocer la importancia de la información a todos los niveles como un insumo
necesario para la generación de conocimiento. Por ello hay que intensificar
programas orientados a lograr que las decisiones se basen cada vez más en
información fidedigna y eso implica tomar acciones para reducir las diferencias en
materia de datos entre los actores sociales y mejorar el acceso de los ciudadanos
a la información.
La Constitución Política de Colombia de 1991, la dinámica de modernización del
Estado en los últimos años y la globalización del mercado de las comunicaciones
han obligado a definir lineamientos sobre política de información nacional; sin
embargo, su aplicación coherente no se ha producido todavía y no se ven signos
claros de que en los altos niveles gubernamentales se considere a la información
geográfica como un sector prioritario a desarrollar.
En el Plan Nacional de Desarrollo del actual gobierno, Cambio para construir la
Paz, se establece también que uno de los instrumentos básicos para alcanzar la
paz y el desarrollo de nuestro país es la infraestructura de información, la cual "...
brindará a las comunidades la autonomía y las herramientas necesarias para que
asuman la orientación de sus propios procesos económicos, sociales y políticos,
fortaleciendo la competitividad regional". Esa orientación constituye un mandato
claro para que las entidades productoras concentren sus esfuerzos en asegurar
que la información llegue a los ciudadanos de una manera efectiva.
Teniendo en cuenta las políticas nacionales existentes sobre ciencia y tecnología
e información, las competencias asignadas a cada entidad, las políticas de
tecnología informática para el sector público colombiano 7 y las bases del Plan
Nacional de Desarrollo, se considera indispensable definir, difundir y aplicar
políticas básicas para la gestión de la información geográfica que incluyan los
temas de intercambio de información, acceso, seguridad y derechos de autor,
entre otros.
8.5.4.2 Producción De Datos
Los productores requieren cumplir su misión (producir, actualizar y difundir
información georeferenciada en los temas de su competencia) y para hacerlo
deben tener en cuenta las necesidades de sus usuarios y obtener datos de
cubrimiento nacional que tengan especificaciones claras, que sean fáciles de
integrar y de usar en diferentes proyectos.
En la encuesta realizada a los 4 grandes productores de información
georeferenciada (DANE, IDEAM, INGEOMINAS, IGAC)8 se obtuvo consenso
Sistema de Gestión de Indicadores Ambientales Marinos y Costeros SIGEIN 108

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respecto a la necesidad de definir de manera conjunta las prioridades en la
producción de datos fundamentales. Respecto a las bases de datos de
cubrimiento nacional, se considera importante avanzar en su obtención en el
siguiente orden:
• Escala 1:100.000
• Escala 1:500.000
• Escala 1:25.000
• Escala 1:50.000 y mayores de 1:25.000
Para datos en escalas mayores a 1:25.000, por ejemplo 1:2.000, hay acuerdo en
que su producción debe hacerse teniendo en cuenta las necesidades del gobierno
y los requerimientos de los diferentes usuarios, en los niveles nacional, regional y
local.
Igualmente se definió realizar un proyecto de obtención de cartografía básica, por
métodos no convencionales o alternativos, a escala 1:100.000, de todo el país en
un plazo de cuatro (4) años, que espera contar con recursos de cooperación
internacional para su ejecución. La formulación y ejecución de este proyecto está
bajo la responsabilidad del IGAC e incluye la definición de zonas prioritarias,
metodologías de actualización, especificaciones técnicas de los productos finales,
normas de documentación y fuentes de financiación, entre otros.
Adicionalmente, se considera indispensable que los productores de información
georeferenciada adelanten de manera conjunta, un estudio de necesidades de los
usuarios y con base en él realicen la redefinición de sus productos y de sus metas
de producción. Es importante reconocer el carácter dual de productores/usuarios
de información georeferenciada que tienen algunas instituciones, las cuales
utilizan los datos elaborados en otras entidades para la producción y actualización
de sus productos.
8.5.4.3 Documentación De Los Datos
La gran cantidad de información existente no se usa en muchas ocasiones porque
los clientes no conocen su existencia ni sus características. La inversión en
proyectos “duplicados” al interior o al exterior de las organizaciones es alta. A
manera de ejemplo, es pertinente indicar que ECOPETROL realizó recientemente
un estudio estadístico sobre el levantamiento de datos duplicados de una misma
zona para diferentes proyectos, en el cual se evidenció que los sobre-costos
ascendían hasta un 70%10 .
Existe consenso nacional en la necesidad de acordar e implantar estándares de
metadatos basados en las normas internacionales y de definir compromisos de
documentación en cada entidad para los productos nuevos, lo mismo que para los
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datos existentes en formatos digitales o análogos. En este tema debe resaltarse el
trabajo realizado por el Comité ICONTEC 0034 encargado de elaborar las normas
técnicas colombianas sobre información geográfica y que desarrolló la Norma
Técnica Nacional de Metadatos Geográficos NTC4611 tomando como base las
definiciones de ISO/TC211, de FGDC, de CEN 287 (Comité Europeo de
Normalización) y el estándar de ECOPETROL.
El reto actual es definir de manera conjunta los lineamientos que sirvan de guía
para documentar los datos existentes en las diferentes entidades y para crear e
interconectar bases de metadatos geográficos. Los desarrollos tecnológicos
realizados durante los últimos años por ECOPETROL, con la asesoría de la
Universidad de California en Santa Bárbara, pueden servir para que todas las
entidades involucradas dinamicen su trabajo de documentación de información.
8.5.4.4 Mecanismos De Acceso Para Los Usuarios
En una encuesta del Centro Nacional de Consultoría (1991) se hace un
diagnóstico sobre contenidos de información en el sector público y se concluye
que la sistematización de la información se ha limitado a las áreas contable y
administrativa dejando de lado los procesos integrados de modernización e
incorporación de tecnología informática (TI). De igual manera se establece que
entre las cuatro áreas de información: labores propias de la organización,
administración, planeación general y atención masiva al usuario, esta última es la
de mayor atraso.
En cumplimiento de las estrategias definidas en el Plan Nacional de Informática se
produjo una Directiva Presidencial 11 para que las entidades del gobierno faciliten
al público el acceso a su información vía INTERNET y la intercambien con otras
entidades.
Con este propósito se han realizado actividades como la creación de una
Comisión Gubernamental para la publicación de información y servicios a través
de INTERNET (Decreto 1957 – Octubre de 1996) y la capacitación y asesoría en
diseño de páginas WEB y otros servicios a funcionarios de diferentes entidades
públicas.
Por lo mencionado se considera conveniente trabajar en la definición de las
características y condiciones en las cuales la información georeferenciada
elaborada por el sector público utilizará INTERNET y otros mecanismos para
colocar sus datos al servicio de la sociedad.
Además, considerando que la mayor parte de la nación colombiana todavía no
tiene acceso a la tecnología de la información 12 , es importante examinar cuáles
son los productos y servicios de información geográfica que está demandando la
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sociedad, en particular los jóvenes, y cuáles son los mecanismos que ayudarán a
promover su utilización masiva.
8.5.5 La Información Y El Desarrollo Económico Del País
En la última década, diversos foros y entidades han empezado a reconocer la
necesidad de que los diferentes países trabajen con mayor vigor en la generación
de información y en la creación de conocimiento como una alternativa seria a los
problemas de desarrollo.
En la Cumbre Hemisférica Americana de 1994 se indicó que la infraestructura
nacional de información (INI) constituye un elemento esencial del desarrollo
económico, social, político y cultural. La INI se concibe como una entidad
integradora que incluye la infraestructura de redes, terminales, aplicaciones de
software, recursos humanos, sistemas de comunicación públicos y privados, así
como valores sociales y culturales y estilos de vida relacionados con la sociedad
orientada hacia la información 13 . Su objetivo principal es apoyar la transición
hacia una sociedad intelectualmente creativa. En la Cumbre señalada se acordó
promover la inversión privada en el sector, la competencia en el mercado, los
regímenes regulatorios flexibles y asegurar la universalidad del servicio.
En el Seminario Internacional sobre Políticas Nacionales de Información 14 se
identificaron tres líneas de acción complementarias y simultáneas para ser
adaptadas por los países en desarrollo:
• Fortalecer y acelerar el desarrollo de las INI. El crecimiento organizado de
estas INI se debe fundamentar en una sólida política de información,
ajustada a una realidad nacional que disminuya el riesgo de aumentar la
marginalización de las zonas rurales o de bajos ingresos. Una INI funcional
y con parámetros aceptables de Inter.-conectividad e interoperabilidad se
puede integrar fácilmente al mercado global.
• Participar activamente en la discusión de conceptos básicos desde la óptica
de países en desarrollo, entre los cuales se resaltan: el papel de las
autoridades públicas en el desarrollo de la INI; la universalidad de los
servicios; El acceso a mercados globales; los procedimientos de
adjudicación de frecuencias y de administración del espectro
electromagnético; la protección de la propiedad intelectual y los
mecanismos para minimizar incompatibilidades entre las infraestructuras de
comunicación.
• Promocionar y usar intensivamente las iniciativas regionales para discutir y
dar visibilidad a las necesidades específicas de los países en desarrollo.
El Informe sobre el Desarrollo Mundial (Banco Mundial, 1999) examina el papel del
conocimiento como dinamizador del bienestar social y económico. Considera que
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el conocimiento es el motor del desarrollo y que es necesario entender cómo los
ciudadanos y la sociedad lo adquieren y lo usan para aspirar a mejorar la calidad
de vida de todos los sectores. El informe sugiere tres lecciones útiles para los
países en desarrollo:
• Los gobiernos deben formalizar políticas para disminuir la brecha de
conocimiento que separa los países ricos y pobres.
• Los gobiernos, las instituciones multilaterales, las organizaciones no
gubernamentales -ONG- y el sector privado deben trabajar juntos para
fortalecer las instituciones encargadas de solucionar los problemas de
información que hacen frustrar los mercados y gobiernos.
• No importa cuanto se haga en las direcciones anotadas, los problemas de
conocimiento van a persistir. Sin embargo, la convicción de que el
conocimiento está en el centro de los esfuerzos para el desarrollo, permitirá
descubrir soluciones creativas para problemas complicados.
El interés en los temas de información también se percibe en algunas iniciativas
de alcance nacional. En el Plan Nacional de Informática (1996) se establece la
necesidad de mejorar la integración informática y la comunicación del sector
público, para lo cual se deben desarrollar proyectos en los que exista un propósito
claro de integrar y/o compartir información, puesto que sus frutos serán el motor
del desarrollo colombiano.
En este plan se sugiere la creación de infraestructuras informáticas o sistemas de
información que se puedan compartir entre diversas instituciones, con la
recomendación de incluir también procesos de transferencia tecnológica entre las
entidades.
El 17 de febrero de 1999 se lanzó oficialmente la Red de Desarrollo Sostenible de
Colombia (RDS) con la participación del Ministerio del Medio Ambiente, el PNUD,
el Ministerio de Desarrollo Económico, la Asociación de Corporaciones Autónomas
Regionales para el Desarrollo Sostenible, las Autoridades de Grandes Centros
Urbanos (ASOCARS) y la Federación Colombiana de Municipios, quienes firmaron
un convenio especial con el fin de “realizar acciones conjuntas de cooperación
para lograr la cohesión y sinergia entre las entidades involucradas en promover el
desarrollo sostenible nacional, regional y local en Colombia, de manera que la
información de que dispongan las entidades firmantes y la que se produzca de
este convenio logre alcanzar las metas de promoción de la sostenibilidad
económica, legal, social, ecológica e institucional en Colombia”. Dicho convenio
busca promover el intercambio, la descentralización y la socialización de la
información, articular la RDS con los sistemas de información existentes e
impulsar la relación de nuevos sistemas y bases de datos, organizar talleres,
cursos y seminarios y producir material informativo para divulgar, nacional e
internacionalmente, lo relativo al desarrollo sostenible 15 . Se considera
importante estar dispuestos a participar en el desarrollo de esta iniciativa y de
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otras en las cuales se privilegie el intercambio de información como elemento
clave para potenciar el desarrollo.
8.5.6 La Infraestructura Colombiana De Datos Espaciales ICDE
En consideración a las políticas nacionales e internacionales sobre información y a
la importancia específica de la información geográfica en la promoción del
desarrollo económico y social del país, es necesario que se establezca un frente
común para construir una infraestructura colombiana de datos espaciales que sea
parte integral de una infraestructura nacional de información y que propenda por la
solución de los problemas prioritarios señalados anteriormente e integre los
esfuerzos de los productores para potenciar la producción de información e
intensificar su uso por parte de la sociedad, como base para el desarrollo.
El IGAC propone a productores y usuarios desarrollar conjuntamente la
Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales (ICDE), entendida como la suma
de políticas, estándares, organizaciones y recursos tecnológicos que facilitan la
producción, obtención, uso y acceso a la información georeferenciada de
cubrimiento nacional, para apoyar el desarrollo económico y social del país.
Se considera que ICDE debe construirse alrededor de dos pilares:
• La producción y documentación de los datos geográficos
fundamentales, aunando esfuerzos y recursos de diversas instituciones,
aprovechando las nuevas tecnologías, cumpliendo las normas y
especificaciones técnicas que satisfagan las necesidades de los usuarios y
atendiendo los plazos y condiciones que demanden las prioridades
nacionales.
• La creación de mecanismos que faciliten el acceso y uso de los datos,
para que los usuarios puedan conocer cuáles datos existen y en qué lugar
se encuentran, cuáles son sus características, cómo consultarlos,
adquirirlos y usarlos. Para ello, se debe configurar un entorno que define los
deberes y derechos de productores y usuarios (responsabilidad en la
producción y uso, derechos de propiedad intelectual, protección de la
intimidad de las personas, entre otros). Existen dos mecanismos
importantes que deben desarrollarse:
o El servicio nacional de documentación de datos geográficos que
aproveche la tecnología INTERNET y otros instrumentos, para
enlazar las bases de Metadatos y para colocar dicha información al
servicio de los ciudadanos.
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o Una red nacional de información geográfica que, además del servicio
anterior, permita consulta, análisis, suministro e intercambio de
información geográfica digital y de servicios de valor agregado.
Es importante resaltar que ICDE es una iniciativa que busca agrupar a todas las
organizaciones públicas, privadas, académicas y científicas que producen y/ó
usan información geográfica de Colombia y que desean trabajar para que ella esté
disponible y se utilice de manera apropiada, con el propósito de apoyar el
desarrollo integral de nuestra nación.
El desarrollo de ICDE debe ser liderado por los grandes productores y usuarios de
información georeferenciada del sector público, con un fuerte respaldo del
gobierno central a través de la Presidencia de la República, el Departamento
Nacional de Planeación y los Ministerios del Medio Ambiente, Minas y Energía.
8.5.6.1 Beneficios De ICDE
El desarrollo de ICDE beneficiará a todos los productores y usuarios de
información georeferenciada. Los productores de información georeferenciada
podrán:
• Acercarse más a sus clientes
• Conocer la información existente en otras entidades y establecer
mecanismos de intercambio
• Hacer proyectos conjuntos para optimizar la inversión de recursos
• Cumplir su misión más efectivamente
• Realizar una gestión unificada ante el gobierno central.
• Actualizar la información requerida por los usuarios.
También podrán dinamizar el mercado de la información geográfica, mediante el
suministro de productos que tengan una alta demanda y la creación de nuevos
nichos de usuarios.
Las empresas del Estado evolucionarán hacia estadios avanzados de integración
interinstitucional, con lo cual la planeación del cambio tecnológico en el sector
público colombiano podrá ser más eficiente.
Los usuarios podrán tener acceso a la información, conocerla, evaluarla,
adquirirla, integrarla y usarla para tomar sus decisiones en diferentes aplicaciones,
como planes de desarrollo y ordenamiento territorial, prevención y atención de
desastres, manejo de recursos ambientales, gestión pública y otras actividades y/o
proyectos que aún no prevén la aplicación de la información georeferenciada.
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El Estado materializará los objetivos planteados en la política nacional de
información al facilitar el acceso a la información para los ciudadanos en general.
ICDE brindará soporte a las intenciones del gobierno nacional de facilitar a las
comunidades las herramientas necesarias para incidir en las actividades de
planeación del uso del territorio.
El sector académico y los investigadores podrán avanzar en el entendimiento de
los problemas fundamentales de la sociedad y en la utilización de información y
tecnologías geográficas para la solución creativa de los mismos.
Al final, la nación colombiana será favorecida en términos de conocimiento,
prosperidad y desarrollo y podrá proyectarse de manera competitiva en el ambito
internacional.
8.5.6.2 Estrategias
8.5.6.2.1 Estrategias Políticas
Reconocimiento de la importancia de la información georeferenciada como
un sector estratégico
• Identificar los espacios de alto nivel en donde se definen políticas y planes
nacionales de información y promover la participación de los productores de
información georeferenciada (IDEAM, IGAC, DANE, INGEOMINAS).
• Formular políticas nacionales sobre gestión de información geográfica
(producción, documentación, intercambio, seguridad, acceso y derechos de
autor).
• Fortalecer la participación nacional en foros regionales relacionados con la
información geográfica.
• Establecer lazos de cooperación con otras iniciativas de infraestructuras de
datos espaciales, con el fin de obtener asesoría técnica y recursos
financieros (GSDI, Programa Global de la Red de Desarrollo Sostenible -
SRDS, IGDN, NDSI) lograr el aval del gobierno central para la iniciativa
ICDE.
• Lograr la aprobación de ICDE como un proyecto de interés nacional por
parte de DNP y/ó COLCIENCIAS
• Obtener respaldo de alto nivel a la iniciativa ICDE mediante la aprobación
de un documento CONPES
• Consolidar el Comité Interinstitucional buscando la formalización y
desarrollo de la agenda de trabajo y su incorporación dentro de los planes
de cada entidad
• Aumentar la participación de otras entidades productoras y usuarias de
información georeferenciada (ECP, FEDERACAFE y Empresas Públicas de
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Medellín, entre otras) en el desarrollo de los diferentes componentes de
ICDE
8.5.6.2.2 Estrategias Interinstitucionales
Establecer vínculos fuertes de cooperación entre las entidades productoras
de información.
• Definir lineamientos para la cooperación interinstitucional entre los
productores de información geográfica y establecer acuerdos específicos
para producción, documentación, administración, intercambio y
comercialización de información geográfica
• Incrementar el trabajo de definición e implantación de normas técnicas de
información georeferenciada a partir del fortalecimiento de las actividades
del Comité ICONTEC 0034
• Desarrollar actividades conjuntas de comercialización y difusión de la
información DIVULGAR Y PROMOVER EL DESARROLLO DE ICDE
ENTRE LA COMUNIDAD GEOINFORMÁTICA
• Implantar y popularizar el concepto ICDE en los niveles nacional y local
• Realizar seminarios y talleres de alcance nacional y regional para difundir
los lineamientos y las guías ICDE
• Elaboración y difusión de publicaciones sobre ICDE
8.5.6.2.3 Estrategias Tecnológicas
Realizar gestión tecnológica de manera conjunta
• Conocer, formular y/o armonizar los planes de gestión tecnológica en las
entidades productoras de información geográfica
• Elaborar y ejecutar planes conjuntos de capacitación del recurso humano
en temas ICDE
Evaluar y transferir tecnologías de punta
• Aumentar el nivel de conocimiento y la utilización de la tecnología
informática existente en cada entidad para mejorar la interoperabilidad entre
sus sistemas de información 17
• Transferir tecnologías de orientación a objetos, de computación distribuida
(XML, CORBA y Java) y de INTERNET y definir e implantar estándares de
datos geográficos a partir del trabajo de ISO/TC211 y de Open GIS
• Desarrollar aplicaciones y servicios a la medida de los usuarios utilizando
tecnologías y sistemas abiertos
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8.5.6.3 Proyectos A Desarrollar
Se propone concentrar esfuerzos y recursos alrededor de los siguientes proyectos,
los cuales se consideran vitales para el desarrollo de ICDE:
8.5.6.3.1 Definición De Políticas Y Acciones Para La Gestión De Información
Georeferenciada En Colombia
El objetivo de este proyecto es formalizar una política de alcance nacional que
mejore la capacidad para producir y mantener información georeferenciada sobre
el espacio geográfico de nuestro país, para almacenarla, intercambiarla, difundirla
y usarla de manera apropiada y con una visión de largo plazo, con el propósito de
apoyar a todos los sectores de la sociedad en la búsqueda del desarrollo
económico, social y ambiental.
Una política con ese alcance debe considerar elementos tales como el papel de la
información geográfica en el desarrollo, la definición de mecanismos de
coordinación entre las diferentes entidades, el establecimiento de reglas de juego
que faciliten el intercambio de datos, información y conocimiento, la armonización
de la infraestructura teleinformática y los acuerdos básicos en temas como
propiedad, calidad, acceso y seguridad de la información.
8.5.6.3.2 Obtención De Información Básica Y Temática Que Atienda Los
Requerimientos De Los Usuarios
El objetivo de este proyecto es unir esfuerzos para incrementar la producción y
disponibilidad de cartografía básica y temática de todo el país, en plena
consonancia con las prioridades y los requerimientos del gobierno y otros
usuarios.
Teniendo en cuenta la alta demanda de información georeferenciada por parte de
diferentes sectores, se considera indispensable realizar un estudio de necesidades
de usuarios y con base en él definir las especificaciones de los productos a las
diferentes escalas y establecer los programas de obtención conjunta de datos.
8.5.6.3.3 Definición E Implantación De Estandares De Información Georeferenciada
El objetivo de este proyecto es la adopción de estándares que aseguren la
interoperabilidad de la información georeferenciada que producen diferentes
entidades que estimulen el desarrollo de productos y servicios de valor agregado.
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Los estándares de productos y procesos deben estar basados en el trabajo que se
desarrolla a nivel internacional por parte de ISO/TC211, Open GIS y otras
entidades y apoyarse en la experiencia de otros países.
El trabajo del Comité ICONTEC 0034 debe fortalecerse y profundizarse de manera
significativa para incluír el desarrollo de guías técnicas que orienten la aplicación
práctica de las normas técnicas nacionales.
8.5.6.3.4 Documentación De La Información Georeferenciada Y Difusión De
Catálogos De Productos
El objetivo de este proyecto es permitir que los usuarios evalúen las
características de la información producida en cada entidad y determinen su
aptitud de uso en sus aplicaciones particulares. Se busca ofrecer a los clientes la
posibilidad de consultar en línea las características de la información producida en
las diferentes entidades, mediante el establecimiento e interconexión de bases de
metadatos distribuidas 18 . Igualmente, se prevé la difusión masiva de catálogos
de productos en papel ó en CD-ROM.
Las actividades a desarrollar comprenden la implantación de la norma nacional de
metadatos en cada entidad, la ejecución de planes de documentación de datos
nuevos y existentes, el almacenamiento de los metadatos en formato digital, el
establecimiento e interconexión de las bases de metadatos de cada entidad y la
elaboración y distribución de "catálogos de productos".
8.5.6.3.5 Desarrollo De Servicios Geográficos Usando Internet Y Otros Medios
El objetivo de este proyecto es ofrecer a los usuarios la posibilidad de acceder a
información usando la tecnología WEB ya sea para consultarla y analizarla en
línea ó para transferirla directamente a sus aplicaciones. También se pretende
desarrollar productos y servicios a la medida del cliente que integren información
producida por diversas entidades y den respuesta a quienes toman decisiones a
diferentes niveles.
L
8.6 El Claringhouse Y DataWarehouse Mechanism en un Entorno Integrado
del SIGEIN
8.6.1 “Claringhouse Mechanism”
¿Qué son los Metadatos y su articulación con un ClaringHouse?
Los Metadatos consisten en información que caracteriza datos. Los Metadatos son
utilizados para suministrar información sobre datos producidos. En esencia, los
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Metadatos intentan responder a las preguntas quién, que, cuando, donde, porqué
y cómo, sobre cada una de las facetas relativas a los datos que se documentan.
Los sistemas en línea para manejar Metadatos necesitan manipular objetos
predecibles en forma y contenido. El carácter de predecible se logra mediante el
ajuste de los mismos a estándares. En el Clearinghouse que se propone se ha
decidido utilizar el estándar Colombiano. En donde se requiera, se le denominará
brevemente como el estándar CGDC por más que ese organismo maneje también
otros estándares (como el de transferencia de datos espaciales, también conocido
como STDS)
¿Porqué debería crearse Metadatos?
El fin último de los Metadatos, es ayudar a publicitar y dar soporte a los datos que
ud. o su organización han producido.
El producto básico que se manejará en el ClearingHouse del SIGEIN y son
Metadatos, elaborados por sí o por los proveedores, de forma de conformar en
conjunto un catálogo en línea de datos espaciales (digitales o no) . El
Clearinghouse permitirá a la gente comprender las virtudes y limitaciones de los
datos disponibles por la vía de describirlos en una forma que enfatiza aspectos
que les son comunes.
La Creación de Metadatos: Es un trabajo o bien para administradores del SIGEIN
que manejan con soltura conceptos científicos, o bien para científicos que
manejan con soltura conceptos de informática. La tarea de crear Metadatos
correctos es como la de catalogar libros, excepto que el creador necesita conocer
bastante más sobre los datos mismos para poder documentarlos apropiadamente.
No debe asumirse que todos los técnicos en geografía, geología, etc. deben estar
capacitados para escribir Metadatos. Ellos se quejarán (con razón) que la tarea es
muy engorrosa y no verán los beneficios en forma inmediata. De todas formas hay
que asegurarse que hay una buena comunicación entre quien efectivamente
escribe los Metadatos, y el productor de los datos; el primero tiene que hacerle
muchas preguntas al segundo.
Sistema de Gestión de Indicadores Ambientales Marinos y Costeros SIGEIN 119

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ENTORNO INTEGRADOR DEL SISTEMA DE INFORMACIÓN AMBIENTAL
MUNICIPIOS
COSTEROS
CIOH/
CCCP
ENTORNO INTEGRADO MEDIANTEPROTOCOLOS Y ESTANDARES
REDES
INTERNACIONALES
SINCHI
HUMBOLDT
COMUNIDAD EN GENERAL
MIN-AMBIENTE
Sistema Nacional
de Indicadores
Ambientales
CAR’S
CENTROS
DE
INVESTIGACIÓN
SIAC
SIA
IDEAM
INVEMAR
SIAM
DANE
IGAC
INGEOMINAS
Sistema de Gestión de Indicadores Ambientales Marinos y Costeros SIGEIN 120
IIAP
ClearingHousing & DataWareHousing
REDES
NACIONALES
Figura 7 Integración del Sistema Nacional de Indicadores Ambientales
Nadie crearía Metadatos completos (en el sentido del estándar) y por lo tanto será
imposible discernir ciertos aspectos de los datos tales como su calidad, sus
atributos, o cómo obtenerlos. Yo siento simpatía por aquellos que sienten que el
estándar FGDC es oneroso y que ellos no tienen tiempo para documentar in
extenso sus propios datos. Como se ha dicho: no existe policía de Metadatos.
8.6.2 Una digresión sobre conformidad e interoperabilidad
El estándar realmente estandariza los contenidos y no define la organización de
los Metadatos en archivos de computadora. Dado que el estándar es tan complejo,
esto tiene el efecto práctico que casi cualquier metadato puede declarar que
verifica el estándar; el archivo conteniendo Metadatos sólo tiene que contener la
información apropiada, y esa información no tiene porqué ser fácilmente
interpretable o accesible por una persona o incluso una computadora.
Esta noción en sentido amplio de conformidad no es realmente muy útil.
Desgraciadamente, es muy común. Es muy difícil discutir que un archivo no
contiene la información requerida por el estándar. Pero para ser realmente útil, los

Proyecto “Diseño y operación del Sistema de Información
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Metadatos claramente deben ser comparables con otros Metadatos, no sólo en
forma visual, sino por software que índice, busque y recupere los documentos
desde la Internet o Intranet. Para ser realmente valiosos, los Metadatos deben ser
a la vez legibles por la máquina (parseable) e interoperable, o sea que puedan
trabajarse con software usado en el Clearinghouse.
• Parseable El término parse indica la acción de analizar la información por
la vía de subdividirla y reconocer sus componentes. Que los Metadatos
sean "parseables" requiere que la información asociada a un elemento esté
claramente separada de la de otros elementos. Mas aún, los valores de los
elementos están no sólo separados uno de otro, sino que están claramente
relacionados con los nombres de los elementos correspondientes, y estos
últimos claramente relacionados entre sí como lo están en el estándar. En
la práctica esto quiere decir que sus Metadatos deben estar organizados en
una jerarquía, como lo están los elementos en el estándar, y deberán usar
los nombres estándar para los elementos como la vía para identificar la
información contenida en los valores de tal elemento.
• Interoperable Para operar con software en el Clearinghouse, sus
Metadatos deben ser legibles y procesables por ese software.
Generalmente, esto quiere decir que deben ser parseables y deben
identificar los elementos en la forma esperada por el software.
8.6.3 La necesidad de implementar “DATA WAREHOUSING”
Data warehousing es el centro de la arquitectura para los sistemas de información
en la década de los '90. Soporta el procesamiento informático al proveer una
plataforma sólida, a partir de los datos históricos para hacer el análisis. Facilita la
integración de sistemas de aplicación no integrados. Organiza y almacena los
datos que se necesitan para el procesamiento analítico, informático sobre una
amplia perspectiva de tiempo.
Un Data Warehouse o Depósito de Datos es una colección de datos orientado a
temas, integrado, no volátil, de tiempo variante, que se usa para el soporte del
proceso de toma de decisiones gerenciales.
Se puede caracterizar una data warehouse haciendo un contraste de cómo los
datos de un negocio almacenados en una data warehouse, difieren de los datos
operacionales usados por las aplicaciones de producción.
Base de Datos Operacional
Data Warehouse
Datos Operacionales Datos del negocio para Información
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Orientado a la aplicación Orientado al sujeto
Actual Actual + histórico
Detallada Detallada + más resumida
Cambia continuamente Estable
Diferentes tipos de información
El ingreso de datos en la data warehouse viene desde el ambiente operacional en
casi todos los casos. La data warehouse es siempre un almacén de datos
transformados y separados físicamente de la aplicación donde se encontraron los
datos en el ambiente operacional.
8.6.4 Los Sistemas De Información
Los sistemas de información se han dividido de acuerdo al siguiente esquema:
Figura 8 Composición de los Sistemas de Información
Sistemas Estratégicos, orientados a soportar la toma de decisiones, facilitan la
labor de la dirección, proporcionándole un soporte básico, en forma de mejor
información, para la toma de decisiones. Se caracterizan porque son sistemas sin
carga periódica de trabajo, es decir, su utilización no es predecible, al contrario de
los casos anteriores, cuya utilización es periódica.
Destacan entre estos sistemas: los Sistemas de Información Ambiental (SIAC),
Sistemas de Gestión de Información (SIGEIN), Sistemas de Información
Georeferencial (GIS),
Sistemas Tácticos, diseñados para soportar las actividades de coordinación de
actividades y manejo de documentación, definidos para facilitar consultas sobre
información almacenada en el sistema, proporcionar informes y, en resumen,
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facilitar la gestión independiente de la información por parte de los niveles
intermedios de la organización.
Sistemas Técnico-Operativos, que cubren el núcleo de operaciones
tradicionales de captura masiva de datos (Data Entry) y servicios básicos de
tratamiento de datos, con tareas predefinidas (contabilidad, facturación, almacén,
presupuesto, personal y otros sistemas administrativos). Estos sistemas están
evolucionando con la irrupción de censores, autómatas, sistemas multimedia,
bases de datos relacionales más avanzadas y data warehousing.
Sistemas Interinstitucionales, este último nivel de sistemas de información
recién está surgiendo, es consecuencia del desarrollo organizacional orientado a
un mercado de carácter global, el cual obliga a pensar e implementar estructuras
de comunicación más estrechas entre la organización y el mercado (Empresa
Extendida, Organización Inteligente e Integración Organizacional), todo esto a
partir de la generalización de las redes informáticas de alcance nacional y global
(INTERNET), que se convierten en vehículo de comunicación entre la
organización y el mercado, no importa dónde esté la organización (INTRANET), el
mercado de la institución (EXTRANET) y el mercado (Red Global).
Sin embargo, la tecnología data warehousing basa sus conceptos y diferencias
entre dos tipos fundamentales de sistemas de información en todas las
organizaciones: los sistemas técnico-operacionales y los sistemas de soporte de
decisiones. Este último es la base de una data warehouse.
Sistemas de Soporte de Decisiones Por otra parte, hay otras funciones dentro
de la empresa que tienen que ver con el planeamiento, previsión y administración
de la organización. Estas funciones son también críticas para la supervivencia de
la organización, especialmente en nuestro mundo de rápidos cambios.
Las funciones como "planificación de marketing", "planeamiento de ingeniería" y
"análisis financiero", requieren, además, de sistemas de información que los
soporte. Pero estas funciones son diferentes de las operacionales y los tipos de
sistemas y la información requerida son también diferentes. Las funciones
basadas en el conocimiento son los sistemas de soporte de decisiones.
Estos sistemas están relacionados con el análisis de los datos y la toma de
decisiones, frecuentemente, decisiones importantes sobre cómo operará la
empresa, ahora y en el futuro. Estos sistemas no sólo tienen un enfoque diferente
al de los operacionales, sino que, por lo general, tienen un alcance diferente.
Mientras las necesidades de los datos operacionales se enfocan normalmente
hacia una sola área, los datos para el soporte de decisiones, con frecuencia, toma
un número de áreas diferentes y necesita cantidades grandes de datos
operacionales relacionadas.
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Son estos sistemas sobre los se basa la tecnología data warehousing.
8.6.5 Características de una DATA WAREHOUSE
Entre las principales se tiene:
• Orientado al tema
• Integrado
• De tiempo variante
• No volátil
Orientado a Temas Una primera característica de la data warehouse es que la
información se clasifica sobre la base de los aspectos que son de interés para la
empresa. Siendo así, los datos tomados están en contraste con los clásicos
procesos orientados a las aplicaciones. En la Figura N° 1 se muestra el contraste
entre los dos tipos de orientaciones.
Figura 9 Comparación entre sistemas de información.
El ambiente operacional se diseña alrededor de las aplicaciones y funciones tales
como préstamos, ahorros, tarjeta bancaria y depósitos para una institución
financiera. Por ejemplo, una aplicación de ingreso de órdenes puede acceder a los
datos sobre clientes, productos y cuentas. La base de datos combina estos
elementos en una estructura que acomoda las necesidades de la aplicación.
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En el ambiente data warehousing se organiza alrededor de sujetos tales como
cliente, vendedor, producto y actividad. Por ejemplo, para un fabricante, éstos
pueden ser clientes, productos, proveedores y vendedores. Para una universidad
pueden ser estudiantes, clases y profesores. Para un hospital pueden ser
pacientes, personal médico, medicamentos, etc.
La alineación alrededor de las áreas de los temas afecta el diseño y la
implementación de los datos encontrados en la data warehouse. Las principales
áreas de los temas influyen en la parte más importante de la estructura clave.
Las aplicaciones están relacionadas con el diseño de la base de datos y del
proceso. En data warehousing se enfoca el modelamiento de datos y el diseño de
la base de datos. El diseño del proceso (en su forma clásica) no es separado de
este ambiente.
Las diferencias entre la orientación de procesos y funciones de las aplicaciones y
la orientación a temas, radican en el contenido de la data en el ámbito detallado.
En la data warehouse se excluye la información que no será usada por el proceso
de sistemas de soporte de decisiones, mientras que la información de las
orientadas a las aplicaciones, contiene datos para satisfacer de inmediato los
requerimientos funcionales y de proceso, que pueden ser usados o no por el
analista de soporte de decisiones.
Otra diferencia importante está en la interrelación de la información. Los datos
operacionales mantienen una relación continua entre dos o más tablas basadas en
una regla comercial que está vigente. Las de la data warehouse miden un
espectro de tiempo y las relaciones encontradas en la data warehouse son
muchas. Muchas de las reglas comerciales (y sus correspondientes relaciones de
datos) se representan en la data warehouse, entre dos o más tablas.
Integración El aspecto más importante del ambiente data warehousing es que la
información encontrada al interior está siempre integrada.
La integración de datos se muestra de muchas maneras: en convenciones de
nombres consistentes, en la medida uniforme de variables, en la codificación de
estructuras consistentes, en atributos físicos de los datos consistentes, fuentes
múltiples y otros.
El contraste de la integración encontrada en la data warehouse con la carencia de
integración del ambiente de aplicaciones, se muestran en la Figura N° 2, con
diferencias bien marcadas.
A través de los años, los diseñadores de las diferentes aplicaciones han tomado
sus propias decisiones sobre cómo se debería construir una aplicación. Los estilos
y diseños personalizados se muestran de muchas maneras.
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Se diferencian en la codificación, en las estructuras claves, en sus características
físicas, en las convenciones de nombramiento y otros. La capacidad colectiva de
muchos de los diseñadores de aplicaciones, para crear aplicaciones
inconsistentes, es fabulosa. La Figura N° 2 mencionada, muestran algunas de las
diferencias más importantes en las formas en que se diseñan las aplicaciones.
Codificación. Los diseñadores de aplicaciones codifican el campo GENERO en
varias formas. Un diseñador representa GENERO como una "M" y una "F", otros
como un "1" y un "0", otros como una "X" y una "Y" e inclusive, como "masculino" y
"femenino".
No importa mucho cómo él GENERO llega a la data warehouse. Probablemente
"M" y "F" sean tan buenas como cualquier otra representación. Lo importante es
que sea de cualquier fuente de donde venga, él GENERO debe llegar a la data
warehouse en un estado integrado uniforme.
Por lo tanto, cuando él GENERO se carga en la data warehouse desde una
aplicación, donde ha sido representado en formato "M" y "F", los datos deben
convertirse al formato de la data warehouse.
Medida de atributos. Los diseñadores de aplicaciones miden las unidades de
medida de las tuberías en una variedad de formas. Un diseñador almacena los
datos de tuberías en centímetros, otros en pulgadas, otros en millones de pies
cúbicos por segundo y otros en yardas.
Al dar medidas a los atributos, la transformación traduce las diversas unidades de
medida usadas en las diferentes bases de datos para transformarlas en una
medida estándar común.
Cualquiera que sea la fuente, cuando la información de la tubería llegue a la data
warehouse necesitará ser medida de la misma manera.
Convenciones de Nombramiento.- El mismo elemento es frecuentemente
referido por nombres diferentes en las diversas aplicaciones. El proceso de
transformación asegura que se use preferentemente el nombre de usuario.
Fuentes Múltiples.- El mismo elemento puede derivarse desde fuentes múltiples.
En este caso, el proceso de transformación debe asegurar que la fuente apropiada
sea usada, documentada y movida al depósito.
Tal como se muestra en la figura, los puntos de integración afectan casi todos los
aspectos de diseño - las características físicas de los datos, la disyuntiva de tener
más de una de fuente de datos, el problema de estándares de denominación
inconsistentes, formatos de fecha inconsistentes y otros.
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Cualquiera que sea la forma del diseño, el resultado es el mismo - la información
necesita ser almacenada en la data warehouse en un modelo globalmente
aceptable y singular, aun cuando los sistemas operacionales subyacentes
almacenen los datos de manera diferente.
Cuando el analista de sistema de soporte de decisiones observe la data
warehouse, su enfoque deberá estar en el uso de los datos que se encuentre en el
depósito, antes que preguntarse sobre la confiabilidad o consistencia de los datos.
De Tiempo Variante. Toda la información de la data warehouse es requerida en
algún momento. Esta característica básica de los datos en un depósito, es muy
diferente de la información encontrada en el ambiente operacional. En éstos, la
información se requiere al momento de acceder. En otras palabras, en el ambiente
operacional, cuando usted accede a una unidad de información, usted espera que
los valores requeridos se obtengan a partir del momento de acceso.
Como la información en la data warehouse es solicitada en cualquier momento (es
decir, no "ahora mismo"), los datos encontrados en el depósito se llaman de
"tiempo variante".
Los datos históricos son de poco uso en el procesamiento operacional. La
información del depósito por el contraste, debe incluir los datos históricos para
usarse en la identificación y evaluación de tendencias. (Ver Figura N° 3)
Figura 10 Esquema de tiempo variante.
El tiempo variante se muestra de varias maneras:
• La más simple es que la información representa los datos sobre un
horizonte largo de tiempo - desde cinco a diez años. El horizonte de tiempo
representado para el ambiente operacional es mucho más corto - desde
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valores actuales hasta sesenta a noventa días. Las aplicaciones que tienen
un buen rendimiento y están disponibles para el procesamiento de
transacciones, deben llevar una cantidad mínima de datos si tienen
cualquier grado de flexibilidad. Por ello, las aplicaciones operacionales
tienen un corto horizonte de tiempo, debido al diseño de aplicaciones
rígidas.
• La segunda manera en la que se muestra el tiempo variante en la data
warehouse está en la estructura clave. Cada estructura clave en la data
warehouse contiene, implícita o explícitamente, un elemento de tiempo
como día, semana, mes, etc. El elemento de tiempo está casi siempre al pie
de la clave concatenada, encontrada en la data warehouse. En ocasiones,
el elemento de tiempo existirá implícitamente, como el caso en que un
archivo completo se duplica al final del mes, o al cuarto.
• La tercera manera en que aparece el tiempo variante es cuando la
información de la data warehouse, una vez registrada correctamente, no
puede ser actualizada. La información de la data warehouse es, para todos
los propósitos prácticos, una serie larga de "snapshots" (vistas
instantáneas). Por supuesto, si los snapshots de los datos se han tomado
incorrectamente, entonces pueden ser cambiados. Asumiendo que los
snapshots se han tomado adecuadamente, ellos no son alterados una vez
hechos. En algunos casos puede ser no ético, e incluso ilegal, alterar los
snapshots en la data warehouse. Los datos operacionales, siendo
requeridos a partir del momento de acceso, pueden actualizarse de acuerdo
a la necesidad.
No Volátil. La información es útil sólo cuando es estable. Los datos operacionales
cambian sobre una base momento a momento. La perspectiva más grande,
esencial para el análisis y la toma de decisiones, requiere una base de datos
estable.
En la Figura se muestra que la actualización (insertar, borrar y modificar), se hace
regularmente en el ambiente operacional sobre una base de registro por registro.
Pero la manipulación básica de los datos que ocurre en la data warehouse es
mucho más simple. Hay dos únicos tipos de operaciones: la carga inicial de datos
y el acceso a los mismos. No hay actualización de datos (en el sentido general de
actualización) en el depósito, como una parte normal de procesamiento.
Hay algunas consecuencias muy importantes de esta diferencia básica, entre el
procesamiento operacional y de la data warehouse. En el nivel de diseño, la
necesidad de ser precavido para actualizar las anomalías no es un factor en la
data warehouse, ya que no se hace la actualización de datos. Esto significa que
en el nivel físico de diseño, se pueden tomar libertades para optimizar el acceso a
los datos, particularmente al usar la normalización y des-normalización física.
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Otra consecuencia de la simplicidad de la operación de la data warehouse está en
la tecnología subyacente, utilizada para correr los datos en el depósito. Teniendo
que soportar la actualización de registro por registro en modo on-line (como es
frecuente en el caso del procesamiento operacional) requiere que la tecnología
tenga un fundamento muy complejo debajo de una fachada de simplicidad.
La tecnología permite realizar backup y recuperación, transacciones e integridad
de los datos y la detección y solución al estancamiento que es más complejo. En
la data warehouse no es necesario el procesamiento.
La fuente de casi toda la información de la data warehouse es el ambiente
operacional. A simple vista, se puede pensar que hay redundancia masiva de
datos entre los dos ambientes. Desde luego, la primera impresión de muchas
personas se centra en la gran redundancia de datos, entre el ambiente
operacional y el ambiente de data warehouse. Dicho razonamiento es superficial y
demuestra una carencia de entendimiento con respecto a qué ocurre en la data
warehouse. De hecho, hay una mínima redundancia de datos entre ambos
ambientes.
Se debe considerar lo siguiente:
• Los datos se filtran cuando pasan desde el ambiente operacional al de
depósito. Existe mucha data que nunca sale del ambiente operacional. Sólo los
datos que realmente se necesitan ingresarán al ambiente de data warehouse.
Figura 11 Actualización de los Datos en dos esquemas.
• El horizonte de tiempo de los datos es muy diferente de un ambiente al otro. La
información en el ambiente operacional es más reciente con respecto a la de la
data warehouse. Desde la perspectiva de los horizontes de tiempo únicos, hay
poca superposición entre los ambientes operacional y de data warehouse.
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• La data warehouse contiene un resumen de la información que no se
encuentra en el ambiente operacional.
• Los datos experimentan una transformación fundamental cuando pasa a la
data warehouse. La mayor parte de los datos se alteran significativamente al
ser seleccionados y movidos a la data warehouse. Dicho de otra manera, la
mayoría de los datos se alteran física y radicalmente cuando se mueven al
depósito. No es la misma data que reside en el ambiente operacional desde el
punto de vista de integración.
En vista de estos factores, la redundancia de datos entre los dos ambientes es
una ocurrencia rara, que resulta en menos de 1%.
8.6.6 Estructura De La Data Warehouse
Los data warehouses tienen una estructura distinta. Hay niveles diferentes de
esquematización y detalle que delimitan la data warehouse. La estructura de una
data warehouse se muestra en la Figura N° 5.
En la figura, se muestran los diferentes componentes de la data warehouse y son:
• Detalle de datos actuales
• Detalle de datos antiguos
• Datos ligeramente resumidos
• Datos completamente resumidos
• Meta data
Detalle de datos actuales.- En gran parte, el interés más importante radica en el
detalle de los datos actuales, debido a que:
• Refleja las ocurrencias más recientes, las cuales son de gran interés
• Es voluminoso, ya que se almacena al más bajo nivel de granularidad.
• Casi siempre se almacena en disco, el cual es de fácil acceso, aunque su
administración sea costosa y compleja.
Detalle de datos antiguos.- La data antigua es aquella que se almacena sobre
alguna forma de almacenamiento masivo. No es frecuentemente asesada y se
almacena a un nivel de detalle, consistente con los datos detallados actuales.
Mientras no sea prioritario el almacenamiento en un medio de almacenaje alterno,
a causa del gran volumen de datos unido al acceso no frecuente de los mismos,
es poco usual utilizar el disco como medio de almacenamiento.
Datos ligeramente resumidos.- La data ligeramente resumida es aquella que
proviene desde un bajo nivel de detalle encontrado al nivel de detalle actual. Este
nivel de la data warehouse casi siempre se almacena en disco. Los puntos en los
que se basa el diseñador para construirlo son:
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• Que la unidad de tiempo se encuentre sobre la esquematización hecha.
• Qué contenidos (atributos) tendrá la data ligeramente resumida.
Datos completamente resumidos.- El siguiente nivel de datos encontrado en la
data warehouse es el de los datos completamente resumidos. Estos datos son
compactos y fácilmente accesibles.
A veces se encuentra en el ambiente de data warehouse y en otros, fuera del
límite de la tecnología que ampara a la data warehouse. (De todos modos, los
datos completamente resumidos son parte de la data warehouse sin considerar
donde se alojan los datos físicamente.)
Metadata.- El componente final de la data warehouse es el de la Metadata. De
muchas maneras la Metadata se sitúa en una dimensión diferente al de otros
datos de la data warehouse, debido a que su contenido no es tomado
directamente desde el ambiente operacional.
La Metadata juega un rol especial y muy importante en la data warehouse y es
usada como:
• Un directorio para ayudar al analista a ubicar los contenidos de la data
warehouse.
• Una guía para el mapping de datos de cómo se transforma, del ambiente
operacional al de data warehouse.
• Una guía de los algoritmos usados para la esquematización entre el detalle de
datos actual, con los datos ligeramente resumidos y éstos, con los datos
completamente resumidos, etc.
La Metadata juega un papel mucho más importante en una ambiente data
warehousing que en un operacional clásico.
A fin de recordar los diferentes niveles de los datos encontrados en la data
warehouse, considere el ejemplo mostrado en la Figura N° 6.
El detalle de ventas antiguas son las que se encuentran antes de 1992. Todos los
detalles de ventas desde 1982 (o cuando el diseñador inició la colección de los
archivos) son almacenados en el nivel de detalle de datos más antiguo.
El detalle actual contiene información desde 1992 a 1993 (suponiendo que 1993
es el año actual). En general, el detalle de ventas no se ubica en el nivel de detalle
actual hasta que haya pasado, por lo menos, veinticuatro horas desde que la
información de ventas llegue a estar disponible en el ambiente operacional.
En otras palabras, habría un retraso de tiempo de por lo menos veinticuatro horas,
entre el tiempo en que en el ambiente operacional se haya hecho un nuevo
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ingreso de la venta y el momento cuando la información de la venta haya
ingresado a la data warehouse.
El detalle de las ventas son resumidas semanalmente por línea de subproducto y
por región, para producir un almacenamiento de datos ligeramente resumidos.
El detalle de ventas semanal es adicionalmente resumido en forma mensual,
según una gama de líneas, para producir los datos completamente resumidos.
La Metadata contiene (al menos):
• La estructura de los datos
• Los algoritmos usados para la esquematización
• El mapping desde el ambiente operacional al data warehouse
La información adicional que no se esquematiza es almacenada en el data
warehouse. En muchas ocasiones, allí se hará el análisis y se producirá un tipo u
otro de resumen. El único tipo de esquematización que se almacena
permanentemente en el data warehouse, es el de los datos que son usados
frecuentemente. En otras palabras, si un analista produce un resumen que tiene
una probabilidad muy baja de ser usado nuevamente, entonces la
esquematización no es almacenada en el data warehouse.
8.7 Arquitectura De Data Warehouse
Una de las razones por las que el desarrollo de un data warehouse crece
rápidamente, es que realmente es una tecnología muy entendible. De hecho, data
warehousing puede representar mejor la estructura amplia de una empresa para
administrar los datos informacionáles dentro de la organización. A fin de
comprender cómo se relacionan todos los componentes involucrados en una
estrategia data warehousing, es esencial tener una Arquitectura Data Warehouse.
8.7.1 Elementos constituyentes de una Arquitectura Data Warehouse
Una Arquitectura Data Warehouse (Data Warehouse Architecture - DWA) es una
forma de representar la estructura total de datos, comunicación, procesamiento y
presentación, que existe para los usuarios finales que disponen de una
computadora dentro de la empresa.
La arquitectura se constituye de un número de partes interconectadas:
• Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo
• Nivel de acceso a la información
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• Nivel de acceso a los datos
• Nivel de directorio de datos (Metadata)
• Nivel de gestión de proceso
• Nivel de mensaje de la aplicación
• Nivel de data warehouse
• Nivel de organización de datos
Figura 12 Estructura de los datos en un DataWarehouse
8.7.1.1 Base de datos operacional / Nivel de base de datos externo
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Los sistemas operacionales procesan datos para apoyar las necesidades
operacionales críticas. Para hacer eso, se han creado las bases de datos
operacionales históricas que proveen una estructura de procesamiento eficiente,
para un número relativamente pequeño de transacciones comerciales bien
definidas.
Sin embargo, a causa del enfoque limitado de los sistemas operacionales, las
bases de datos diseñadas para soportar estos sistemas, tienen dificultad al
acceder a los datos para otra gestión o propósitos informáticos.
Esta dificultad en acceder a los datos operacionales es amplificada por el hecho
que muchos de estos sistemas tienen de 10 a 15 años de antigüedad. El tiempo
de algunos de estos sistemas significa que la tecnología de acceso a los datos
disponible para obtener los datos operacionales, es así mismo antigua.
Ciertamente, la meta del data warehousing es liberar la información que es
almacenada en bases de datos operacionales y combinarla con la información
desde otra fuente de datos, generalmente externa.
Cada vez más, las organizaciones grandes adquieren datos adicionales desde
bases de datos externas. Esta información incluye tendencias demográficas,
econométricas, adquisitivas y competitivas (que pueden ser proporcionadas por
Instituciones Oficiales - INEI). Internet o también llamada "information
superhighway" (supercarretera de la información) provee el acceso a más recursos
de datos todos los días.
8.7.1.2 Nivel de acceso a la información:
El nivel de acceso a la información de la arquitectura data warehouse, es el nivel
del que el usuario final se encarga directamente. En particular, representa las
herramientas que el usuario final normalmente usa día a día. Por ejemplo: Excel,
Lotus 1-2-3, Focus, Access, SAS, etc.
Este nivel también incluye el hardware y software involucrados en mostrar
información en pantalla y emitir reportes de impresión, hojas de cálculo, gráficos y
diagramas para el análisis y presentación. Hace dos décadas que el nivel de
acceso a la información se ha expandido enormemente, especialmente a los
usuarios finales quienes se han volcado a las PCs monousuarias y las PCs en
redes.
Actualmente, existen herramientas más y más sofisticadas para manipular,
analizar y presentar los datos, sin embargo, hay problemas significativos al tratar
de convertir los datos tal como han sido recolectados y que se encuentran
contenidos en los sistemas operacionales en información fácil y transparente para
las herramientas de los usuarios finales. Una de las claves para esto es encontrar
un lenguaje de datos común que puede usarse a través de toda la empresa.
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8.7.1.3 Nivel de acceso a los datos
El nivel de acceso a los datos de la arquitectura data warehouse está involucrado
con el nivel de acceso a la información para conversar en el nivel operacional. En
la red mundial de hoy, el lenguaje de datos común que ha surgido es SQL.
Originalmente, SQL fue desarrollado por IBM como un lenguaje de consulta, pero
en los últimos veinte años ha llegado a ser el estándar para el intercambio de
datos.
Figura 13 Diseño estructural de una DataWarehouse
Uno de los adelantos claves de los últimos años ha sido el desarrollo de una serie
de "filtros" de acceso a datos, tales como EDA/SQL para acceder a casi todo los
Sistemas de Gestión de Base de Datos (Data Base Management Systems -
DBMSs) y sistemas de archivos de datos, relacionales o no. Estos filtros permiten
a las herramientas de acceso a la información, acceder también a la data
almacenada en sistemas de gestión de base de datos que tienen veinte años de
antigüedad.
El nivel de acceso a los datos no solamente conecta DBMSs diferentes y sistemas
de archivos sobre el mismo hardware, sino también a los fabricantes y protocolos
de red. Una de las claves de una estrategia data warehousing es proveer a los
usuarios finales con "acceso a datos universales".
El acceso a los datos universales significa que, teóricamente por lo menos, los
usuarios finales sin tener en cuenta la herramienta de acceso a la información o
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ubicación, deberían ser capaces de acceder a cualquier o todos los datos en la
empresa que es necesaria para ellos, para hacer su trabajo.
El nivel de acceso a los datos entonces es responsable de la interfase entre las
herramientas de acceso a la información y las bases de datos operacionales. En
algunos casos, esto es todo lo que un usuario final necesita. Sin embargo, en
general, las organizaciones desarrollan un plan mucho más sofisticado para el
soporte del data warehousing.
Ecología Económica
Hidrología
Servidor Aplicaciones
Servidor Aplicaciones
Población y Asentamientos
Servidor Aplicaciones
Ecosistemas
Servidor Aplicaciones
Servidor Base de Datos
Portal
SIAC
Internet-Intranet
Servidor Aplicaciones
Servidor Mapas Internet
Geomorfología y Suelos
Servidor Aplicaciones
Portal
SIAC
ClearingHouse
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Servidor Aplicaciones
Usuarios Internos
Figura 14 Diseño funcional Red de Datos Sistema de Información Ambiental SIA.
8.7.1.4 Nivel de Directorio de Datos (Metadata)
Meteorología
DISEÑO
ESTRUCTURAL Y
FUNSIONAL
RED DE INFORMACION
AMBIENTAL
Usuarios Externos
A fin de proveer el acceso a los datos universales, es absolutamente necesario
mantener alguna forma de directorio de datos o repositorio de la información
Metadata. La Metadata es la información alrededor de los datos dentro de la
empresa.

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Las descripciones de registro en un programa COBOL son Metadata. También lo
son las sentencias DIMENSION en un programa FORTRAN o las sentencias a
crear en SQL.
A fin de tener un depósito totalmente funcional, es necesario tener una variedad
de Metadata disponibles, información sobre las vistas de datos de los usuarios
finales e información sobre las bases de datos operacionales. Idealmente, los
usuarios finales deberían de acceder a los datos desde el data warehouse (o
desde las bases de datos operacionales), sin tener que conocer dónde residen los
datos o la forma en que se han almacenados.
8.7.1.5 Nivel de Gestión de Procesos
DISEÑO
ESTRUCTURAL Y
FUNSIONAL
RED DE INFORMACION
SIAC
SIA
IDEAM
HUMBOLTD
SINCHI
MMA
Portal
SIAC
ClearingHouse
SIAM INVEMAR
USUARIOS EXTERNOS
CAR´S
Figura 15 Diseño estructural y funcional Sistema Nacional de Monitoreo Ambiental.
El nivel de gestión de procesos tiene que ver con la programación de diversas
tareas que deben realizarse para construir y mantener el data warehouse y la
información del directorio de datos. Este nivel puede depender del alto nivel de
control de trabajo para muchos procesos (procedimientos) que deben ocurrir para
mantener el data warehouse actualizado.
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8.7.1.6 Nivel de Mensaje de la Aplicación
El nivel de mensaje de la aplicación tiene que ver con el transporte de información
alrededor de la red de la empresa. El mensaje de aplicación se refiere también
como "subproducto", pero puede involucrar sólo protocolos de red. Puede usarse
por ejemplo, para aislar aplicaciones operacionales o estratégicas a partir del
formato de datos exacto, recolectar transacciones o los mensajes y entregarlos a
una ubicación segura en un tiempo seguro.
8.7.1.7 Nivel Data Warehouse (Físico)
En el data warehouse (núcleo) es donde ocurre la data actual, usada
principalmente para usos estratégicos. En algunos casos, uno puede pensar del
data warehouse simplemente como una vista lógica o virtual de datos. En muchos
ejemplos, el data warehouse puede no involucrar almacenamiento de datos.
En un data warehouse físico, copias, en algunos casos, muchas copias de datos
operacionales y/o externos, son almacenados realmente en una forma que es fácil
de acceder y es altamente flexible. Cada vez más, los data warehouses son
almacenados sobre plataformas cliente/servidor, pero por lo general se almacenan
sobre mainframes.
8.7.1.8 Nivel de Organización de Datos
El componente final de la arquitectura data warehouse es la organización de los
datos. Se llama también gestión de copia o réplica, pero de hecho, incluye todos
los procesos necesarios como seleccionar, editar, resumir, combinar y cargar
datos en el depósito y acceder a la información desde bases de datos
operacionales y/o externas.
La organización de datos involucra con frecuencia una programación compleja,
pero cada vez más, están creándose las herramientas data warehousing para
ayudar en este proceso. Involucra también programas de análisis de calidad de
datos y filtros que identifican modelos y estructura de datos dentro de la data
operacional existente.
Actualmente, existen herramientas más y más sofisticadas para manipular,
analizar y presentar los datos, sin embargo, hay problemas significativos al tratar
de convertir los datos tal como han sido recolectados y que se encuentran
contenidos en los sistemas operacionales en información fácil y transparente para
las herramientas de los usuarios finales. Una de las claves para esto es encontrar
un lenguaje de datos común que puede usarse a través de toda la empresa.
8.7.2 Operaciones en un Data Warehouse
En la Figura N° 16 se muestra algunos de los tipos de operaciones que se
efectúan dentro de un ambiente data warehousing.
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8.7.2.1 Sistemas Operacionales
Figura 16 Operaciones en un DataWarehouse
Los datos administrados por los sistemas de aplicación operacionales son la
fuente principal de datos para el data warehouse.
Las bases de datos operacionales se organizan como archivos indexados (UFAS,
VSAM), bases de datos de redes/jerárquicas (I-D-S/II, IMS, IDMS) o sistemas de
base de datos relacionales (DB2, Oracle, Informix, etc.). Según las encuestas,
aproximadamente del 70% a 80% de las bases de datos de las empresas se
organizan usando DBMSs no relacional.
8.7.2.2 Extracción, Transformación y Carga de los Datos
Se requieren herramientas de gestión de datos para extraer datos desde bases de
datos y/o archivos operacionales, luego es necesario manipular o transformar los
datos antes de cargar los resultados en el data warehouse.
Tomar los datos desde varias bases de datos operacionales y transformarlos en
datos requeridos para el depósito, se refiere a la transformación o a la integración
de datos. Las bases de datos operacionales, diseñadas para el soporte de varias
aplicaciones de producción, frecuentemente difieren en el formato.
Los mismos elementos de datos, si son usados por aplicaciones diferentes o
administrados por diferentes software DBMS, pueden definirse al usar nombres de
elementos inconsistentes, que tienen formatos inconsistentes y/o ser codificados
de manera diferente. Todas estas inconsistencias deben resolverse antes que los
elementos de datos sean almacenados en el data warehouse.
8.7.2.3 Metadata
Otro paso necesario es crear la Metadata. La Metadata (es decir, datos acerca de
datos) describe los contenidos del data warehouse. La Metadata consiste de
definiciones de los elementos de datos en el depósito, sistema(s) del (os)
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elemento(s) fuente. Como la data, se integra y transforma antes de ser
almacenada en información similar.
8.7.2.4 Acceso de usuario final
Los usuarios acceden al data warehouse por medio de herramientas de
productividad basadas en GUI (Graphical User Interface - Interfase gráfica de
usuario). Pueden proveerse a los usuarios del data warehouse muchos de estos
tipos de herramientas.
Estos pueden incluir software de consultas, generadores de reportes,
procesamiento analítico en línea, herramientas data/visual mining, etc.,
dependiendo de los tipos de usuarios y sus requerimientos particulares. Sin
embargo, una sola herramienta no satisface todos los requerimientos, por lo que
es necesaria la integración de una serie de herramientas.
8.7.2.5 Plataforma del data warehouse
La plataforma para el data warehouse es casi siempre un servidor de base de
datos relacional. Cuando se manipulan volúmenes muy grandes de datos puede
requerirse una configuración en bloque de servidores UNIX con multiprocesador
simétrico (SMP) o un servidor con procesador paralelo masivo (MPP)
especializado.
Los extractos de la data integrada/transformada se cargan en el data warehouse.
Uno de los más populares RDBMSs disponibles para data warehousing sobre la
plataforma UNIX (SMP y MPP) generalmente es Teradata. La elección de la
plataforma es crítica. El depósito crecerá y hay que comprender los requerimientos
después de 3 o 5 años.
Muchas de las organizaciones quieran o no escogen una plataforma por diversas
razones: el Sistema X es nuestro sistema elegido o el Sistema Y está ya
disponible sobre un sistema UNIX que nosotros ya tenemos. Uno de los errores
más grandes que las organizaciones cometen al seleccionar la plataforma, es que
ellos presumen que el sistema (hardware y/o DBMS) escalará con los datos.
El sistema de depósito ejecuta las consultas que se pasa a los datos por el
software de acceso a los datos del usuario. Aunque un usuario visualiza las
consultas desde el punto de vista de un GUI, las consultas típicamente se
formulan como pedidos SQL, porque SQL es un lenguaje universal y el estándar
de hecho para el acceso a datos.
8.7.2.6 Datos Externos
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Dependiendo de la aplicación, el alcance del data warehouse puede extenderse
por la capacidad de acceder a la data externa. Por ejemplo, los datos accesibles
por medio de servicios de computadora en línea (tales como CompuServe y
America On Line) y/o vía Internet, pueden estar disponibles a los usuarios del data
warehouse.
8.7.3 Evolución del Depósito
Construir un data warehouse es una tarea grande. No es recomendable
emprender el desarrollo del data warehouse de la empresa como un proyecto
cualquiera. Más bien, se recomienda que los requerimientos de una serie de fases
se desarrollen e implementen en modelos consecutivos que permitan un proceso
de implementación más gradual e iterativo.
No existe ninguna organización que haya triunfado en el desarrollo del data
warehouse de la empresa, en un sólo paso. Muchas, sin embargo, lo han logrado
luego de un desarrollo paso a paso. Los pasos previos evolucionan conjuntamente
con la materia que está siendo agregada.
Los datos en el data warehouse no son volátiles y es un repositorio de datos de
sólo lectura (en general). Sin embargo, pueden añadirse nuevos elementos sobre
una base regular para que el contenido siga la evolución de los datos en la base
de datos fuente, tanto en los contenidos como en el tiempo.
Uno de los desafíos de mantener un data warehouse, es idear métodos para
identificar datos nuevos o modificados en las bases de datos operacionales.
Algunas maneras para identificar estos datos incluyen insertar fecha/tiempo en los
registros de base de datos y entonces crear copias de registros actualizados y
copiar información de los registros de transacción y/o base de datos diarias.
Estos elementos de datos nuevos y/o modificados son extraídos, integrados,
transformados y agregados al data warehouse en pasos periódicos programados.
Como se añaden las nuevas ocurrencias de datos, los datos antiguos son
eliminados. Por ejemplo, si los detalles de un sujeto particular se mantienen por 5
años, como se agregó la última semana, la semana anterior es eliminada.
8.7.4 Data Mining O Descubriendo Información Oculta
Data Mining, la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de
datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las
compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de
Información (Data Warehouse). Las herramientas de Data Mining predicen futuras
tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones
proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la información
(knowledge-driven).
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Los análisis prospectivos automatizados ofrecidos por un producto así van más
allá de los eventos pasados provistos por herramientas retrospectivas típicas de
sistemas de soporte de decisión. Las herramientas de Data Mining pueden
responder a preguntas de negocios que tradicionalmente consumen demasiado
tiempo para poder ser resueltas y a los cuales los usuarios de esta información
casi no están dispuestos a aceptar. Estas herramientas exploran las bases de
datos en busca de patrones ocultos, encontrando información predecible que un
experto no puede llegar a encontrar porque se encuentra fuera de sus
expectativas.
Muchas compañías ya colectan y refinan cantidades masivas de datos. Las
técnicas de Data Mining pueden ser implementadas rápidamente en plataformas
ya existentes de software y hardware para acrecentar el valor de las fuentes de
información existentes y pueden ser integradas con nuevos productos y sistemas
pues son traídas en línea (on-line). Una vez que las herramientas de Data Mining
fueron implementadas en computadoras cliente servidor de alta performance o de
procesamiento paralelo, pueden analizar bases de datos masivas para brindar
respuesta a preguntas tales como, "¿Cuáles clientes tienen más probabilidad de
responder al próximo mailing promocional, y por qué? y presentar los resultados
en formas de tablas, con gráficos, reportes, texto, hipertexto, etc.
8.7.4.1 Los Fundamentos del Data Mining
Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación
y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos de negocios
fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó con mejoras en
el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas para
permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo real. Data Mining
toma este proceso de evolución más allá del acceso y navegación retrospectiva de
los datos, hacia la entrega de información prospectiva y proactiva. Data Mining
está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado
por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:
o Recolección masiva de datos
o Potentes computadoras con multiprocesadores
o Algoritmos de Data Mining
Las bases de datos comerciales están creciendo a un ritmo sin precedentes. Un
reciente estudio del META GROUP sobre los proyectos de Data Warehouse
encontró que el 19% de los que contestaron están por encima del nivel de los 50
Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo en el segundo trimestre de
1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos
números pueden ser aún mayores. MCI Telecommunications Corp. cuenta con
una base de datos de 3 terabytes + 1 terabyte de índices y overhead corriendo en
MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela de motores computacionales
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mejorados puede ahora alcanzarse de forma más costo - efectiva con tecnología
de computadoras con multiprocesamiento paralelo. Los algoritmos de Data Mining
utilizan técnicas que han existido por lo menos desde hace 10 años, pero que sólo
han sido implementadas recientemente como herramientas maduras, confiables,
entendibles que consistentemente son más performantes que métodos
estadísticos clásicos.
En la evolución desde los datos de negocios a información de negocios, cada
nuevo paso se basa en el previo. Por ejemplo, el acceso a datos dinámicos es
crítico para las aplicaciones de navegación de datos (drill through applications), y
la habilidad para almacenar grandes bases de datos es crítica para Data Mining.
Los componentes esenciales de la tecnología de Data Mining han estado bajo
desarrollo por décadas, en áreas de investigación como estadísticas, inteligencia
artificial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas, junto con
los motores de bases de datos relacionales de alta performance, hizo que estas
tecnologías fueran prácticas para los entornos de data warehouse actuales.
8.7.4.2 El Alcance de Data Minino
El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa
información de negocios en grandes bases de datos - por ej.: encontrar
información de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes
almacenados - y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos.
Ambos procesos requieren examinar una inmensa cantidad de material, o
investigar inteligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los
valores. Dadas bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de
Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas
capacidades:
o Predicción automatizada de tendencias y comportamientos.
Data Mining automatiza el proceso de encontrar información
predecible en grandes bases de datos. Preguntas que
tradicionalmente requerían un intenso análisis manual, ahora pueden
ser contestadas directa y rápidamente desde los datos. Un típico
ejemplo de problema predecible es el marketing apuntado a objetivos
(targeted marketing). Data Mining usa datos en mailing
promocionales anteriores para identificar posibles objetivos para
maximizar los resultados de la inversión en futuros mailing. Otros
problemas predecibles incluyen pronósticos de problemas
financieros futuros y otras formas de incumplimiento, e identificar
segmentos de población que probablemente respondan similarmente
a eventos dados.
o Descubrimiento automatizado de modelos previamente
desconocidos. Las herramientas de Data Mining barren las bases
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de datos e identifican modelos previamente escondidos en un sólo
paso. Otros problemas de descubrimiento de modelos incluye
detectar transacciones fraudulentas de tarjetas de créditos e
identificar datos anormales que pueden representar errores de
tipeado en la carga de datos.
Las técnicas de Data Mining pueden redituar los beneficios de automatización en
las plataformas de hardware y software existentes y puede ser implementadas en
sistemas nuevos a medida que las plataformas existentes se actualicen y nuevos
productos sean desarrollados. Cuando las herramientas de Data Mining son
implementadas en sistemas de procesamiento paralelo de alta performance,
pueden analizar bases de datos masivas en minutos. Procesamiento más rápido
significa que los usuarios pueden automáticamente experimentar con más
modelos para entender datos complejos. Alta velocidad hace que sea práctico
para los usuarios analizar inmensas cantidades de datos. Grandes bases de
datos, a su vez, producen mejores predicciones.
Las bases de datos pueden ser grandes tanto en profundidad como en ancho:
o Más columnas. Los analistas muchas veces deben limitar el número
de variables a examinar cuando realizan análisis manuales debido a
limitaciones de tiempo. Sin embargo, variables que son descartadas
porque parecen sin importancia pueden proveer información acerca
de modelos desconocidos. Un Data Mining de alto rendimiento
permite a los usuarios explorar toda la base de datos, sin
preseleccionar un subconjunto de variables.
o Más filas. Muestras mayores producen menos errores de estimación
y desvíos, y permite a los usuarios hacer inferencias acerca de
pequeños pero importantes segmentos de población.
Las técnicas más comúnmente usadas en Data Mining son:
o Redes neuronales artificiales: modelos predecible no-lineales que
aprenden a través del entrenamiento y semejan la estructura de una
red neuronal biológica.
o Arboles de decisión: estructuras de forma de árbol que representan
conjuntos de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la
clasificación de un conjunto de datos. Métodos específicos de
árboles de decisión incluyen Arboles de Clasificación y Regresión
(CART: Classification And Regression Tree) y Detección de
Interacción Automática de Chi Cuadrado (CHAI: Chi Square
Automatic Interaction Detection)
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o Algoritmos genéticos: técnicas de optimización que usan procesos
tales como combinaciones genéticas, mutaciones y selección natural
en un diseño basado en los conceptos de evolución.
o Método del vecino más cercano: una técnica que clasifica cada
registro en un conjunto de datos basado en una combinación de las
clases del/de los k registro (s) más similar/es a él en un conjunto de
datos históricos (donde k 1). Algunas veces se llama la técnica del
vecino k-más cercano.
o Regla de inducción: la extracción de reglas if-then de datos
basados en significado estadístico.
Muchas de estas tecnologías han estado en uso por más de una década en
herramientas de análisis especializadas que trabajan con volúmenes de datos
relativamente pequeños. Estas capacidades están ahora evolucionando para
integrarse directamente con herramientas OLAP y de Data Warehousing.
8.7.4.3 ¿Cómo Trabaja el Data Mining?
¿Cuán exactamente es capaz Data Mining de decirle cosas importantes que usted
desconoce o que van a pasar? La técnica usada para realizar estas hazañas en
Data Mining se llama Modelado. Modelado es simplemente el acto de construir un
modelo en una situación donde usted conoce la respuesta y luego la aplica en otra
situación de la cual desconoce la respuesta. Por ejemplo, si busca un galeón
español hundido en los mares lo primero que podría hacer es investigar otros
tesoros españoles que ya fueron encontrados en el pasado. Notaría que esos
barcos frecuentemente fueron encontrados fuera de las costas de Bermuda y que
hay ciertas características respecto de las corrientes oceánicas y ciertas rutas que
probablemente tomara el capitán del barco en esa época. Usted nota esas
similitudes y arma un modelo que incluye las características comunes a todos los
sitios de estos tesoros hundidos. Con estos modelos en mano sale a buscar el
tesoro donde el modelo indica que en el pasado hubo más probabilidad de darse
una situación similar. Con un poco de esperanza, si tiene un buen modelo,
probablemente encontrará el tesoro.
Este acto de construcción de un modelo es algo que la gente ha estado haciendo
desde hace mucho tiempo, seguramente desde antes del auge de las
computadoras y de la tecnología de Data Mining. Lo que ocurre en las
computadoras, no es muy diferente de la manera en que la gente construye
modelos. Las computadoras son cargadas con mucha información acerca de una
variedad de situaciones donde una respuesta es conocida y luego el software de
Data Mining en la computadora debe correr a través de los datos y distinguir las
características de los datos que llevarán al modelo. Una vez que el modelo se
construyó, puede ser usado en situaciones similares donde usted no conoce la
respuesta.
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Si alguien le dice que tiene un modelo que puede predecir el uso de los clientes,
¿Cómo puede saber si es realmente un buen modelo? La primera cosa que puede
probar es pedirle que aplique el modelo a su base de clientes - donde usted ya
conoce la respuesta. Con Data Mining, la mejor manera para realizar esto es
dejando de lado ciertos datos para aislarlos del proceso de Data Mining. Una vez
que el proceso está completo, los resultados pueden ser testeados contra los
datos excluidos para confirmar la validez del modelo. Si el modelo funciona, las
observaciones deben mantenerse para los datos excluidos.
8.7.4.4 Una arquitectura para Data Minino
Para aplicar mejor estas técnicas avanzadas, éstas deben estar totalmente
integradas con el data warehouse así como con herramientas flexibles e
interactivas para el análisis de negocios. Varias herramientas de Data Mining
actualmente operan fuera del warehouse, requiriendo pasos extra para extraer,
importar y analizar los datos. Además, cuando nuevos conceptos requieren
implementación operacional, la integración con el warehouse simplifica la
aplicación de los resultados desde Data Mining. El Data warehouse analítico
resultante puede ser aplicado para mejorar procesos de negocios en toda la
organización, en áreas tales como manejo de campañas promocionales, detección
de fraudes, lanzamiento de nuevos productos, etc.
El punto de inicio ideal es un data warehouse que contenga una combinación de
datos de seguimiento interno de todos los clientes junto con datos externos de
mercado acerca de la actividad de los competidores. Información histórica sobre
potenciales clientes también provee una excelente base para prospecting. Este
warehouse puede ser implementado en una variedad de sistemas de bases
relacionales y debe ser optimizado para un acceso a los datos flexible y rápido.
Un server multidimensional OLAP permite que un modelo de negocios más
sofisticado pueda ser aplicado cuando se navega por el data warehouse. Las
estructuras multidimensionales permiten que el usuario analice los datos de
acuerdo a como quiera mirar el negocio - resumido por línea de producto, u otras
perspectivas claves para su negocio. El server de Data Mining debe estar
integrado con el data warehouse y el server OLAP para insertar el análisis de
negocios directamente en esta infraestructura. Un avanzado, metadata centrado
en procesos define los objetivos del Data Mining para resultados específicos tales
como manejos de campaña, prospecting, y optimización de promociones. La
integración con el data warehouse permite que decisiones operacionales sean
implementadas directamente y monitoreadas. A medida que el data warehouse
crece con nuevas decisiones y resultados, la organización puede "minar" las
mejores prácticas y aplicarlas en futuras decisiones.
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Este diseño representa una transferencia fundamental desde los sistemas de
soporte de decisión convencionales. Más que simplemente proveer datos a los
usuarios finales a través de software de consultas y reportes, el server de Análisis
Avanzado aplica los modelos de negocios del usuario directamente al warehouse
y devuelve un análisis proactivo de la información más relevante. Estos resultados
mejoran los metadatos en el server OLAP proveyendo una estrato de metadatos
que representa una vista fraccionada de los datos. Generadores de reportes,
visualizadores y otras herramientas de análisis pueden ser aplicadas para
planificar futuras acciones y confirmar el impacto de esos planes.
8.7.4.5 Glosario de Términos de Data Mining
• Algoritmos genéticos: Técnicas de optimización que usan procesos tales
como combinación genética, mutación y selección natural en un diseño
basado en los conceptos de evolución natural.
• Análisis de series de tiempo (time-series): Análisis de una secuencia de
medidas hechas a intervalos específicos. El tiempo es usualmente la
dimensión dominanate de los datos.
• Análisis prospectivo de datos: Análisis de datos que predice futuras
tendencias, comportamientos o eventos basado en datos históticos.
• Análisis exploratorio de datos: Uso de técnicas estadísticas tanto
gráficas como descriptivas para aprender acerca de la estructura de un
conjunto de datos.
• Análisis retrospectivo de datos: Análisis de datos que provee una visión
de las tendencias , comportamientos o eventos basado en datos históricos.
• Árbol de decisión: Estructura en forma de árbol que representa un
conjunto de decisiones. Estas decisiones generan reglas para la
clasificación de un conjunto de datos. Ver CART y CHAID.
• Base de datos multidimensional: Base de datos diseñada para
procesamiento analítico on-line (OLAP). Estructurada como un hipercubo
con un eje por dimensión.
• CART Árboles de clasificación y regresión: Una técnica de árbol de
decisión usada para la clasificación de un conjunto da datos. Provee un
conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin clasificar)
conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto resultado.
Segmenta un conjunto de datos creando 2 divisiones. Requiere menos
preparación de datos que CHAID .
• CHAID Detección de interacción automática de Chi cuadrado: Una
técnica de árbol de decisión usada para la clasificación de un conjunto da
datos. Provee un conjunto de reglas que se pueden aplicar a un nuevo (sin
clasificar) conjunto de datos para predecir cuáles registros darán un cierto
resultado. Segmenta un conjunto de datos utilizando tests de chi cuadrado
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para crear múltiples divisiones. Antecede, y requiere más preparación de
datos, que CART.
• Clasificación: Proceso de dividir un conjunto de datos en grupos
mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo
esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo "más
lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a
variable(s) específica(s) las cuales se están tratando de predecir. Por
ejemplo, un problema típico de clasificación es el de dividir una base de
datos de compañías en grupos que son lo más homogéneos posibles con
respecto a variables como "posibilidades de crédito" con valores tales como
"Bueno" y "Malo".
• Clustering (agrupamiento): Proceso de dividir un conjunto de datos en
grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un
grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y grupos diferentes estén lo
"más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con
respecto a todas las variables disponibles.
• Computadoras con multiprocesadores: Una computadora que incluye
múltiples procesadores conectados por una red. Ver procesamiento
paralelo.
• Data cleansing: Proceso de asegurar que todos los valores en un conjunto
de datos sean consistentes y correctamente registrados.
• Data Mining: La extracción de información predecible escondida en
grandes bases de datos.
• Data Warehouse: Sistema para el almacenamiento y distribución de
cantdades masivas de datos
• Datos anormales: Datos que resultan de errores (por ej.: errores en el
tipeado durante la carga) o que representan eventos inusuales.
• Dimensión: En una base de datos relacional o plana, cada campo en un
registro representa una dimensión. En una base de datos multidimensional,
una dimensión es un conjunto de entidades similares; por ej.: una base de
datos multidimensional de ventas podría incluir las dimensiones Producto,
Tiempo y Ciudad.
• Modelo analítico: Una estructura y proceso para analizar un conjunto de
datos. Por ejemplo, un árbol de decisión es un modelo para la clasificación
de un conjunto de datos
• Modelo lineal: Un modelo analítico que asume relaciones lineales entre
una variable seleccionada (dependiente) y sus predictores (variables
independientes).
• Modelo no lineal: Un modelo analítico que no asume una relación lineal en
los coeficientes de las variables que son estudiadas.
• Modelo predictivo: Estructura y proceso para predecir valores de variables
especificadas en un conjunto de datos.
• Navegación de datos: Proceso de visualizar diferentes dimensiones,
"fetas" y niveles de una base de datos multidimensional. Ver OLAP.
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• OLAP Procesamiento analítico on-line (On Line Analitic prossesing):
Se refiere a aplicaciones de bases de datos orientadas a array que permite
a los usuarios ver, navegar, manipular y analizar bases de datos
multidimensionales.
• Outlier: Un item de datos cuyo valor cae fuera de los límites que encierran
a la mayoría del resto de los valores correspondientes de la muestra. Puede
indicar datos anormales. Deberían ser examinados detenidamente; pueden
dar importante información.
• Procesamiento paralelo: Uso coordinado de múltiples procesadores para
realizar tareas computacionales. El procesamiento paralelo puede ocurrir en
una computadora con múltiples procesadores o en una red de estaciones
de trabajo o PCs.
• RAID: Formación redundante de discos baratos (Redundant Array of
inexpensive disks). Tecnología para el almacenamiento paralelo eficiente
de datos en sistemas de computadoras de alto rendimiento.
• Regresión lineal: Técnica estadística utilizada para encontrar la mejor
relación lineal que encaja entre una variable seleccionada (dependiente) y
sus predicados (variables independientes).
• Regresión logística: Una regresión lineal que predice las proporciones de
una variable seleccionada categórica, tal como Tipo de Consumidor, en una
población.
• Vecino más cercano: Técnica que clasifica cada registro en un conjunto
de datos basado en una combinación de las clases del/de los k registro (s)
más similar/es a él en un conjunto de datos históricos (donde k 1).
Algunas veces se llama la técnica del vecino k-más cercano.
• SMP Multiprocesador simétrico (Symmetric multiprocessor): Tipo de
computadora con multiprocesadores en la cual la memoria es compartida
entre los procesadores
• Terabyte: Un trillón de bytes.
8.7.5 Fases para la construcción del DataWarehouse
Para llevar a cabo con éxito un proyecto Datawarehouse, es vital considerar al
inicio de su construcción tres factores esenciales: RRHH, Tecnología y Disciplina.
La disciplina es fundamental para el desarrollo del DW. Estas disciplinas son
usadas para asegurar calidad, lograr sinergia, y mejorar el equipo de trabajo
durante todo el proceso de desarrollo. Así los siguientes factores resultan ser
imprescindibles para llevar a cabo la implementación de un DW:
• Prácticas de trabajo efectivo en el equipo de trabajo participante en el
proyecto para lograr metas compartidas.
• Estándares, convenciones de calidad y en general la forma de resultados.
• Una metodología de desarrollo la cual defina formalmente los pasos y
resultados del desarrollo.
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8.7.5.1 Análisis del Problema
La complejidad en el desarrollo se ha presentado como la principal desventaja de
un DW. Esto se debe a que la realidad para cada negocio es distinta, y un DW
debe responder a las características particulares que presenta cada uno de ellos,
tanto de configuración como del conjunto de requisitos a satisfacer; por lo cual no
es fácil estandarizar la forma de desarrollar este tipo de proyectos.
El empleo de una forma de trabajo ordenada es un factor de importancia en el
desarrollo e implantación de proyectos de Datawarehousing, y la tendencia en
general busca lograr a través del uso de una metodología, recortar los tiempos de
desarrollo y programar la inversión de recursos de manera eficiente; además
proporciona un lenguaje común logrando que exista comunicación, permitiendo la
incorporación de nuevos miembros al equipo de trabajo siendo productivos
inmediatamente.
En la actualidad no podemos asegurar cuál estrategia de implementación es mejor
o peor, sin embargo al analizar las tendencias generales del mercado se
encuentra que la estrategia de desarrollo de datamarts está siendo adoptada con
mayor frecuencia en los últimos tiempos. A esta tendencia general se le ha
identificado como la aproximación que garantiza la probabilidad de éxito más
grande en la implantación de Datawarehousing, tanto por la rapidez en la
obtención de resultados en períodos cortos con inversiones moderadas como por
la modularidad posible de alcanzar con este enfoque considerando cada datamart
como un incremento del sistema final (Datawarehouse).
8.7.5.2 Construcción del DW.
Al iniciar un proyecto Datawarehousing no debemos olvidar establecer un marco
de referencia de construcción del DW.
Podemos distinguir en dicha construcción dos etapas principales: la definición de
una arquitectura DW y la construcción de los incrementos DW.
8.7.5.2.1 Definición de una arquitectura.
Arquitectura DW: Arquitectura DW establece el marco de trabajo, estándares y
procedimientos para el DW a un nivel empresarial. Los objetivos de las actividades
de la arquitectura son simples, integrar al DW las necesidades de información
empresarial.
8.7.5.2.2 Resultados de la Arquitectura
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Los principales resultados del desarrollo de la arquitectura DW incluyen:
• El modelo de datos fuente.
• El modelo de datos conceptual DW.
• Arquitectura tecnológica DW.
• Estándares y procedimientos DW.
• El plan de implementación incremental para el DW.
Los modelos de datos proveen una estructura para identificar, nombrar, describir y
asociar los componentes de una base de datos. En general se necesitan modelos
de datos para los datos fuente como para los datos seleccionados para existir en
el DW.
Los estándares DW son una parte importante de la arquitectura DW. Sin
estándares, oportunidades para reusar no son posibles y hay riesgos de que
partes del desarrollo no ganen trabajando juntos.
El plan de implementación DW es la parte de la arquitectura de DW que identifica
los incrementos del DW y describe la secuencia de desarrollo de estos
incrementos.
8.7.5.2.3 Construcción en Incrementos, Datamarts.
Construcción Incremental: La implementación en incrementos warehouse
desarrolla y genera un subconjunto del DW total. La implementación incremental
es una aproximación pragmática para construir un warehouse a un nivel
empresarial en forma evolutiva.
8.7.5.2.4 Resultados de Implementación:
Los resultados más significativos de la implementación de un incremento DW,
incluyen:
• Las bases de datos warehouse.
• Programas y procedimientos para extraer, transformar y cargar datos.
• Instalar herramientas de acceso a los datos.
• Poblar el DW con los datos necesarios.
• Poblar el catálogo de Metadatos con los datos necesarios, etc.
• Técnicas de uso y soporte el almacén
8.7.5.3 Consideraciones de Implementación mediante DataMarts.
• La arquitectura Datawarehouse se debe desarrollar al principio del
proyecto.
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• El primer incremento se desarrolla basándose en la arquitectura.
• La construcción del primer incremento puede causar cambios en la
arquitectura.
• La operación del DW puede implicar la realización de cambios en la
arquitectura.
• Cada incremento adicional puede extender el Datawarehouse.
• Cada nuevo incremento puede causar ajustes en la arquitectura.
• La operación continua puede causar ajustes en la arquitectura.
La siguiente figura, intenta esquematizar el proceso de construcción del
Datawarehouse.
8.7.5.4 Metodología De Desarrollo de DW.
De acuerdo a la forma de implementación analizada, se deben considerar y
asociar metodologías congruentes con el desarrollo de incrementos dirigidos a
grupos específicos en las organizaciones.
Al acercarse a la implementación de un DW con un conjunto de proyectos
pequeños, altamente enfocados para implementar partes DW, resulta natural
pensar en una metodología incremental para abordar su desarrollo. Pero no
debemos olvidar la integración de cada incremento a la arquitectura
Datawarehouse, así entonces el desarrollo evolutivo resulta ser una aproximación
práctica de construcción de un DW.
De esta manera, estos proyectos pueden aprovechar los beneficios de la
implementación incremental, que incluyen la contención de riesgos, oportunidades
para aprender a desarrollar datamarts, entrega frecuente y la minimización del
impacto sobre la comunidad de usuarios, y a la vez pueden ser organizados en
forma secuencial, paralela o en una combinación de estructuras en serie y
paralelo.
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Figura 17 Arquitectura del DataWarehouse.
En tanto, el desarrollo evolutivo implica que cada vez que un incremento sea
entregado, se debe operar y desarrollar simultáneamente el DW. De esta forma se
logra integrar cada incremento a la estructura final DW.
El costo del desarrollo evolutivo queda dado por el incremento en la frecuencia de
los cambios y la necesidad intensificada de realizar soporte del DW.
8.7.5.5 Evolución del DW
8.7.5.5.1 Evolución de la Implementación
La aproximación del desarrollo incremental es por naturaleza evolutiva. El
primer incremento libera un subconjunto del DW el cual satisface un conjunto
limitado de necesidades de información. Con cada incremento que es agregado
el DW se vuelve más completo, quedando habilitado para satisfacer un mayor
conjunto de necesidades de información.
8.7.5.5.2 Evolución de la Arquitectura
El desarrollo incremental también ofrece una oportunidad para aprender y
minimizar el impacto de cometer errores en el proceso de construcción; es poco
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probable que algún desarrollo de arquitectura de DW sea perfecto antes de
construir su primer incremento. Ambas, las actividades de construcción de
incrementos y las actividades de operación del DW, proveen retroalimentación
valiosa que ayuda a refinar la arquitectura.
8.7.6 Recomendaciones de implementación
En general, el factor que más incide en la necesidad de implementar un DW es la
excesiva complejidad de los modelos relacionales que soportan los sistemas
operacionales, lo cual dificulta en extremo la extracción de información para llevar
a cabo labores de gestión de negocios. Y también es precisamente esta
complejidad en los sistemas operacionales el factor que hace más complejo y
tedioso el desarrollo de un Datawarehouse.
En el caso de tener que decidir las herramientas de desarrollo, esto pasa no sólo
por análisis de precio, soporte y las clásicas consideraciones de hardware y
software disponibles. También son factores claves a considerar el objetivo final
(¿se desea construir DataMart independientes o a futuro se espera llegar a una
integración de ellos?) Como la facilidad de uso que otorgue al usuario.
Con las características que poseen las herramientas de desarrollo la labor de
construcción en el ámbito multidimensional se agiliza enormemente. El esfuerzo
principal entonces está en el diseño del modelo a implementar. Un buen diseño no
sólo optimiza el tiempo de respuesta y el espacio físico utilizado, sino que permite
además un crecimiento en el análisis (es decir, consultas no consideradas al
inicio) a través de fórmulas y cálculos definidos en tiempos de ejecución.
Es imposible evaluar con eficacia cualquier diseño de datamart hasta que se
carguen los datos y se muestren a los usuarios. Diseñar las bases de datos para
los datamarts es totalmente diferente del diseño para los sistemas operacionales.
El diseño de base de datos operacionales captura los requisitos del negocio y el
proceso de diseño se considera un éxito si representa exactamente estos
requisitos. En cambio para los datamarts, el proceso de diseño puede ser
considerado acertado sólo si el diseño de base de datos refleja exactamente al
usuario junto a sus requisitos procedímentales, acomodando para ello datos de
unos o más sistemas operacionales. La única forma de alcanzar una confiabilidad
en el diseño del datamart es crear un ciclo de retroalimentación temprano en el
proyecto. Este ciclo de retroalimentación utiliza a usuarios finales para evaluar los
prototipos construidos, en un proceso iterativo que continúa a lo largo del
proyecto. De esta manera el equipo de proyecto puede vigilar la aceptación de
usuario y descubrir defectos de diseño en forma temprana.
La última meta de un proyecto DW es que el SINA y los investigadores
ambientales, los tomadores de decisiones y el público en general, lo utilicen para
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satisfacer sus propias necesidades de información. Así las herramientas de
acceso de datos son un componente esencial del Datawarehouse.
El diseño de un DW deberá necesariamente estar definido en forma menos
precisa que el diseño de sistemas operacionales. Esto se debe a que estos
últimos automatizan procesos de negocios cuyas reglas de negocio son más
estables a lo largo del tiempo, lo que conlleva a una mejor definición de sus
requerimientos; un DW en cambio, está orientado a mejorar el proceso de toma de
decisiones, el cual resulta ser un proceso muy variable a través del tiempo debido
a las diversas y cambiantes situaciones en las cuales se deben analizar los datos,
haciendo de su diseño un proceso definido en una forma mucho menos precisa.
Es muy importante considerar que los profesionales informáticos que participen en
el proyecto, tengan un conocimiento del tema de negocios que contemplará
existiendo un trabajo en conjunto con los usuarios finales de la aplicación, esto
debido a que se debe tener por lo menos una proyección de los requerimientos
futuros para poder darle un cierto nivel de flexibilidad a la estructura dimensional.
La experiencia tempranamente muestra que el desarrollo de un proyecto DW
queda mejor dado en incrementos en una serie de pequeños proyectos, con cada
uno de ellos agregando un tema a la estructura DW como parte de la arquitectura
planeada.
Los sistemas DSS /EIS son limitados en el alcance de información que ellos
proveen. El valor completo de un DW está dado cuando los sistemas DSS/EIS son
usados en combinación con destrezas de acceso directamente al DW para
encontrar sus necesidades especiales de información.
En este tipo de trabajos el ingeniero en informática actúa como un intermediario
entre la labor de gestión propiamente y el desarrollo que podría realizar una
analista de informática. Es un hecho que los ejecutivos en general, no pueden
tomar decisiones sin la información adecuada, y a su vez el analista de informática
no puede desarrollar una aplicación de apoyo a la gestión sin tener los
conocimientos de toma de decisiones adecuados. El analista debe saber cómo
van a ser usados los datos, qué tipo de consultas se realizarán, qué significa la
relación entre un dato y otro, etc. Es por lo tanto el objetivo del ingeniero el realizar
el modelo y la estructura que sustente la base que permita al analista construirla, y
a los ejecutivos consultarla.
Finalmente, no se puede dejar de mencionar el gran aporte que una tecnología
como esta significa para los usuarios que son, al fin y al cabo quienes tienen bajo
su responsabilidad la labor de gestión de la empresa, decidiendo no sólo el futuro
de su empresa sino también del propio desarrollo del país y porque no decirlo, de
la humanidad.
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Es posible prever la implementación de esta tecnología a nivel masivo por parte de
las grandes empresas. El hecho de hacer hincapié respecto a las grandes
empresas se debe básicamente a dos factores: debido al alto costo de inversión
que tiene esta tecnología y por otra parte, debido al volumen de datos alcanzado
para estas empresas que resultan necesarios para desempeñar las labores de
gestión.
8.8 Portales y la gestión del conocimiento
Cada una de las entidades del SINA produce y requiere diariamente información
ambiental confiable, rigurosa y actualizada en diversas temáticas ambientales y
dirigida a toda clase de públicos. Esta información, por estar concentrada en cada
una de las instituciones, tiene un radio muy restringido de divulgación y se limita a
una minoría de usuarios directos.
Teniendo en cuenta el crecimiento de los medios electrónicos y su utilización en
los últimos años, se ve claramente la dirección hacia donde se enfocan
actualmente las negociaciones y las relaciones no sólo empresariales, sino
informativas y de desarrollo del núcleo humano. Por ello, se hace necesario y
fundamental, diseñar y poner en marcha, con las nuevas tecnologías de la
comunicación, un Portal que ofrezca valores agregados como inmediatez, agilidad
y globalización de la información.
Dentro de la estructura del SINA, el Instituto de Hidrología, Meteorología y
Estudios Ambientales IDEAM, tiene como misión ser el ente articulador,
sistematizador y divulgador de la información ambiental del país y, por ello, surge
la necesidad de articular a todas las entidades y personas, para lograr canalizar y
divulgar la información de manera eficiente, no solo respecto a las instituciones y
organizaciones constitutivas del Sistema Ambiental, sino también al público en
general, que tiene muy poco acceso al conocimiento de la gestión que el país
adelanta.
En tal sentido, se requiere montar un centro de acopio y vitrina de la información y,
a partir de ella, generar procesos interactivos con el público en general y con los
jóvenes estudiantes, ávidos de conocer sobre la realidad ambiental e institucional
del país y contribuir a fortalecer con su apoyo esta misión ecológica y ética en
nuestro territorio.
Según el Capítulo 40 de la Agenda 21 sobre “Información para la adopción de
decisiones”, el término información en sentido amplio incluye los datos, la
información propiamente dicha y el conjunto de experiencias y conocimientos. Por
otra parte, la Directiva comunitaria europea 90/313 CEE define que para sus
efectos se entiende por información sobre medio ambiente “cualquier información
disponible en forma escrita, visual, oral o en forma de base de datos sobre el
estado de las aguas, el aire, el suelo, la fauna, la flora, las tierras, y los espacios
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naturales, y sobre las actividades (incluidas las que ocasionan molestias como el
ruido) o medidas que les afecten o puedan afectarles, y sobre las actividades y
medidas destinadas a protegerlas, incluidas las medidas administrativas y los
programas de gestión del medio ambiente”.
El Decreto Ley 2811 de 1974, Código Nacional de los Recursos Naturales
Renovables y Protección al Medio Ambiente (CRNR), en su Artículo 3, enumera
los recursos naturales renovables regulados por él y enuncia los llamados
elementos ambientales como los residuos y el ruido, entre otros. Por su parte, el
Artículo 8 señala los factores ambientales que deterioran el ambiente como
contaminación, sedimentación, erosión, acumulación de residuos, disminución de
especies de fauna y flora, ruido y, concentración de población humana en
condiciones que atenten contra su bienestar, entre otros.
Según Sandra Postel. Informe Anual del Worldwatch Institute sobre el Medio
Ambiente y el Desarrollo. La situación del mundo, Capacidad de carga: Los
mínimos de la Tierra, Barcelona, Emecé editores, 1994, pág. 24, la capacidad de
carga puede definirse como el “mayor número de seres vivos de toda especie que
un hábitat puede soportar de manera indefinida”.
La doctrina ha reconocido tres elementos principales inherentes al concepto de
capacidad de carga. Ellos son: un elemento cuantitativo, que hace relación tanto a
la máxima cantidad de seres vivos, como a la máxima presión ejercida por estos;
un elemento cualitativo, relacionado con la facultad de soportar o de aguantar
presiones por parte del ecosistema, sin reducir o perder su capacidad para
recuperar su estado de equilibrio dinámico; y, un elemento temporal que se refiere
a la proyección de los elementos cuantitativo y cualitativo en el tiempo, de manera
indefinida, es decir, con vocación de permanencia. Vid., la Unión Internacional
para la Conservación de la Naturaleza –UICN–, Programa de las Naciones Unidas
para el Medio Ambiente –PNUMA– y Fondo Mundial para la Naturaleza –WWF–.
Cuidar la Tierra. Estrategia para el Futuro de la Vida, Gland, UICN, PNUMA y
WWF, 1991, pág 49.
Previamente, los principios 19 y 20 de la Conferencia de Estocolmo sobre el Medio
Humano, celebrada en 1972, hacían referencia al deber de los Estados de difundir
información educativa relacionada con la mejora del ambiente y de facilitar la libre
circulación de la información.
El principio de precaución ha tenido importantes efectos en la defensa del medio
ambiente por cuanto ha sido esgrimido por las autoridades para negar permisos o
impedir actividades sobre las que hace falta conocimiento y en las que impera
gran incertidumbre. Por ejemplo, el Ministerio del Medio Ambiente de Colombia,
mediante Resolución del 6 de abril de 1995, fundado en este principio, negó la
licencia ambiental para la construcción del proyecto hidroeléctrico Arrieros de
Micay, ubicado en el Chocó biogeográfico, al estimar que aún no se tenía un nivel
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de conocimiento que permitiera decidir sobre la viabilidad ambiental de proyectos
susceptibles de causar graves impactos en zonas con biodiversidad excepcional,
como ésta.
9 Modelo Conceptual
El montaje y desarrollo de un Sistema de Información Ambiental de Colombia y su
Línea Base tiene que hacerse, como se ha indicado anteriormente, de una manera
muy precisa. El sistema no puede ser de ninguna forma el agregado de todas las
informaciones que hoy se generan al interior de las instituciones ambientales,
primero, porque esto sería imposible en términos del volumen exponencial de la
información y, segundo, porque no se justifica desde ningún punto de vista
practico ni institucional.
El nivel de acceso a los datos no solamente conecta DBMSs diferentes y sistemas
de archivos sobre el mismo hardware, sino también a los fabricantes y protocolos
de red. Una de las claves de una estrategia data warehousing es proveer a los
usuarios finales con "acceso a datos universales".
INFRAESTRUCTURA
NACIONAL DE
DATOS GEOGRÁFICOS
INFRAESTRUCTURA
NACIONAL DE
INFORMACIÓN
SINA
Figura 18 Contexto del Sistema de Información Ambiental
SIAC
Sistema Nacional
de Indicadores
Ambientales
El Sistema de Información, en esta primera etapa de desarrollo que se ha
calculado para la próxima década, tendrá como fin único el poder atender y
conocer en forma permanente el estado y la condición de los recursos naturales y
del medio ambiente, así como la gestión ambiental colombiana. Para ello, el
Sistema tendrá que poner en operación una Línea Base que permita el
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conocimiento sobre estos aspectos en dos frentes diferentes: el de los recursos
naturales y el medio ambiente que coordinará el IDEAM y, el de la gestión
ambiental que coordinará el Ministerio del Medio Ambiente.
El primero enfocará, conjuntamente con los Institutos, Corporaciones Autónomas
Regionales y las Unidades Ambientales Urbanas, el estado de los recursos
naturales y del medio ambiente con un enfoque integrador a través del
procedimiento estado-presión y oferta-demanda-calidad. El segundo, coordinará,
con estas mismas instituciones, el estado de la gestión, las inversiones públicas,
las políticas y la aplicación de las normas y el marco legal ambiental.
En ambos casos, tanto el SIA como el SIPGA deberán partir de un modelo y una
arquitectura conceptual de tipo ecosistémico y operacional. Estas dos dimensiones
deberán permitir ante todo una mejora en el conocimiento, un fortalecimiento en la
planificación y ante todo una generación de datos que, a partir de su análisis,
permita la modelación ambiental.
El modelo con enfoque ecosistémico se basa en el modelo ya desarrollado por el
IDEAM con respecto a la interrelación de los diferentes componentes de la
dimensión ambiental (la atmósfera, la biosfera, la litosfera y la hidrosfera), cuyo
relacionamiento es evidente y definitivo y que sirve de telón para entender en su
interrelación el papel de los ecosistemas naturales transformados o antrópicos.
Figura 19 Dimensión ambiental en el Ordenamiento Territorial
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Este modelo permite establecer, de otra parte, las interrelaciones entre los bienes
y servicios ambientales de la base natural y la demanda social y cultural de la
transformación de los ecosistemas y del territorio, a través del entendimiento de
las variables sociales, políticas, económicas y culturales que, en últimas son las
que determinan el grado de intervención de los ecosistemas del paisaje o del
territorio. En este sentido, es claro entender que el territorio y sus ecosistemas se
encuentran en bastante interacción afectándose mutuamente y, que es la
demanda social y antrópica la que define, con base en las características propias
de los ecosistemas, no-solo el grado de transformación sino el grado de
adaptabilidad de los grupos culturales al territorio.
Este entendimiento es el que permitirá precisamente definir en el futuro mediato la
capacidad de soporte o la acogida ambiental de los ecosistemas según los
diferentes usos del suelo. Para lograr un adecuado desarrollo de este
entendimiento, tanto el Sistema De Información Ambiental como la Línea Base y,
en particular, el sector ambiental, deberán profundizar en la definición de una serie
de indicadores y parámetros para entender mejor la interrelación de los bienes y
servicios de la base natural y la demanda social de los diferentes grupos humanos
en el país.
Esto solo será factible en la medida en que se pueda disponer de datos precisos y
calificados sobre el estado de los recursos naturales y cada uno de los
ecosistemas, que son los que permiten el proceso de desarrollo social, político y
económico de los asentamientos humanos. Por tal motivo, se requerirá empezar a
trabajar, de forma inmediata, dentro del Sistema de Información Ambiental y la
Línea Base del país, el tema de la estructura ecológica principal o de soporte de la
Nación, para poder definir a partir de ello la capacidad de soporte o acogida
ambiental de los ecosistemas.
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Figura 20 Optica Ambiental del Desarrollo Territorial
En este sentido y, con el objeto de llegar a una definición de referencia, se puede
partir del significado del término “ordenamiento” que aparece en el diccionario,
como la acción de disponer en orden, de encaminar hacia un fin específico, de
coordinar, arreglar y clasificar algo en grupos. Esta definición de entrada
condiciona la acción en relación con fines específicos y con la coordinación,
arreglo y clasificación en grupos.
Si al ordenamiento le sumamos el concepto de Territorio, éste es definido como el
espacio geográfico al que se le añade una dimensión política, social y cultural,
dependiendo de la escala. A escala nacional o regional, el territorio es el espacio
donde el Estado ejerce su soberanía y desarrolla sus planes y programas de
desarrollo; a escala subregional y local, el territorio adquiere una connotación de
índole más cultural, al asociarse con el espacio geográfico que los grupos
humanos y los individuos perciben como suyo y que los afecta directa o
indirectamente (Poinsot, 1992).
Asimismo, desde una perspectiva sistémica, el territorio es concebido como un
espacio humanizado, concreto, asociado, resultado de la interacción de los
procesos sociales, e incluidos los soportes físicobióticos en los cuales éstos se
desarrollan.
Obviamente, la implicación del Ordenamiento Territorial –OT– no es la
comprobación hipotética de que un territorio está “desordenado”, tal y como lo
haría entender la acción de buscar su ordenamiento. En principio, todos los
territorios están ordenados, en la medida en que reflejan de manera explícita o
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implícita una o varias divisiones, con elementos en ellas que cumplen
determinadas funciones en relación con su totalidad. Más bien, su implicación se
dirige hacia el entendimiento de cómo se genera un determinado ordenamiento del
territorio y cuál es su congruencia con otros criterios y objetivos sociales más
amplios.
Son múltiples las definiciones que alrededor del Ordenamiento Territorial se
pueden citar. No obstante, se pueden destacar las siguientes: la carta Europea de
Ordenación del Territorio de 1988, define el OT como “la proyección espacial de
las políticas sociales, culturales, ambientales y económicas de una sociedad”; en
Colombia, la Constitución Política de 1991 creó, con el objeto de contar con una
instancia que orientará el proceso de ordenamiento, la Comisión de Ordenamiento
Territorial –COT–, la cual definió el OT, en 1992, como “un conjunto de acciones
concertadas, para orientar la transformación, ocupación y utilización de los
espacios geográficos, buscando su desarrollo socioeconómico, teniendo en cuenta
las necesidades e intereses de la población, las potencialidades del territorio
considerado y la armonía con el medio ambiente”.
En Colombia, adicionalmente, el OT se ha asumido como “una política de Estado y
un instrumento de planificación, encaminados a organizar la estructura político
administrativa de la Nación y a proyectar espacialmente las políticas sociales,
económicas, ambientales y culturales de la sociedad, propendiendo por un nivel
de vida adecuado para la población y la conservación del ambiente (Andrade,
1994).
Es claro, entonces, que el OT puede entenderse, como una política, como un
instrumento, ya sea de la planificación o como instancia de participación social.
Así mismo, el OT es reflejo directo del entendimiento y uso del territorio y
manifestación espacial de la voluntad de su sociedad.
Igualmente, el OT plantea una serie de características o principios esenciales, y
debe ser:
• Democrático: debe tener en cuenta las conciencias regionales basadas en
valores, culturas y proyectos colectivos, que traspasan a veces las
fronteras. Debe tener presente, no obstante, los principios constitucionales.
• Holístico y sistémico: debe dar un tratamiento del territorio como un todo
integrado y funcional, entendiendo sus partes como subsistemas
interrelacionados.
• Prospectivo y dinámico: debe analizar tendencias y posibilidades de
desarrollo a largo y mediano plazo de los fenómenos y actuaciones
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económicas, ecológicas, ambientales, sociales, culturales y políticas y,
tenerlas en cuenta en su aplicación a cada modelo territorial.
• Articulador: el proceso de OT establece armonía y coherencia entre las
políticas de desarrollo sectorial y ambiental en todos los niveles territoriales.
• Participativo: aporta legitimidad y viabilidad al proceso. Depende de la
participación de los actores
• sociales y busca garantizar el control ciudadano a las decisiones del
gobierno.
• Distribuye competencias y responsabilidades: bajo los principios de
complementariedad, subsidiariedad y concurrencia (Ley 152 de 1994), el
OT incorpora los aspectos relacionados con las funciones territoriales y
competencias de las entidades territoriales o administrativas.
• Brinda equilibrio territorial: la ejecución de políticas de OT busca reducir los
desequilibrios territoriales y mejorar las condiciones de vida de su
población, a través de la adecuada distribución de actividades y servicios
básicos, la mejor organización funcional del territorio y las posibilidades de
su uso.
• Sostenibilidad ambiental: garantiza que el uso actual de los recursos
naturales no impida a las próximas generaciones su utilización y calidad
adecuadas. Se pueden considerar ahora como los principales objetivos del
OT, los dos siguientes:
• Territorializar las políticas y objetivos de desarrollo como aporte para la
construcción de un modelo de desarrollo integral, con proyección espacial
de las políticas económicas, sociales, ambientales y culturales.
• Orientar el proceso de ocupación y transformación del territorio mediante la
distribución y localización ordenada de las actividades y usos del espacio,
en armonía con el medio ambiente y contribuyendo a la protección de la
diversidad étnica y cultural de la Nación.
Complementariamente y como marco normativo, los siguientes son algunos
alcances planteados en la Constitución Política del país y en sus desarrollos
legislativos, así como en ciertas consideraciones adicionales:
• Contribuir a la reorganización político administrativa de la Nación dentro de
un régimen unitario, como base para el logro de la autonomía de las
entidades territoriales, la descentralización y el fortalecimiento de la
participación democrática (Artículo 1 de la Constitución)
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• Contribuir a la protección de la diversidad étnica y cultural de la Nación
(Artículo 7 de la Constitución)
• Proporcionar estrategias que propicien un desarrollo territorial equilibrado,
que se manifieste en una mejor distribución espacial y estructural del
bienestar social (Artículos 65 y 334 de la Constitución)
• Propiciar la asignación eficiente de la inversión pública y privada, la
distribución y dotación adecuada de servicios públicos y sociales, la
implementación de infraestructura, la transferencia tecnológica y la
capacitación de la comunidad
• Fortalecer la coordinación administrativa e institucional para la planificación
solidaria, coherente, eficiente y eficaz
• Propender por la distribución y localización ordenada de las actividades y
usos del territorio, en armonía con el medio ambiente (Artículos 79 y 80 de
la Constitución; Ley 99 de 1993)
• Orientar y regular los procesos de utilización y ocupación del espacio
(planificación del uso de la tierra). La definición de alternativas de uso se
basa en el concepto de “uso óptimo” de la tierra (agrícola, forestal,
pecuario, urbano, industrial, conservación, etc.). El uso óptimo que se
proponga para las unidades territoriales deberá ser ecológicamente
sostenible, viable y, social, cultural y políticamente aceptado.
Ahora bien, una vez ilustrado el entendimiento alrededor del Ordenamiento
Territorial ¿Cuál es el papel que los recursos físico-bióticos tienen en el OT? Ya se
mencionaba anteriormente cómo, alrededor del enfoque sistémico de territorio, su
concepción incluye los soportes físico-bióticos del espacio geográfico en el que se
desarrolla la sociedad. Con el objeto de responder adecuadamente el anterior
interrogante, es necesario considerar algunas aproximaciones a conceptos
relacionados con el espacio geográfico y con los recursos naturales y del
ambiente.
El espacio geográfico ha sido definido desde diferentes ópticas, pero ajustado a la
perspectiva e interés del presente escrito, se podría definir como el medio natural
que proporciona al hombre una gama de posibilidades que él desarrolla de
acuerdo con sus capacidades. Así mismo es de considerar la organización
espacial como la composición, estructura y funcionamiento de los espacios
sociales, en función de las condiciones físico-bióticas del medio, del sistema de
valores de la comunidad humana que lo ocupa y, necesariamente, resultado de un
proceso histórico (Páramo y Londoño, 1992).
Los recursos naturales se pueden definir, desde su óptica purista, como todos los
bienes de la naturaleza. No obstante, para no entrar en polémicas extemporáneas
sobre el uso y valor de los bienes naturales y su concepción como recursos, se
propone abordarlos como “una forma de energía y/o de materia, que es
indispensable para el funcionamiento de los organismos, las poblaciones y los
ecosistemas, y que, para el caso humano, corresponde a una forma de energía o
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de materia indispensable para asegurar las necesidades fisiológicas,
socioeconómicas y culturales, que aseguren el bienestar individual y colectivo”
(Ramade, 1994).
En este sentido, se puede decir que los recursos naturales adquieren “valor” en el
momento en que se constituyen como satisfactores de necesidades requeridas
por: la naturaleza, para mantener su composición, estructura y funcionamiento; la
sociedad, para generar y mantener una adecuada calidad de vida; y, la economía,
para satisfacer los requerimientos e intereses de las diferentes actividades
productivas sustentadas en los recursos naturales.
Así, se puede entender, también desde una base conceptual ecosistémica, el
patrimonio natural como el conjunto de subsistemas naturales dentro de los cuales
se incluyen los recursos naturales y demás bienes y servicios que satisfacen las
necesidades de la naturaleza, la sociedad y la economía, adicionándole las
siguientes aclaraciones conceptuales sobre términos similares y muy relacionados
entre sí:
• Naturaleza: el medio natural, es decir, aquel que hace referencia a todo el
acoplamiento de cosas que existen, se mantienen, se desarrollan y se
reproducen independientemente de la voluntad humana (orden preexistente
a la acción humana)
• Medio ambiente: el medio natural con la particularidad de que es una meta
sistema (sistema complejo, compuesto de múltiples subsistemas, a su vez
complejos), que engloba el sistema social con sus respectivas relaciones de
organización
• Patrimonio natural: el medio natural como resultante de procesos de
acumulación o des-acumulación, que conforman una base transmisible de
recursos indispensables para el desarrollo humano
De acuerdo con la secuencia conceptual hasta ahora desarrollada, es evidente la
muy estrecha relación entre el medio natural y la sociedad, como elementos de
partida en el análisis para el Ordenamiento Territorial, al grado que ha surgido un
término al que esta relación hace referencia, el Ordenamiento Ambiental Territorial
–OAT–, el cual, a pesar de tener alcances y niveles de análisis diferenciados, es
un proceso ineludible e indisociable del OT (IGAC, DNP, Ingeominas, 1996).
Tal vez debido a la dificultad que implica marcar límites al alcance de la acción de
uno y del otro, se ha considerado que el OAT es un componente del OT o, en
algunos casos, tan sólo una dimensión de un proceso multidimensional como lo
podría ser el OT.
Lo realmente importante en este punto es tener claridad en cuanto a los alcances
de los objetivos.
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Los del OT ya se mencionaron.
Por su parte, el OAT está dirigido hacia:
• La promoción de una mejor relación con el medio natural
• El aprovechamiento e incremento del patrimonio natural
• La mitigación de efectos deteriorantes
• La resolución de conflictos generados entre la relación sociedad-naturaleza
En este orden de ideas, lo ambiental también tiene relación con el conjunto de
valores, actitudes y motivaciones que enmarcan la relación sociedad-naturaleza.
Esta relación se traduce en formas de apropiación de los recursos productivos y
en sistemas de producción, así como en el manejo individual y colectivo de los
recursos naturales, el equilibrio ecológico, la preservación ambiental y la calidad
de vida.
Los alcances más importantes a los que el OAT puede llegar, tanto para el OT,
como para la implementación de políticas y estrategias de desarrollo, son los
siguientes:
• Caracterización de ecosistemas, incluidos los ecosistemas naturales y los
modificados, tales como los agro-ecosistemas y los ecosistemas urbanos,
hasta llegar a niveles de una zonificación del territorio.
• Definición e identificación de ecosistemas estratégicos, término este último
que plantea, de entrada, una prioridad por razón de su valor en el desarrollo
del territorio, ya sea por su biodiversidad o por su papel en el
mantenimiento de los ciclos ecológicos de bienes y servicios naturales,
entre otros.
• Determinación de áreas críticas y de ecosistemas degradados por fuertes
impactos ambientales, que plantean una prioridad en la medida en que
requieren algún nivel de conservación, estrategia de manejo o simplemente
ser protegidos y recuperados, dado su alto valor ecológico y ambiental y,
obviamente, como reserva patrimonial natural del territorio.
• Determinación de áreas que, por sus características, puedan
eventualmente convertirse en sumideros de las diferentes actividades
humanas.
• Definición de áreas de soporte potencial y sistemas ecológicos (naturales o
modificados) de importancia vital para el sostenimiento de las ciudades y
centros poblados.
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• Zonificación y caracterización de áreas con restricciones de desarrollo por
su susceptibilidad de ocurrencia de riesgos por amenazas naturales.
• Diseño prospectivo y pronóstico de escenarios probables y deseados en lo
que hace referencia a la conservación de ecosistemas, recursos naturales y
patrimonio ambiental, lo cual incluye áreas de aprovechamiento sostenible
potencial en relación con sus ventajas naturales comparativas, así como
también zonas riesgosas por su susceptibilidad a los desastres naturales.
• En lo posible llegar a definiciones, cuantificaciones, calificación y valoración
del patrimonio natural.
• Desarrollo de áreas prioritarias y alternativas para la mitigación de impactos
ambientales, aspecto que, consecuentemente, determinará restricciones de
uso y aprovechamiento.
• Por último, diseño y ejecución de estrategias, planes y sistemas de gestión
y control ambiental para todos los niveles de planificación: local, regional y
nacional.
El concepto que por excelencia hace referencia a los bienes y servicios del medio
natural y su interfase con las dinámicas sociales, es el ecosistema. Los
ecosistemas son las comunidades de organismos que interactúan conjuntamente
con el medio ambiente en que viven.
No se trata simplemente de estructuras de especies, sino de sistemas combinados
de materia orgánica e inorgánica y fuerzas naturales que interactúan y cambian.
Los ecosistemas se hallan entretejidos de forma intrincada por la cadena
alimentaría y los ciclos de nutrientes. Se deben considerar como agregados
vivientes más grandes que las partes que los integran.
Cuando se habla de los ecosistemas, el aspecto de la escala y el tamaño es
esencial. Un pequeño pantano o una mancha de bosque pueden ser vistos como
un ecosistema, único en su composición de especies y microclimas, lo mismo que
un micro ambiente en una escala mucho mayor. Ecosistema se refiere a
comunidades más extensas, de 100 a 1.000 kilómetros cuadrados de bosque o un
gran sistema fluvial, cada una de las cuales exhibe muchos micro-ambientes.
Ecosistema es un concepto todavía más amplio que puede hacer referencia a
categorías de ecosistemas, ya sean naturales como pueden ser los marinos,
costeros, acuáticos, de páramo o forestales, o los intervenidos o modificados,
entre los que sobresalen los agro-ecosistemas o los ecosistemas urbanos.
Lo crítico desde el punto de vista del ordenamiento, es que tanto los ecosistemas
“manejados” como los “naturales” son sistemas vivos, capaces de producir todo un
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abanico de beneficios y ambos son fundamentales para el desarrollo y para la
supervivencia humana.
En este sentido, los ecosistemas se constituyen en la variable dependiente para el
desarrollo de las comunidades, es decir, de su capacidad de acogida, regulación y
productiva dependen las posibilidades de desarrollo de una comunidad. Los
ecosistemas conforman la estructura de soporte para el desarrollo.
Pero, ¿Cuál desarrollo? Pues bien, un desarrollo que se entiende como la guía y
manifestación política prospectiva y materializada en el territorio, de la voluntad de
una comunidad sobre su devenir y su futuro, en la búsqueda permanente de una
mejor calidad de vida y de la construcción de una sociedad justa y equilibrada. En
este sentido, se hace necesario reflexionar sobre sus componentes. Tal sociedad,
en la búsqueda de sus objetivos de desarrollo, únicamente, o al menos
principalmente, cuenta con su propio capital y recursos para conseguirlo.
Este capital, se puede expresar en: el capital humano y social, el cual, mediante
los valores de los individuos y la construcción social de las comunidades, aportan
el ingenio y son, en su búsqueda de un mejor vivir colectivo, el motor del
desarrollo: el capital cultural, la historia, el conocimiento, la ciencia y la tecnología,
que permite responder al cómo, y es la valoración de la capacidad general de la
sociedad para transformar su entorno; el capital político, el cual se manifiesta en la
capacidad de una sociedad de auto gobernarse, regularse y de dirigirse hacia
objetivos comunes; y, el capital económico, materialización de la riqueza de la
sociedad.
Con estas herramientas fundamentales, las sociedades promueven su desarrollo e
intervienen su territorio, particularmente su capital natural, el cual se constituye en
plataforma de soporte para este desarrollo. En la medida en que esta intervención
y transformación que demanda el desarrollo es socialmente aceptable,
económicamente viable y prevé el bienestar y la posibilidad de disfrute y
aprovechamiento por parte de las generaciones futuras, se dice que es un
Desarrollo Humano Sostenible. La Constitución de Colombia y la Ley plantean el
Desarrollo Humano Sostenible como principio orientador de la sociedad y, en este
sentido, es un compromiso ineludible de las instituciones.
El enfoque debe considerarse como un elemento orientador y punto de partida de
un círculo dinámico constituido por el conocimiento, la planificación y la generación
de modelos para la toma de decisiones.
Puesto en otros términos, el conocimiento en función de la información parte del
dato como unidad básica, la cual, mediante ejercicios de agregación y de valor
agregado analítico, se constituye en los indicadores dentro de los cuales se resalta
toda la base cartográfica. Estos indicadores analizados por su capacidad
descriptiva, su representatividad en relación con la identificación de debilidades y
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fortalezas y su viabilidad técnica, puestos de manera organizada, se constituyen
en diagnóstico o en una Línea Base sí su función es fijar un parámetro de
referencia, o en ambos en un estudio de mediano y largo plazo que permita
desarrollar estrategias de evaluación y seguimiento a las decisiones.
Este conjunto de niveles de análisis de la información, que es la materialización
del conocimiento del territorio, se constituye en el soporte científico y técnico para
la planificación y para la definición de políticas y estrategias para el desarrollo de
normatividad y legislación y, en general, para la gestión ambiental.
Así mismo, este conocimiento, en la medida en que es apropiado y utilizado por la
sociedad, es el fundamento para la definición de tipos de uso del suelo, que
puede llegar a refinados niveles de zonificación del territorio y a la generación de
modelos de ordenamiento que orienten el desarrollo humano sostenible del país.
Adicionalmente, en este marco conceptual se reconoce su enfoque ecosistémico,
es decir, se evalúa la manera en que se desarrolla el funcionamiento y la
productividad de los ecosistemas y como se ven afectados por la forma en que la
gente los utiliza.
Es así como, mediante el enfoque ecosistémico, se realiza un análisis integrado. A
manera de ejemplo, es común tender a manejar los ecosistemas para obtener un
bien o servicio dominante, como por ejemplo la pesca o la generación de energía
eléctrica, sin reconocer, en términos de balance, lo que se está perdiendo
simultáneamente. Es posible entonces que se estén sacrificando bienes y
servicios mucho más valiosos que los que se están obteniendo, por lo general con
bienes y servicios no muy valorados como son la biodiversidad o el control de las
inundaciones. Un enfoque ecosistémico pretende considerar las posibles
alternativas de bienes y servicios e intenta optimizar la mezcla de beneficios para
ecosistemas particulares y entre ellos.
Asimismo, mediante el enfoque ecosistémico se adopta una visión de largo plazo,
trabajando en varias escalas y dimensiones de tiempo. Se resalta además, que los
ecosistemas funcionan como entidades completas y, como tales, requieren ser
manejados, no por partes.
Esto implica trascender los límites jurisdiccionales, dado que los ecosistemas por
lo general los traspasan. Un factor de relevante importancia es que mediante el
enfoque ecosistémico se incluye a la gente y se integra la información social y
económica con la información ambiental acerca de los ecosistemas.
Así pues, en él se relacionan explícitamente las necesidades humanas con la
capacidad biológica de los ecosistemas para satisfacerlas. Esta óptica, busca
mantener el potencial productivo de las unidades. Por eso, no se centra solamente
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en la generación de bienes y servicios, viéndola como el producto natural de unos
ecosistemas saludables y no como un fin en sí misma.
Según este enfoque, el manejo no es acertado a menos que preserve o aumente
la capacidad de un ecosistema para producir los beneficios deseados en el futuro.
En síntesis, el marco conceptual, debe incorporar a través de su enfoque
ecosistémico, una caracterización de su medio natural y evaluar su historia y su
ocupación. Así como las características y proyecciones de su desarrollo
poblacional, se deberán interpretar algunas de sus más relevantes dinámicas
económicas y las presiones por ellas ocasionadas, se identifican sus principales
potencialidades naturales, y sus áreas críticas por su deterioro y disfunción
ecosistémica, o su valor estratégico como patrimonio natural, entre otros muchos
aspectos. En últimas, esto significa y pretende abordar la Cuenca en un ejercicio
de acompañamiento constante, que plantea una relación de mediano y largo
plazo, en la búsqueda de un conocimiento progresivamente más profundo, más
focalizado y más concreto que, a su vez, permita ir ordenando el territorio
mediante la modelación de escenarios que pongan en evidencia tanto las
oportunidades de desarrollo, como las restricciones a los usos y la ocupación
actual del territorio y que, por ende, oriente las decisiones hacia los modelos de
desarrollo más viables y sostenibles.
10 Arquitectura para la información ambiental del sistema
Tal como se ha explicado anteriormente, el Sistema opera teniendo como columna
vertebral la Línea Base y ésta depende de la información regular y permanente
que se produzca a través de indicadores ambientales estructurados, definidos y
concertados para que permitan una estandarización de la información,
independientemente de la institución del SINA núcleo que la genere.
Por tal motivo, la estructura del soporte informático de la Línea Base del Sistema
de Información Ambiental depende de la definición de sus componentes y de la
estandarización y acreditación de los datos que se generan para poblarla. En tal
sentido, la arquitectura del sistema descansa sobre una serie de elementos
constitutivos que van desde los atributos o características de interés de la
información, hasta la elaboración de los diagnósticos dinámicos que permiten
conocer el estado del arte, el funcionamiento y la capacidad del medio ambiente y
la gestión ambiental, partiendo de los puntos de contraste de la Línea Base.
En este sentido, la arquitectura del sistema opera a partir de la definición de los
atributos, de los datos y de los indicadores, que son los que generan la Línea
Base y, ésta última, es la que permite la elaboración de los diagnósticos dinámicos
del país. Este esquema que, en esencia, es bastante sencillo, debe generar las
condiciones de jerarquía y de relación taxonómica de la información desde los
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elementos más simples hasta los más complejos, que requiere el análisis y el
modelamiento de la información y que son, en su conjunto, los que permiten al
sistema dar las definiciones de conocimiento, planificación y generación de
modelos, bien para reorientar, fortalecer o establecer políticas normas o
instrumentos de gestión ambiental, bien para apoyar el ordenamiento ambiental
del territorio y, por ende, el modelo de desarrollo humano sostenible del país.
En tal sentido, se considera pertinente describir de una forma muy sencilla y
sintética cada uno de estos elementos constitutivos de la estructura informática en
donde los atributos pueden ser considerados como las características de interés y
Priorización para la definición de los datos. En otras palabras, estos atributos o
variables no son más que una representación operacional, en términos de calidad,
característica y propiedad de los datos en un sistema, la interpretación
programática de los atributos o las variables particularmente definidas para un
propósito y un objetivo de un sistema que permite definir el carácter especifico de
los datos que se transmiten y que se requieren como elemento fundamental de la
información.
La unidad básica del conocimiento a partir de la definición de los atributos es el
dato el cual puede estar conformado, como ya se indicó por atributos dispuestos
según el interés del especialista. En tal sentido los datos son intelectualmente
estériles a menos que se recojan y se presenten en una forma que puedan ser
conceptualizados por otros especialistas y por el público en su forma primaria. La
construcción del conocimiento ambiental debe hacerse, por lo tanto, sobre
variables que tengan en cuenta la dinámica y la prospectiva, así pues se requiere
considerar los datos en términos de tiempo, espacio, cambio y comparación.
Los datos deben ordenarse o sistematizarse para alcanzar su utilidad, haciéndolos
manejables o permitiendo que ellos puedan traducir calidad por cantidad y
configurarse de la forma más económica y significativamente eficaz.
Los datos deben configurarse para efectos de la Línea Base en series históricas y
referenciadas con el propósito de construir “hechos” ambientales con relaciones
mutuas. Igualmente, los datos se deben localizar tridimensional mente por
categorías científicamente comprobables, a fin de que muestren patrones y
regularidades.
Sólo es a partir de estos principios que se puede establecer la garantía, la certeza
y el estándar de los datos de una Línea Base y de un sistema de información.
A partir de los datos y de la agregación de un conjunto especifico de ellos, se
pueden construir indicadores.
Estos últimos se entienden como las variables que indican resumen o simplifican
información relevante o que hacen visibles o perceptibles fenómenos de interés y
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permiten cuantificar, cualificar, medir y comunicar, de forma agregada, una
información relevante. En otras palabras, pueden evaluar una condición o un
fenómeno particular que esté previamente determinado como objeto dentro de una
Línea Base o dentro de un sistema de información ambiental.
Los indicadores pueden ser definidos como variables individuales o como
variables conjuntas, dependiendo de los propósitos para los cuales han sido
diseñados. La información suministrada por los indicadores puede advertir los
datos y los atributos específicos o priorizados de forma simple o de forma
compleja y la cualificación y cuantificación que ellos entregan, permite el manejo
individual de los indicadores o la utilización conjunta de agregados de indicadores
que pueden generar a su vez nuevos indicadores.
Para el caso concreto de los indicadores que se han venido construyendo para el
Sistema de Información Ambiental del país, es claro que se ha tenido en cuenta
dos tipos de aspectos que determinan su carácter. Por un lado, las funciones
básicas de los indicadores y, por otro, la definición de los tipos de indicadores que
lógicamente son utilizados con diferentes propósitos y fines dentro del sistema.
Así pues, con respecto a las funciones básicas, los indicadores del sistema van a
poder evaluar cinco aspectos diferenciados:
• Indicadores para evaluar condiciones y tendencias
• Indicadores para comparar a través de lugares y situaciones
• Indicadores para evaluar condiciones y tendencias en relación con
objetivos y metas
• Indicadores para propiciar información temprana de alertas
• Indicadores para anticipar condiciones y tendencias futuras
Desde la perspectiva topológica de los indicadores, es necesario advertir que el
sistema ha venido evaluando diferentes clases, entre los cuales se encuentran los
indicadores estándar y de norma, que permiten establecerse como puntos de
referencia o definir cualquier valor o estado establecido o deseable por parte de la
autoridad ambiental o del consenso institucional y social. Generalmente, se
definen a partir de una regla de medida de cantidad, de peso, de escala, de valor o
calidad.
Igualmente, se encuentran los indicadores de meta que permiten establecer la
intención o un valor representativo o un grupo de valores a ser alcanzados, tal
como puede ser el caso de las metas establecidas por los acuerdos de tasas
retributivas en las cuencas hidrográficas o en los espejos de agua. Es decir, son
indicadores que deben ser medibles y observables.
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Así mismo, están los indicadores de umbrales que permiten definir su naturaleza
técnica con respecto a valores que miden rangos a partir de datos por encima de
los cuales algo es real o por debajo de los cuales no lo es.
Finalmente, están los indicadores de objetivos que son aquellos cualitativos que
usualmente indican una dirección general de tendencia, más que un valor
cuantitativo en sí.
Los indicadores previstos actualmente por la Línea Base del SIAC son ante todo
variables que permiten una aproximación por recursos, tales como los ciclos
naturales, la oferta y la demanda, el agua, el suelo, el aire, la fauna, la flora etc.
Así mismo, algunos permiten en la actualidad una aproximación por objetivos
como es el caso de definir niveles de protección, conservación, aprovechamiento,
incremento, etc., de acuerdo con un mandato legal y administrativo. Están también
los indicadores de aproximación sectorial, que permiten establecer los parámetros
de comportamiento por sectores económicos infraestructurales o sociales
(energético, agua potable, agropecuario etc.).
Finalmente, se encuentran aquellos que permiten una aproximación por procesos
descriptivos, como el de estado-presión-respuesta, que se establece de acuerdo
con los momentos y los procesos analizados. Por último, es necesario indicar que
en el caso del desarrollo metodológico y conceptual del SIAC y su Línea Base, se
ha tratado avanzar en la identificación de variables e indicadores que permitan una
interacción importante desde una perspectiva ecosistémica, es decir, establecer
cómo los indicadores deben mostrar, en algún grado, el funcionamiento y la
productividad de los ecosistemas y en particular su grado de afectación en la
forma en que son utilizados y transformados por los asentamientos humanos.
Por tal motivo es, muy importante como factor relevante del enfoque ecosistémico,
el que se incluya a la gente y se establezcan los vínculos de aproximación a los
ecosistemas a través de variables sociales y económicas con la información
ambiental.
El enfoque ecosistémico adopta un análisis integrado y una visión de largo plazo.
Es así como se requiere que los indicadores se puedan trabajar en varias escalas
y dimensiones de tiempo, de tal manera que en el análisis no se sacrifiquen los
bienes y servicios, en el entendimiento de que los ecosistemas funcionan como
entidades completas y como tales requieren ser interpretados. Esto significa un
análisis integrador, no por partes y, posiblemente, un análisis que trascienda los
limites políticos, administrativos o jurisdiccionales del territorio.
Del mismo modo, la estructura de variables debe permitir visualizar las posibles
alternativas de bienes y servicios, así como poder optimizar, en su análisis, la
mezcla de beneficios para ecosistemas particulares y entre ellos mismos. Esta
óptica busca mantener el seguimiento sobre estas unidades en donde el manejo
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solo es acertado si preserva o aumenta la capacidad de un ecosistema para
producir los beneficios deseados en el presente y en el futuro.
Dentro de los arreglos establecidos con el usuario más importante en este
momento del SIAC, el Ministerio del Medio Ambiente, se identificaron y
seleccionaron una serie de temas específicos que serán el referente de la Línea
Base del SIAC, a partir de la definición especifica de indicadores para cada uno de
ellos. Entre los temas generales solicitados por el Ministerio como referente
definitivo están los aspectos de agua, atmósfera y clima, biodiversidad, bosques,
energía y uso de recursos, población y asentamientos humanos y, finalmente, los
referentes económicos básicos.
Una evaluación general de los indicadores disponibles actualmente en el país, y
de otros por construir y reorientar, fue motivo de extensas discusiones entre los
Institutos de Investigación y el Ministerio, para poder establecer el marco general
de los atributos, los datos y los indicadores que sustenten la Línea Base. Se llegó
así a identificar, en una etapa inicial, un conjunto de por lo menos 120 indicadores
que puedan consolidar el estado y la condición de diferentes unidades de análisis,
a través de los cuales el sistema podrá sacar la información (ventanas), tal como
es el caso de unidades de clasificación por ecosistemas antrópicos o naturales,
por unidades administrativo políticas (municipios y departamentos) y, por unidades
eco-estratégicas (ecoregiones y ecosistemas estratégicos), conformando así los
elementos constitutivos de la estructura arquitectónica para el SIAC.
Este enfoque entre lo conceptual y lo arquitectónico permite entonces definir un
sistema integrado de informaciones y de datos que alimentarán las bases de datos
y los stocks para alimentar cuentas económicas y ambientales, la estructura
estadística ambiental, las nomenclaturas ad hoc de indicadores ambientales, la
estructura de análisis estado-presión-respuesta aplicada a ecosistemas (Friend
and Rapaport, 1979) o, finalmente, la fuerza motriz informática para aspectos
sociales, económicos, ambientales e institucionales.
10.1 Línea Base
Es importante, en el contexto de las definiciones hasta ahora descritas para la
construcción arquitectónica del SIAC, definir el sentido y el alcance de la Línea
Base.
Esta se entiende para el SIA y parte del SIAT y SIARL, como la información básica
para la caracterización del estado actual (uso-presión) en términos de cantidad,
disponibilidad y calidad de los recursos naturales y del medio ambiente que
permita, como punto de referencia, realizar las comparaciones y el seguimiento de
los diferentes momentos de lugar y tiempo. De otra parte, se entenderá bajo la
misma óptica para el SIPGA, pero haciendo énfasis en una caracterización de las
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respuestas y del desarrollo de la gestión y la política, basándose claramente en el
estado y la condición previstos para el componente anterior.
La Línea Base, por lo tanto, incorpora una gran cantidad de aspectos que tienen
en cuenta, además de los datos construidos a partir de indicadores, otros aspectos
de contexto más importantes, entre los cuales vale la pena mencionar, entre otros,
los siguientes:
• Análisis multitemporales
• La información de puntos de partida
• Los indicadores de impacto y gestión
• Los procesos
• La información existente y materia disponible
• Los bancos de registro
• Los contenidos de los planes de acción y los planes de gestión
trianual de las Corporaciones
• Los documentos de política y los planes de Gobierno
• Las metodologías
• El conocimiento actual
• Aspectos relacionados con territorio y demografía
• Los inventarios de estudios existentes
• Los descriptores cualitativos y cuantitativos y,
• Las escalas de niveles de resolución de las informaciones
Finalmente es importante señalar que la Línea Base para cualquiera de los
componentes constitutivos del SIAC (SIASIATSIARLSIPGA), deberá actuar como
el articulador de los sistemas de información en cualquier tipo de escala y
resolución territorial.
10.2 Programa Nacional de Monitoreo Ambiental del SINA
Como se ha indicado hasta el momento el sistema de alimentación y dinámica del
SIAC será sin lugar a dudas el programa nacional de monitoreo ambiental, puesto
que éste será el encargado, dentro de un esquema articulado del SINA, según
competencias y responsabilidades institucionales, de poblar la información de la
Línea Base, de homologar las fuentes de información, las redes, estaciones,
muestreos, metodología, parámetros e indicadores, a partir de los diferentes
ecosistemas del país.
11 Resultados Obtenidos
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