---
title: "DataMesh Bolivia: Hacia un Ecosistema de Datos Colaborativo y Abierto"
authors:
  - name: Andres Humberto Chirinos Lizondo
    roles: writing
    corresponding: true
bibliography: references.bib
abstract: Tejido de Datos Bolivia es una iniciativa estratégica y colaborativa que busca sentar las bases de un ecosistema nacional de datos abierto, distribuido y útil para la investigación, la toma de decisiones y la innovación social. Inspirado en principios de gobernanza distribuida como el Data Mesh, y modelos exitosos como OpenAlex y los datos FAIR, el proyecto propone una red donde distintas comunidades científicas, académicas, técnicas y civiles puedan publicar, describir, consumir y analizar datos de manera descentralizada pero interconectada. Este documento presenta la visión, motivación, arquitectura conceptual y hoja de ruta para su desarrollo inicial.
lang: es
---

# Motivación

Actualmente, Bolivia carece de una infraestructura moderna y abierta para la gestión de datos públicos y científicos. Existen esfuerzos dispersos, sin estándares comunes, escasa interoperabilidad y poco acceso ciudadano. Esta propuesta surge como respuesta desde la sociedad civil organizada y el sector académico.

Inspiraciones internacionales:
- OpenAlex (metadatos científicos) @openalex_2025
- Open Data Kit / Frictionless Data @frictionless_2025
- Estándares como DataPackages (Frictionless) @datapackage_standard
- Plataformas federadas como Wikidata y OpenStreetMap @wikidata @open_street_map 

## El contexto actual en Bolivia

- Fragmentación de los datos públicos y académicos

- Dificultades de acceso a datos confiables, reutilizables y vivos

- Iniciativas individuales valiosas, pero aisladas y no interoperables

- Brecha entre los datos que existen y los que realmente se usan

## Oportunidad histórica

- La disponibilidad creciente de herramientas de código abierto

- Maduración de principios como FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)

- Interés renovado por la ciencia abierta y la colaboración interdisciplinaria

- Necesidad urgente de fortalecer la soberanía y gobernanza de los datos locales

# Visión y Principios

## Visión

Crear una red pública y descentralizada de datos útiles, abiertos y gobernados por sus propios productores y usuarios, promoviendo la interoperabilidad, la transparencia y la colaboración interdisciplinaria.

### Objetivos:
- Promover la interoperabilidad y publicación de datos estandarizados.
- Facilitar herramientas estadísticas, dashboards e inteligencia artificial sobre esos datos.
- Construir una arquitectura basada en dominios autónomos.
- Promover una infraestructura común (exploradores, catálogos, APIs, documentación, etc.)

## Principios Rectores

- **Descentralización**: Cada dominio científico o entidad es responsable de sus propios datos.

- **Interoperabilidad**: Uso de estándares comunes como DataPackage, CSV, JSON, RDF.

- **Reutilización**: Datos acompañados de metadatos claros, licencias abiertas, documentación.

- **Simplicidad**: Interfaces mínimas y APIs amigables para fomentar adopción.

- **Ciencia abierta**: El sistema como infraestructura para publicar, validar y extender investigación reproducible. @fair_principles

# Arquitectura

## 4.1 Interacción de Actores con el Data Hub Público


```{mermaid}
graph TD
  A[Sociedad civil / Organizaciones / Instituciones] -->|Publican| B(Data Hub Público)
  
  subgraph B[Data Hub Público]
    B1[Repositorio de Datos]
    B2[Repositorio de Metadatos]
    B3[Buscador Semántico]
    B4[APIs Abiertas]
  end

  B4 --> E[Dashboards ciudadanos]
  B4 --> F[Herramientas estadísticas]
  B4 --> G[IA / Modelos analíticos]
  B2 --> I[DataPackages, Esquemas, Documentación]
```
@datapackage_standard

## 4.2 Funcionamiento interno de un Dominio

Cada dominio (por ejemplo: salud, transporte, educación, economía informal, etc.) es autónomo y publica sus propios productos de datos.

```{mermaid}
graph TD
  subgraph Dominio_A[Dominio: Transporte Urbano]
    A1[Dataset: Rutas Micros] --> A2[Dataset: Horarios] --> A3[Producto: App Horarios]
  end
```

Los productos pueden depender de otros datasets, generando una especie de DAG (grafo acíclico dirigido) donde cada dataset sigue un estándar común (p.ej., DataPackage).

## 4.3 Interconexión entre Dominios y Productos Finales

```{mermaid}
graph TD
  subgraph Dominio A
    A1[Producto A1] --> A2[Producto A2]
  end

  subgraph Dominio B
    B1[Producto B1]
  end

  subgraph Dominio C
    C1[Producto C1] --> C2[Producto C2]
  end

  A2 --> B1
  B1 --> C2

  B1 -->|APIs Abiertas| D1[IA / Dashboards / Herramientas]
  C2 -->|Interfaz pública| D1
  A1 -->|Metadatos FAIR| D2[Buscador semántico]
```

Este grafo permite visualizar que los datos no están aislados, sino que construyen valor unos sobre otros. De aquí surgen:
- Data Marts temáticos
- Modelos analíticos reutilizables
- APIs comunes
- Infraestructura compartida
@data_mesh_book

# 5. Infraestructura

La siguiente tabla resume los componentes comunes que se ofrecerán a cada dominio:

| Componente                | Descripción                                               |
|--------------------------|-----------------------------------------------------------|
| Catálogo semántico       | Indexación y búsqueda de datasets y productos             |
| Repositorio GitHub       | Versionado y publicación de código, ETL y documentación   |
| Documentación            | Publicación reproducible de papers, notebooks y resultados|
| APIs RESTful             | Acceso programático estándar a los datos                  |
| Estándares FAIR          | Guías para documentación, licencias, interoperabilidad    |
| Validadores y linting    | Validadores automáticos de metadatos y estructuras        |
| Observabilidad           | Dashboards para monitorear calidad de datos y actividad   |

# 6. Estrategia de Implementación

- **Fase 1:** Diseño de los primeros dominios (Economia, Transporte, Educación)
- **Fase 2:** Construcción de la infraestructura base (repositorios, buscador, APIs)
- **Fase 3:** Convocatoria a contribuyentes y documentación abierta
- **Fase 4:** Incentivar creación de productos reutilizables (IA, visualizaciones, análisis)
- **Fase 5:** Interoperabilidad con redes externas (e.g., UMSA, INE, ONGs, Observatorios)

# 7. Casos de Uso Iniciales

- Publicación de datasets de microdatos anonimizados
- Herramientas ciudadanas como observatorios de precios, transporte, salud o empleo informal
- API pública para generar análisis automatizados sobre calidad educativa o climática

# 8. Conclusión y Llamado a la Acción

Este whitepaper busca iniciar una conversación técnica y estratégica sobre cómo **compartir mejor nuestros datos**, y cómo hacerlo de forma ética, sostenible y colaborativa. La idea es simple: **descentralizar sin desordenar, abrir sin improvisar, innovar sin excluir**.

Convocamos a estudiantes, investigadores, funcionarios, activistas, ONGs y empresas a sumarse a este ecosistema en construcción.

> "Donde hay datos abiertos, puede haber inteligencia abierta. Y donde hay colaboración, puede haber transformación."

Más en el yellow paper xd