Paso 6: Definición del modelo de datos
¿Cómo organizar todo de forma lógica, estructurada y coherente?
En este paso se debe decidir cómo organizar toda la información en una estructura que sea coherente, accesible y escalable, permitiendo la incorporación futura de nuevos datos o capas temáticas. Para ello, se recomienda diseñar una estructura lógica que pueda ser implementada en una base relacional, hoja de cálculo o sistema SIG, según las capacidades disponibles.
Descripción Metodológica:
- Definir las entidades (objetos de información) y sus atributos (características).
- Establecer las relaciones entre entidades (uno a muchos, muchos a muchos).
- Incorporar metadatos: fuente, unidad, frecuencia, cobertura, calidad, fecha de actualización.
Garantizar la compatibilidad con herramientas de análisis, consulta y visualización.
Una vez diseñada esta estructura, es importante aplicar principios de homogeneización y modularidad para asegurar su aplicabilidad en diferentes contextos institucionales. Las siguientes recomendaciones orientan ese proceso:
- Núcleo mínimo común de datos: Incorporar entidades básicas como cuerpos de agua, estaciones de monitoreo, usuarios, usos y variables hídricas, para facilitar la comparabilidad y garantizar un modelo funcional básico.
- Estandarización de definiciones y atributos: Utilizar listas controladas para unidades, tipos de uso y variables, promoviendo la interoperabilidad entre instituciones.
- Diseño modular y escalonado:
- Nivel 1 – Básico: Hojas de cálculo estandarizadas para datos hidrológicos simples.
- Nivel 2 – Intermedio: Base de datos relacional con variables adicionales (calidad, infraestructura, usos).
- Nivel 3 – Avanzado: Integración con SIG, análisis de escenarios y modelado.
- Formatos abiertos y estándares comunes: Usar WaterML, GeoJSON, CSV, y servicios OGC (WMS/WFS) para favorecer el intercambio y la reutilización de datos.
Gobernanza y sostenibilidad: Establecer roles claros de carga, validación y actualización de datos. Impulsar acuerdos interinstitucionales, por ejemplo con institutos meteorológicos e instituciones u organismos que por la distribución de competencias, puedan respaldar la alimentación continua del sistema.
No es necesario partir directamente con una base compleja. Un modelo de datos puede empezar con plantillas en hojas de cálculo (Excel o Google Sheets), con pestañas por entidad (ej. estaciones, series, usos) y columnas bien definidas.



