¿Dónde y cómo cargar y mantener esa estructura?

Es necesario poner en funcionamiento un sistema de información que permita cargar, almacenar, consultar, actualizar y mantener la información generada y recopilada en el plan hidrológico, de forma estructurada, accesible, escalable y segura.

Un sistema de información es un conjunto organizado de recursos humanos, tecnológicos y metodológicos diseñado para gestionar datos de manera eficiente y segura. En el contexto del plan hidrológico, su objetivo principal es centralizar y administrar toda la información relacionada con los recursos hídricos, facilitando así la toma de decisiones, la planificación y el seguimiento de las acciones.

Descripción Metodológica:

Este paso convierte el modelo de datos diseñado en el paso anterior en una herramienta operativa. Implica decidir el tipo de sistema más adecuado según el contexto, crear la estructura de datos y asegurar su sostenibilidad técnica e institucional.

1. Selección del tipo de sistema

La elección dependerá del nivel de capacidades locales, volumen y complejidad de datos, conectividad, y necesidad de colaboración.

Nivel	Herramienta recomendada	Características
Básico	Hoja de cálculo estructurada (Excel, Google Sheets)	Sin requerimientos técnicos, útil en contextos locales.
Intermedio	Base de datos relacional (Access, PostgreSQL)	Permite mayor control, consultas avanzadas y consistencia.
Avanzado	SIG con base de datos conectada (QGIS + PostGIS)	Ideal para integrar información espacial, analizar y visualizar.
Colaborativo	Plataforma web (GeoNode, CKAN, PowerBI, dashboards)	Facilita publicación, consulta y edición compartida.

2. Diseño e implementación de la estructura técnica

La estructura del sistema debe reflejar el modelo lógico definido previamente, e incluir:

• Tablas o capas temáticas (entidades): estaciones, usos, vertidos, medidas, zonas.
• Campos bien definidos (atributos): nombre, ubicación, tipo, valor, fecha, fuente, coordenadas.
• Claves únicas y relaciones entre tablas (ej. un uso pertenece a un usuario, una estación mide variables).
• Reglas de validación de datos (formatos, dominios, integridad referencial).

3. Carga e importación de datos

• Se realiza una depuración y validación previa de los datos: formato, coherencia, cobertura, duplicados.
• Se importan al sistema mediante cargas masivas (CSV, Excel, shapefile, SQL scripts).
• Se verifican relaciones cruzadas entre entidades (ej. estación sin serie, uso sin cuerpo de agua vinculado).

4. Prueba y validación operativa del sistema

• Verificar si el sistema responde correctamente a consultas básicas:
  • ¿Se puede filtrar por fecha, variable, zona?
  • ¿Se puede consultar por tipo de uso, calidad del agua u otras variables relevantes?
  • ¿Se pueden exportar datos correctamente?
• Validar la integridad de relaciones (ej. no deben existir registros huérfanos).
• Detectar errores en datos cargados, formatos o estructuras.

Además de la funcionalidad interna del sistema, es recomendable que el diseño contemple desde el inicio su compatibilidad con estándares técnicos internacionales. Esto favorece la interoperabilidad, facilita el intercambio de información con otros actores y garantiza la sostenibilidad técnica a largo plazo.

• Estándares del OGC (Open Geospatial Consortium): Se recomienda que los sistemas desarrollados puedan operar o exportar información compatible con servicios web como WMS/WFS (para capas geográficas) y con formatos como WaterML (para series de tiempo hidrológicas), ampliamente adoptados por organismos internacionales.
• INSPIRE Hydrography (UE): Aunque diseñado para Europa, el modelo de datos INSPIRE ofrece especificaciones útiles para estructurar información de redes hidrográficas, cuerpos de agua y cuencas, que pueden adaptarse a contextos latinoamericanos.
• Modelo conceptual HY_Features: Proporciona una estructura lógica para vincular entidades hidrológicas (cuencas, tramos, estaciones) de forma jerárquica y compatible, ideal para sistemas que deban crecer en complejidad o escalar a nivel regional.
• Integración en IDE (Infraestructuras de Datos Espaciales): Incluir el modelo de datos del plan hidrológico dentro de una IDE nacional o sectorial permite conectar la información hídrica con otras capas clave (uso del suelo, clima, población) y facilita su difusión pública.
• Buenas prácticas de la OMM – WHOS: Para países que compartan datos hidrológicos a nivel regional o global, se recomienda contemplar la publicación mediante servicios compatibles con el World Hydrological Observing System (WHOS), que promueve el uso de WaterML y APIs estandarizadas.

Estas consideraciones no implican una complejidad adicional inmediata, pero su incorporación desde el diseño evita futuras limitaciones técnicas y posiciona al sistema dentro de un ecosistema más amplio de datos ambientales.

5. Capacitación y entrega a la institución responsable

• Capacitar al personal técnico en:
  • Uso del sistema (consultas, edición, exportación).
  • Carga de nuevos datos.
  • Criterios de control de calidad.
• Entregar documentación básica del sistema: estructura de tablas, manual de usuario, glosario de campos.
• Asignar responsables por temática o tipo de dato (ej. una persona para calidad, otra para usos).

6. Plan de mantenimiento y sostenibilidad

• Establecer un protocolo de actualización: periodicidad, responsables, validación.
• Implementar rutinas de respaldo de la base de datos (en local y nube si es posible).
• Definir canales de soporte técnico o institucional.
• Evaluar si se requiere migración futura a un sistema más robusto o compartido.