Geograma continúa avanzando en el desarrollo de METAMOD, una iniciativa orientada a mejorar la definición, control y trazabilidad de modelos de datos en entornos corporativos, con especial atención a la información geoespacial. El proyecto se encuentra actualmente en fase de desarrollo y validación, con actividades centradas en asegurar que el modelo propuesto es consistente, escalable y adecuado para soportar escenarios reales de explotación del dato.
Objetivos y situación actual de METAMOD
METAMOD persigue establecer un marco de gobernanza que permita describir de forma estructurada los modelos de datos, mantener su evolución bajo control y verificar que los conjuntos de información utilizados por la organización se ajustan a dicha definición. En esta etapa del proyecto, el trabajo se está orientando a consolidar el diseño del modelo, a comprobar que la plataforma soporta el ciclo completo de gestión del dato y a validar que los procesos automatizados asociados producen resultados coherentes y trazables.
Actualmente, el proyecto se encuentra en fase de ejecución de pruebas de extremo a extremo para confirmar que los flujos de trabajo internos funcionan como se espera, desde la selección del ámbito de análisis hasta la generación de salidas estructuradas y comunicables para su explotación posterior. El objetivo no es solo comprobar que “se puede operar”, sino asegurar que la operación es repetible, auditable y alineada con los criterios de gobernanza definidos.
METAMOD se orienta a organizaciones que necesitan reforzar la calidad y el control de sus datos geográficos sin introducir fricción en la operativa diaria. La propuesta aporta un marco común para alinear a perfiles técnicos y de negocio, facilitar la gestión del cambio en los modelos de información y disponer de validaciones sistemáticas que reduzcan riesgos en análisis, integración y publicación de datos, especialmente cuando existe componente geográfica.
En un contexto de creciente demanda de trazabilidad y fiabilidad, el proyecto se aborda de forma progresiva: primero se valida la coherencia interna del metamodelo, su jerarquía y sus reglas de calidad, y después se amplían las capacidades operativas de verificación y seguimiento sobre conjuntos de datos reales. Este enfoque asegura que la definición declarativa del modelo sea estable, mantenible y alineada con criterios de gobernanza, facilitando la auditoría de cambios, la detección temprana de desviaciones entre modelo y datos y la generación de evidencias reutilizables para los procesos de control y validación. Además, al estandarizar el “lenguaje” del dato mediante una definición común, METAMOD reduce barreras a la compartición entre áreas, disminuye la desconfianza del responsable del dato al aportar criterios objetivos de calidad y conformidad, y habilita el uso de IA de forma más segura, ya que permite trabajar con conocimiento estructurado sobre el modelo y sus reglas sin necesidad de exponer ni suministrar los datos en sí.
Este proyecto ha recibido financiación de CDTI a través del programa de ayudas Proyectos de I+D de Cooperación Nacional
Nº Expediente: IDI-20250687
