{"id":16779,"date":"2025-11-27T11:01:09","date_gmt":"2025-11-27T10:01:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quobis.com\/?p=16779"},"modified":"2025-11-27T11:23:50","modified_gmt":"2025-11-27T10:23:50","slug":"calltrust-dataspace-claves-de-un-diseno-de-espacio-de-datos-eficiente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quobis.com\/es\/2025\/11\/27\/calltrust-dataspace-claves-de-un-diseno-de-espacio-de-datos-eficiente\/","title":{"rendered":"CallTrust DataSpace | Claves de un dise\u00f1o de espacio de datos eficiente."},"content":{"rendered":"\n<p>CallTrust Dataspace sigue las mejores pr\u00e1cticas de dise\u00f1o para un espacio de datos. En este art\u00edculo desgranamos las claves del dise\u00f1o dun un espacio de datos eficiente.<\/p>\n\n\n<style>.kb-table-of-content-nav.kb-table-of-content-id16779_4076d5-fd .kb-table-of-content-wrap{padding-top:var(--global-kb-spacing-sm, 1.5rem);padding-right:var(--global-kb-spacing-sm, 1.5rem);padding-bottom:var(--global-kb-spacing-sm, 1.5rem);padding-left:var(--global-kb-spacing-sm, 1.5rem);}.kb-table-of-content-nav.kb-table-of-content-id16779_4076d5-fd .kb-table-of-contents-title-wrap{padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}.kb-table-of-content-nav.kb-table-of-content-id16779_4076d5-fd .kb-table-of-contents-title{font-weight:regular;font-style:normal;}.kb-table-of-content-nav.kb-table-of-content-id16779_4076d5-fd .kb-table-of-content-wrap .kb-table-of-content-list{font-weight:regular;font-style:normal;margin-top:var(--global-kb-spacing-sm, 1.5rem);margin-right:0px;margin-bottom:0px;margin-left:0px;}<\/style>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-origen-de-los-datos\">Or\u00edgen de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Los or\u00edgenes de datos definen las fuentes de informaci\u00f3n que alimentan el ecosistema. En el contexto de un espacio de datos, como <a href=\"https:\/\/www.quobis.com\/es\/proyectos-de-innovacion\/call-trust\/\">CallTrust DataSpace<\/a>, las fuentes principales son los operadores de telecomunicaciones y grandes corporaciones con servicios de atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Para la carga de datos, se consideran mecanismos para importar informaci\u00f3n o permitir que los usuarios suministren diferentes conjuntos de datos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Datos de Tr\u00e1fico Telef\u00f3nico:<\/strong> Los datos centrales son los <strong>ficheros de detalle de llamadas (CDRs)<\/strong>. Estos incluyen datos como el n\u00famero llamante y llamado, IP de origen, troncal de voz utilizado, y mensajes o indicadores sobre el fin de la llamada.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sistemas Existentes:<\/strong> Se utilizan herramientas como <em>Data Discovery<\/em> que proveen <strong>conectores<\/strong> capaces de interactuar con diversos sistemas de almacenamiento ya existentes, como bases de datos relacionales (BBDD), NoSQL, y sistemas distribuidos como MinIO o Hadoop.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Proveedores y Consumidores:<\/strong> El dise\u00f1o del modelo de negocio contempla que los operadores act\u00faan tanto como <strong>proveedores<\/strong> (aportando datos) como <strong>consumidores<\/strong> (benefici\u00e1ndose de la informaci\u00f3n procesada).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tipo-de-datos-hetereogeneidad-en-cuanto-a-formato\">Tipo de datos: hetereogeneidad en cuanto a formato.<\/h2>\n\n\n\n<p>La heterogeneidad de los datos es un desaf\u00edo clave. Aunque los datos de detalle de llamadas (CDR) suelen ser archivos tipo CSV con campos como n\u00famero de origen y destino, no existe un formato estandarizado entre los diferentes operadores de telecomunicaciones, lo que requiere que cada uno use un formato propio.<\/p>\n\n\n\n<p>Para abordar esta heterogeneidad y asegurar la interoperabilidad, el dise\u00f1o debe incluir:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modelo Sem\u00e1ntico Com\u00fan:<\/strong> Es necesario establecer un modelo sem\u00e1ntico a utilizar y definir ontolog\u00edas comunes de las entidades y sus servicios. Por ejemplo en el sector de la salud  se utiliza un Modelo de Datos Com\u00fan (CDM) llamado <a href=\"https:\/\/ohdsi.github.io\/CommonDataModel\/\">OMOP<\/a> (&nbsp;Observational Medical Outcomes Partnership), que hace transparente la heterogeneidad de las fuentes originales a las aplicaciones de an\u00e1lisis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mecanismos de Traducci\u00f3n:<\/strong> El proveedor de tecnolog\u00eda es responsable de implementar sistemas de <strong>normalizaci\u00f3n, homogeneizaci\u00f3n y transformaci\u00f3n<\/strong> de datos. Quobis, por ejemplo, desarrollar\u00e1 un <em>middleware<\/em> espec\u00edfico para acomodar la informaci\u00f3n proporcionada por los operadores y <strong>adaptarla al formato del espacio de datos<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-volumen-y-tamano-de-datos\">Volumen y tama\u00f1o de datos<\/h2>\n\n\n\n<p>El volumen se refiere al tama\u00f1o de los datos que el sistema debe manejar.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Capacidad de Gesti\u00f3n:<\/strong> La arquitectura tecnol\u00f3gica debe ser capaz de <strong>gestionar grandes vol\u00famenes de datos<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Escalabilidad del Almacenamiento:<\/strong> Se plantea un sistema de almacenamiento distribuido. El dise\u00f1o debe ser capaz de escalar y adaptarse a las demandas, como el <strong>incremento exponencial del volumen de datos<\/strong> esperado cuando se conectan operadores de gran calado. Bases de datos distribuidas NoSQL como <strong>Cassandra<\/strong> son ideales para manejar grandes cantidades de datos en m\u00faltiples servidores, ofreciendo alta disponibilidad y escalabilidad horizontal.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Procesamiento Masivo:<\/strong> La infraestructura debe contar con equipos virtualizados capaces de realizar el <strong>procesamiento intensivo de datos en tiempo real<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-periodicidad-frecuencia-de-muestreo-subida-o-carga\">Periodicidad: frecuencia de muestreo (subida o carga).<\/h2>\n\n\n\n<p>La periodicidad es la frecuencia con la que los datos se muestrean, suben o cargan.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Flujos de Datos:<\/strong> La carga de datos puede realizarse de forma puntual (bulk o batch) o de manera peri\u00f3dica y bajo una determinada frecuencia (streaming).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Opciones de Integraci\u00f3n:<\/strong> Los operadores pueden enviar informaci\u00f3n de manera <strong>masiva<\/strong> (por lotes) mediante protocolos como TFTP, o bien transmitir los detalles de las llamadas de forma recurrente y en tiempo real por cada llamada a trav\u00e9s de una API.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n:<\/strong> Se deben analizar las opciones de mejora para la carga de datos, buscando optimizar el rendimiento y la utilizaci\u00f3n de recursos en funci\u00f3n del tipo de subida (bulk o streaming).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-latencia-disponibilidad-tiempo-desde-la-ingesta-hasta-su-disponibilidad\">Latencia\/disponibilidad: tiempo desde la ingesta hasta su disponibilidad.<\/h2>\n\n\n\n<p>La latencia y disponibilidad se refieren al tiempo que tarda el dato en estar listo para su uso desde que es ingerido.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Requisitos de Tiempo Real:<\/strong> Para casos de uso de detecci\u00f3n de fraude, la informaci\u00f3n debe ser accesible en tiempo real. El servicio principal se ofrece a trav\u00e9s de una API que permite consultar la calidad de un n\u00famero de tel\u00e9fono relacionado con una llamada en curso.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Disponibilidad Continua:<\/strong> La arquitectura se basa en principios de resiliencia y debe asegurar la alta disponibilidad de los datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mecanismos de Carga y Almacenamiento:<\/strong> En escenarios de Bulk y Streaming, se utiliza un repositorio temporal antes de que un proceso autom\u00e1tico de consolidaci\u00f3n almacene los datos en el sistema definitivo, de manera transparente para el usuario.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-actualizaciones-respecto-al-origen-de-datos\">Actualizaciones: respecto al origen de datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Las actualizaciones se refieren a la forma en que el espacio de datos se mantiene sincronizado con los datos de origen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Contribuci\u00f3n en Tiempo Real<\/strong>: Es una caracter\u00edstica clave del proyecto CallTrust DataSpace la actualizaci\u00f3n continua y en tiempo real de los datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Frecuencia de Actualizaci\u00f3n<\/strong>: Se fomenta la contribuci\u00f3n de datos por parte de los operadores para actualizar el sistema con la informaci\u00f3n m\u00e1s reciente sobre las numeraciones que generan tr\u00e1fico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Infraestructura para el Flujo de Datos<\/strong>: Se contempla el desarrollo de m\u00e9todos de integraci\u00f3n que incluyen APIs y middleware para facilitar la transferencia de datos en tiempo real y la carga eficiente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-transformaciones-cambios-tras-la-ingesta\">Transformaciones: cambios tras la ingesta<\/h2>\n\n\n\n<p>Las transformaciones son los cambios aplicados a los datos despu\u00e9s de la ingesta.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Anonimizaci\u00f3n y Procesamiento:<\/strong> Los datos recolectados deben ser procesados y anonimizados antes de ser expuestos a los consumidores. Los consumidores no acceden a la informaci\u00f3n bruta (CDRs), sino a datos procesados y clasificados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n de Valor:<\/strong> El procesamiento se realiza para extraer informaci\u00f3n relevante y \u00fatil y generar indicadores \u00fatiles. Por ejemplo, se desarrollar\u00e1 un algoritmo para procesar datos y tomar decisiones sobre la calidad de la numeraci\u00f3n, generando un \u00abrating\u00bb para el n\u00famero llamante.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Linaje de Datos:<\/strong> Es crucial implementar un <strong>sistema de linaje<\/strong> para conocer qu\u00e9 cambios y transformaciones se han realizado sobre los datos originales a lo largo del tiempo, garantizando la trazabilidad, integridad y fiabilidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-estudio-de-los-datos-fiabilidad-y-seguridad-de-los-datos\">Estudio de los datos: fiabilidad y seguridad de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Este factor engloba la necesidad de asegurar la calidad y la protecci\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gobernanza del Dato:<\/strong> Fundamental para gestionar la disponibilidad, integridad, usabilidad y <strong>seguridad<\/strong> de los datos durante todo su ciclo de vida. Incluye la implementaci\u00f3n de pol\u00edticas y reglas de gesti\u00f3n (legales y t\u00e9cnicas) para generar un <strong>entorno de confianza<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Calidad del Dato (Fiabilidad)<\/strong>: Se incorpora la evaluaci\u00f3n avanzada de indicadores de calidad (autom\u00e1ticos y configurables) que miden la completitud, consistencia, unicidad o validez sem\u00e1ntica. Los mecanismos incluyen:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>M\u00f3dulo de perfilado t\u00e9cnico y estad\u00edstico para identificar si los datos son de calidad.<\/li>\n\n\n\n<li>Reglas de calidad de datos aplicables a diferentes tipos de datos (num\u00e9rico, texto).<\/li>\n\n\n\n<li>Uso de est\u00e1ndares como <a href=\"https:\/\/www.semantic-web-journal.net\/system\/files\/swj2320.pdf\">DQV<\/a> para describir y evaluar la calidad de los datos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Seguridad y Privacidad:<\/strong> Es un principio transversal. Esto abarca:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cumplimiento Normativo:<\/strong> Protecci\u00f3n de datos personales conforme a regulaciones como <strong>GDPR<\/strong> y el Reglamento de Gobernanza de Datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Soberan\u00eda del Dato:<\/strong> Mecanismos para definir y aplicar pol\u00edticas de control de acceso y uso (controlando c\u00f3mo los datos son explotados por terceros), utilizando lenguajes como <strong>ODRL<\/strong> y componentes como el conector <strong>EDC<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Anonimizaci\u00f3n:<\/strong> Garantizar la anonimizaci\u00f3n de datos sensibles antes de ser expuestos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trazabilidad y Linaje:<\/strong> La implementaci\u00f3n de un sistema de linaje garantiza la integridad y permite auditar el origen y las transformaciones de los datos<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"778\" height=\"70\" src=\"https:\/\/www.quobis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ministerio-de-transformacion-digital.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-15865\" srcset=\"https:\/\/www.quobis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ministerio-de-transformacion-digital.png 778w, https:\/\/www.quobis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ministerio-de-transformacion-digital-300x27.png 300w, https:\/\/www.quobis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/ministerio-de-transformacion-digital-768x69.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 778px) 100vw, 778px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CallTrust Dataspace sigue las mejores pr\u00e1cticas de dise\u00f1o para un espacio de datos. 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