Maturidade da estratégia em matéria de dados abertos e de transparência dos dados

O referencial avalia a maturidade de uma organização em duas vertentes complementares. A primeira é a abertura: que dados são publicados, sob que licença, em que formatos, com que metadados, e segundo que ritmo de atualização. A segunda é a transparência interna e externa: capacidade de explicar de onde vêm os dados, como são produzidos, quem os utiliza e para que fins. Os princípios FAIR (dados localizáveis, acessíveis, interoperáveis, reutilizáveis) servem de grelha de leitura técnica, a governança serve de grelha de leitura organizacional.

Na prática, este tema é difícil de gerir porque atravessa toda a organização. Os dados pertencem às áreas de negócio, a publicação depende muitas vezes da comunicação ou da direção de sistemas de informação, e a doutrina de abertura, quando existe, permanece um documento de princípios. As questões concretas são simples de colocar e raramente documentadas: quem decide que um conjunto de dados se torna aberto, e segundo que critérios? Quem garante que um conjunto publicado há dois anos ainda está atualizado? Sabe-se quem reutiliza esses dados, e para quê?

Uma confusão surge constantemente: abrir dados não é o mesmo que publicá-los. Um ficheiro depositado sem esquema, sem dicionário de variáveis, sem ponto de contacto e sem compromisso de atualização não gera nenhum uso. Inversamente, a transparência não se reduz à abertura: uma organização pode ser muito transparente sobre os seus tratamentos e os seus modelos sem divulgar um único dado bruto. O tema mudou de escala com a estruturação europeia da partilha de dados e a ascensão dos usos de inteligência artificial, que tornam a rastreabilidade das fontes e a documentação dos conjuntos de dados muito mais exigentes do que anteriormente.

Um levantamento binário não diz nada de útil aqui. Constatar que existe um portal ou que uma carta foi assinada não informa sobre a capacidade real de produzir, documentar, manter e dinamizar dados abertos. O diagnóstico de maturidade situa cada domínio numa escala progressiva, inspirada no método CMMI, e associa a cada nível a ação que permite passar ao nível superior. O resultado não é um veredito, é uma trajetória: uma pontuação por domínio, um desvio face à meta, e um plano de ação ordenado por esforço e por impacto.

No Datamensio, o referencial está pronto a usar e continua a ser seu. Pode ajustar os domínios, as questões e os níveis de acordo com o seu setor, o seu estatuto público ou privado e o seu âmbito de dados. A IA reformula os níveis, propõe questões complementares ou constrói uma variante a partir da sua doutrina de abertura, do seu catálogo de dados e dos seus documentos internos. Os modelos utilizados podem ser selecionados, incluindo entre soluções europeias.