Nos centramos en la calidad de los datos de los registros, los modelos de datos armonizados, la gestión del ciclo de vida, la resolución de duplicados, la implementación de identificadores únicos y el establecimiento de vínculos fiables entre los registros.
Hemos apoyado a los gobiernos tanto en la creación de nuevos registros como en la modernización de los existentes, incluidos los conjuntos de datos de población, propiedad, dirección, empresas, vehículos y otros sectores.
Nuestras soluciones garantizan una mayor fiabilidad, una mayor interoperabilidad y una base más sólida para los servicios electrónicos, la formulación de políticas basadas en pruebas y las futuras aplicaciones impulsadas por la IA.
Apoyamos a los gobiernos en la definición del propósito, el alcance y el rol autoritativo de los registros dentro del ecosistema nacional de datos. Esto incluye la correcta ubicación de los registros dentro del marco más amplio de gobernanza de datos, la clarificación de los mandatos legales y la definición de la propiedad, la custodia y la rendición de cuentas. El resultado es un registro claramente autoritativo, confiable y adecuado para un uso a largo plazo.
Diseñamos y alineamos los modelos de datos de los registros para garantizar la coherencia entre sectores y sistemas. Esto incluye la armonización de atributos clave, datos de referencia, listas de códigos y clasificaciones, de modo que los registros puedan interoperar sin transformaciones ad hoc. Los modelos se diseñan para ser estables, extensibles y adecuados para servicios digitales a largo plazo.
Definimos e implementamos reglas de ciclo de vida que regulan cómo se crean, actualizan, conservan, archivan y retiran los datos de los registros. Esto incluye actualizaciones basadas en eventos, mecanismos de control de cambios y procesos de mantenimiento que mantienen los registros precisos a lo largo del tiempo. La gestión del ciclo de vida garantiza que los registros sigan siendo autoritativos a medida que cambian las condiciones del mundo real.
Abordamos uno de los puntos de fallo más comunes de los registros: la identidad fragmentada y la duplicación. Esto incluye la identificación y resolución de registros duplicados, la implementación de identificadores únicos cuando no existen y la estabilización del uso de identificadores cuando su calidad es deficiente. La lógica de vinculación se diseña para ser auditable, resiliente y utilizable entre distintos sistemas.
Establecemos vinculaciones fiables entre registros para permitir el intercambio seguro de datos y servicios integrados. Esto incluye la definición de claves de vinculación, la semántica de intercambio y las reglas de interoperabilidad que permiten que los registros funcionen como un conjunto coherente. El resultado es una base para los servicios electrónicos, la analítica y futuros casos de uso impulsados por IA.
