Gestión de datos y visualización de bases de datos ambientales

En los países desarrollados se emplean cada año millones de dólares para investigar y remediar emplazamientos contaminados.
Los responsables de estas investigaciones y remediaciones se enfrentan a los aspectos técnicos de los emplazamientos en plazos muy breves y con el objetivo de minimizar los costes al máximo. 

Por su parte, las administraciones imponen estándares exigentes y habitualmente requerimientos complejos con el fin de minimizar impactos existentes y futuros en el medio ambiente y proteger la salud humana.

En este contexto, los datos medioambientales recogidos para dar soporte a las investigaciones y remediaciones son centrales para el proceso de toma de decisiones, así como para el resultado exitoso del proyecto.

La gestión eficiente y el flujo de estos datos es pues un factor crítico a la hora de afrontar plazos agresivos, decisiones complejas y un seguimiento a largo plazo de tendencias detectadas. 

Estos datos suponen además un activo relevante para sus propietarios, aunque a menudo no son reconocidos como tal, negándose o menospreciándose su valor.

EL CONCEPTO DE ESTRATEGIA DE GESTIÓN DE DATOS

Los proyectos de investigación, remediación y monitoreo de emplazamientos acostumbran a generar un gran volumen de registros de información y en diversos tipos de formatos. 

Para organizar y evaluar estos datos eficientemente, es necesaria una cierta gestión de los mismos, sea ad hoc para el proyecto o bien enmarcados dentro de una política más amplia de la organización.

En décadas anteriores, la mayoría de actividades de gestión de información se centraron en su archivo – recolección para su almacenamiento a largo plazo – y se puso poca atención en las estrategias para un análisis eficiente y reutilización.

En los últimos años sin embargo, los avances tecnológicos, en hardware, software y en dispositivos móviles para recogida rápida de datos, han transformado los procesos tradicionales de trabajo y han aumentado las expectativas de consultores y clientes con respecto a los plazos de entrega, el acceso ininterrumpido a la información y opciones de visualización e integración con bases de datos complementarias o auxiliares. Además en esta era del “Big Data” las compañías saben que los datos generados en un proyecto tipo tienen un valor potencial más allá del objetivo inicial para el que fueron recopilados, considerándose el seguimiento responsable de esta información como un activo per se y no como un “producto” del proyecto.

Las estrategias exitosas de gestión de datos en el campo de la consultoría implican algunos o todos los siguientes objetivos clave:

• Gestión de los datos a través del ciclo de vida del proyecto y más allá si es preciso   
• Máximo aprovechamiento de la información (más allá del almacenaje de bytes en una base de datos)
• Una política abierta y centrada en los datos, en relación con el acceso por parte de los clientes, las consultorías, así como el mantenimiento de opciones seguras de transmisión tras la finalización del proyecto o si existe un cambio de propietario
• Integración de información de otras fuentes para su análisis y toma de decisiones, y 
• Aseguramiento de que los objetivos de la calidad de los datos se cumplen y mantienen
Adoptar una estrategia basada en la gestión responsable, integración y exploración de la información, permite a la organización transformar la actividad de gestión de datos en un activo estratégico. Esto proporciona un gran valor al negocio evitando o reduciendo problemas comunes que abundan en el sector de la consultoría, tales como:

• Respuesta lenta a los  cambios o problemas operacionales
• Decisiones no óptimas basadas en información pobre o no actualizada 
• Calidad degradada de los datos dando resultado a trabajos ineficientes, incorrectos o duplicidades
• Cuestiones reputacionales externas resultado de todo lo mencionado 

NUESTRO ENFOQUE DE LA GESTIÓN DE DATOS 

En los últimos años en ERM hemos trabajado con compañías y expertos de la industria para incorporar la gestión de datos en nuestras operaciones. La estrategia incluye los siguientes objetivos:

• Recopilar y mantener de forma segura datos electrónicos en diferentes geografías y provenientes de diversas disciplinas técnicas
• Maximizar la integridad de los datos y reducir los costes 
• Dar soporte  y mejorar los procesos de toma de decisiones (con más información y mayor rapidez) 
• Mejorar la comunicación de resultados con interfaces más visuales e intuitivos
• Compartir la información para colaborar con clientes, grupos de interés, proveedores, reguladores, colaboradores
• Integrar los datos en los procesos tecnológicos de información de ERM 

A continuación, en la figura 1, se muestra un resumen de la estrategia y procesos resultantes.

SOFTWARE Y FLUJO DE DATOS  

El proceso de gestión de datos de ERM permite hacer el seguimiento del flujo de datos desde su recogida, el informe técnico y posterior archivo de la información, y se realiza por personas formadas en el tema y capacitadas para supervisar dichas actividades, como se puede observar en la figura 2.

El enfoque se centra en tecnologías de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (Relational Database Management Systems ) como infraestructura principal, y específicamente una de las principales herramientas empleadas es  EarthSoft’s Environmental Quality Information System (EQuIS),  aunque también se emplean otras dependiendo de la geografía y de los requerimientos del cliente. 

EQuIS es un sistema de gestión de bases de datos relacionales que puede usar SQL Server u ORACLE como plataformas. Su configuración típica incluye: software  EQuIS Professional (que se emplea por personal formado para subir datos, modificarlos y realizar informes), un servidor o web software para el hosting de las bases de datos relacionales y el acceso a los informes y herramientas de visualización para personal del proyecto especializado o usuarios casuales.  

Además EQuIS es un sistema de gestión de datos en el que el almacenamiento, gestión y acceso son los propósitos principales, permitiendo a los usuarios emplear visualizaciones específicas y sistemas de análisis para interactuar con los datos, tales como:

• ArcGIS ™ de ESRI
• MVS ™ de C-Tech

Esto permite a los expertos emplear herramientas a las que están acostumbrados, mientras que el acceso a los datos se realiza en una fuente central para evitar duplicidades y problemas de calidad como el copia/pega o errores tipográficos. El uso de una única fuente central de información aumenta la confianza en la información que el usuario recibe ya que se controlan mejor la calidad y actualización de los datos. 

En ERM, la gestión de datos empleando EQuIS se ha ido adoptando ampliamente en EEUU donde se incentiva la adopción de informes electrónicos de datos (electronic data deliverables - EDD)  por parte de laboratorios y administraciones. 
La mayoría de los laboratorios establecidos en EEUU pueden crear formatos de informes electrónicos para EQuIS y habitualmente los proporcionan como parte normal de su producto, sin costes extras.  

En Europa por su parte está creciendo la demanda de un estándar similar, y numerosos laboratorios están proporcionando ya productos EQuIS bajo petición. Formatos fácilmente procesados en informes electrónicos son un requisito clave para alcanzar objetivos de eficiencia y para proporcionar una clara custodia de  la información a los consumidores en el corto y largo plazo.  

AUTOMATIZACIÓN

Una de  las principales ventajas de los procesos de gestión de datos de ERM es el empleo de informes electrónicos automatizados, siendo los  laboratorios quienes envían por email o FTP informes electrónicos completos a un mailbox en el servidor de la base de datos para su procesamiento automático.  Esto permite una continua subida de datos del laboratorio a la base de datos, sin la intervención del personal de gestión de datos del  proyecto. Los datos enviados a través de este proceso automatizado (ver figura 3) son sujeto de comprobaciones de calidad y estatus (procesos de garantía y control de la calidad) que no solo son más rápidas sino de mayor calidad que las que se realizan manualmente. Cualquier informe electrónico que no cumpla los chequeos automáticos de calidad (un fallo se puede dar por un campo incompleto, un valor que no se ajusta al campo, o una incorreción) se rechaza y se envía de vuelta al laboratorio con un informe de identificación del error. Esto establece la responsabilidad de los potenciales errores en el laboratorio, reduciendo las horas de consultoría y por tanto el coste para los clientes. 

Un indicador de la validez de estos sistemas de gestión es su uso extensivo por parte de los organismos reguladores de EEUU como su propio sistema primario de gestión de datos, que requieren el envío de estos informes directamente a ellos. 

Un ejemplo sería la Agencia Americana para la Protección del Medio Ambiente (EPA). Las regiones 4 y 5 distribuyen formatos EQuIs ligeramente modificados para el envío a sus bases de datos. El Departamento de Conservación Medioambiental del Estado de Nueva York (NYS DEC) tiene también tiene en marcha un sistema similar. 

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