Saltar al contenido principal

Desarrollo de casos de uso en espacios de datos agroalimentarios

Los espacios de datos permiten construir soluciones colaborativas donde distintos actores del sector agroalimentario pueden combinar datos, algoritmos y servicios bajo un marco común de confianza. Este apartado describe cómo se diseñan y despliegan casos de uso dentro del ecosistema RegenAg-X, siguiendo un enfoque práctico y orientado a resultados, basado en modelos europeos de interoperabilidad y soberanía del dato.

Como referencia operativa, RegenAg-X cuenta con un dataspace en producción en las Islas Azores (Portugal), donde productores locales publican datos de suelo y permiten la ejecución de algoritmos en Data Rooms seguras mediante Compute-to-Data.
Los datos no abandonan nunca el entorno protegido, y el acceso se controla mediante políticas verificables y trazables. En la sección de Casos pueden consultarse ejemplos reales que se ampliarán a medida que se incorporen nuevas parcelas y análisis.

Los casos de uso son el mecanismo principal para resolver retos del sector agroalimentario mediante el intercambio federado de datos. Para ello se apoyan en:

  • una infraestructura técnica común (identidades Web3, catálogos, conectores, Data Rooms, marketplace),
  • un modelo de gobernanza compartido,
  • y reglas transparentes que garantizan la soberanía del dato y la interoperabilidad entre participantes.

Metodología para desarrollar un caso de uso​

El desarrollo de un caso de uso dentro de un espacio de datos sigue un ciclo estructurado en fases. Este ciclo permite garantizar que la solución es factible, escalable y compatible con los principios de los dataspaces europeos.

A continuación se describen las ocho fases del proceso de desarrollo en RegenAg-X, expresadas de forma independiente respecto a modelos externos pero conceptualmente alineadas con las buenas prácticas de la Oficina del Dato.

1. Identificación del reto y de la oportunidad​

Los participantes detectan una necesidad común o un área de mejora que podría resolverse compartiendo datos.
Las motivaciones suelen agruparse en tres bloques:

  • creación de un nuevo servicio o producto,
  • optimización operativa o automatización,
  • colaboración para solucionar problemas complejos del sector.

2. Comprensión y estructuración de los datos disponibles​

Se analiza qué datos existen, quién los tiene, qué nivel de calidad presentan y cómo deben organizarse para apoyar el caso de uso.
Aquí se definen:

  • la estructura del modelo de datos,
  • qué fuentes se combinarán,
  • si se emplearán técnicas avanzadas como IA, predicción o simulación.

3. Alineamiento entre participantes​

Los actores implicados acuerdan las reglas básicas del caso:

  • condiciones de participación,
  • políticas de acceso y permisos,
  • expectativas de valor,
  • y estructura de gobernanza.

El objetivo es construir un marco común que facilite la confianza desde el principio.

4. Diseño funcional y técnico del caso​

Se elabora un documento que describe:

  • qué se va a hacer,
  • cómo se va a hacer,
  • qué componentes del espacio de datos se utilizarán (Compute-to-Data, Data Rooms, marketplace, catálogos, etc.),
  • y qué integraciones serán necesarias.

Este diseño puede basarse en patrones existentes o en componentes modulares del ecosistema Gaia-X y Ocean Enterprise.

5. Desarrollo de la solución​

A partir del diseño, se construye la solución:

  • desarrollo o adaptación de algoritmos,
  • creación de pipelines de datos,
  • implementación de servicios automatizados,
  • definición de métricas y paneles de control.

Cuando es posible, se reutilizan componentes existentes para acelerar el desarrollo.

6. Integración de tecnologías y servicios​

En esta fase se ensamblan todos los elementos necesarios:

  • conectores de interoperabilidad,
  • identidades verificables,
  • catálogos y descripciones semánticas,
  • servicios de gobernanza y auditoría,
  • infraestructura de computación segura.

El objetivo es asegurar el ciclo completo del dato dentro del espacio de datos.

7. Despliegue y validación​

El caso de uso se integra en el espacio de datos RegenAg-X, donde se llevan a cabo:

  • pruebas funcionales,
  • pruebas de acceso con políticas reales,
  • validación de Compute-to-Data,
  • verificaciones de cumplimiento y trazabilidad,
  • y aceptación final de los participantes.

Solo cuando todo esto se valida, el caso pasa a operación.

8. Operación, escalado y mejora continua​

Con el caso ya operativo:

  • se mide el valor generado,
  • se identifican mejoras,
  • se amplía el caso a nuevos actores o datasets,
  • y se integran nuevos servicios o algoritmos.

Este ciclo permite que el espacio de datos crezca federadamente, sin perder soberanía ni control.

Evaluación y diseño de casos de uso: herramientas metodológicas​

Para apoyar este proceso, es habitual utilizar dos tipos de herramientas metodológicas:

1. Evaluación de viabilidad​

Ayuda a determinar si un caso de uso tiene sentido antes de invertir recursos. Incluye:

  • identificación del reto,
  • análisis del valor añadido (económico, ambiental, social),
  • estudio de la colaboración necesaria,
  • análisis de riesgos y complejidad,
  • decisión final de avanzar o descartar.

2. Diseño detallado del caso​

Una vez confirmada la viabilidad, se profundiza en:

  • alcance,
  • funcionalidades,
  • requisitos legales y técnicos,
  • recursos necesarios,
  • arquitectura de integración,
  • definición de políticas de acceso y uso.

La combinación de ambas herramientas permite pasar de una idea a un caso de uso implementable y escalable dentro del dataspace.