Iniciativas de estandarización de los modelos de datos
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Introducción
Uno de los principales beneficios de los modelos de datos es su reusabilidad, no sólo ya en nuestros propios proyectos, sino también con otros clientes y sus sistemas.
Por ello, existen diversas iniciativas que buscan generar estándares de modelización de datos en diversos campos, como la gestión de metadatos (ISO/IEC 11179), el intercambio de datos clínicos (CDISC) o información electrónica de salud (HL7), el modelado de datos y procesos de negocio (OMG) o la descripción de recusos digitales (Dublin Core).
En el mundo del internet de las cosas (IoT) la estandarización es esencial para garantizar la interoperabilidad y eficiencia de los sistemas conectados. Diversas iniciativas han surgido para establecer modelos de datos que aseguren una comunicación coherente y estructurada entre dispositivos IoT. Sin embargo, actualmente ninguna de ellas tiene una penetración en el mercado suficiente como para decantarse de forma unívoca por ella.
Iniciativas
A continuación se muestra una tabla con información relevante sobre algunas de estas iniciativas:
Iniciativa | Descripción | Organización | Formato | Versión |
|---|---|---|---|---|
SensorML es un estándar desarrollado por el Open Geospatial Consortium (OGC) que proporciona un marco XML para describir sensores y sus observaciones. Este modelo permite la representación de metadatos de sensores, incluyendo su ubicación, capacidades y calibraciones. | OGC | XML+XSD | 2.1 (2020) | |
AMON es una ontología desarrollada para la gestión avanzada de datos de medición en redes de energía inteligente (smart grids). Esta iniciativa se centra en la representación de datos provenientes de medidores inteligentes, facilitando su integración y análisis. | AMEE | JSON | 3.1 (2012) | |
La API de SensorThings ha sido desarrollada por el OGC, y es un estándar para la gestión e intercambio de datos de sensores en la web. Esta API RESTful permite la comunicación en tiempo real entre dispositivos IoT y aplicaciones, facilitando la gestión de datos de sensores. | OGC | JSON+ODATA | 1.1 (2020) | |
El GSMA IoT Big Data Harmonized Data Model es una iniciativa de la GSMA que proporciona un modelo de datos armonizado para la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos IoT. Este modelo estandarizado permite la interoperabilidad y el análisis eficiente de datos IoT a gran escala. | GSMA | JSON +http://schema.org | 6.0. (2018) | |
https://www.fiware.org/data-models/ FIWARE es una plataforma de código abierto que proporciona una serie de estándares y componentes para el desarrollo de aplicaciones IoT. El FIWARE Data Model define una serie de modelos de datos estandarizados para representar información en diversas verticales, incluyendo ciudades inteligentes, agricultura, energía y más.. Adapta el GSMA Data Model sustituyendo http://schema.org para definición de Data Modelo por JSON-Schema para simplificar su uso. | FIWARE | FIWARE + JSON Schema | 1.0. 2017 | |
Smart Data Models es una iniciativa conjunta de FIWARE y otros socios que busca desarrollar un conjunto de modelos de datos abiertos y reutilizables para diferentes dominios. Estos modelos de datos están diseñados para ser utilizados en aplicaciones IoT y smart cities, promoviendo la interoperabilidad y la reutilización de datos. | FIWARE Foundation + IUDX + TM Forum + OASC | JSON Schema + expotar en YAML, SQL, y en breve RDF | 1.0 (2020) |
¿Qué tienen en común estas iniciativas?
El grueso de estas iniciativas (sobre todo las más actuales) usan el JSON como formato de intercambio de información. Respecto al formato JSON, podemos remarcar que:
Es un formato de intercambio ligero, que en la actualidad se ha convertido en el estándar de intercambio de datos, sustituyendo a formato XML en la mayoría de los escenarios. Un ejemplo de la diferencia entre un XML y un JSON sería la siguiente:
Fuente: WikipediaEs el formato usado para todo por las grandes empresas del mundo web, como Google, Amazon, etc.
Es el formato por defecto de la «API Economy» con la que, por ejemplo, los bancos y organizaciones ofrecen sus datos.
Es un formato que se usa en las aplicaciones web y móviles modernas, por ser un formato mucho más ligero que XML.
A la hora de almacenar y consumir datos con componente espacial, la especificación GeoJSON utiliza el formato JSON.
Es un formato ligero, muy adecuado para los dispositivos IoT.
Para definir la estructura de un archivo JSON (por ejemplo, que atributos son obligatorios o el tipo de datos de cada propiedad) existe JSON-Schema, el equivalente a XML-Schema, que es ampliamente utilizado en la actualidad, aunque no es de uso obligatorio ni está estandarizado, pues existen otras iniciativas.
Sobre JSON y JSON-Schema y por debajo de estándares como los que mencionábamos, encontramos otros formatos y definiciones como OData o schema.org, pero tampoco tienen una penetración masiva de momento.