La ciencia de datos es un campo de investigación reciente y en pleno desarrollo, que integra múltiples frentes técnicos y científicos con el propósito de obtener más y mejor información mediante la combinación de datos y la generación de valor agregado. Para ello es necesario procesaraltos volúmenes de información (Mega información) a altas velocidades (Big Data), para encontrar patrones (minería de datos) y representar los resultados de manera comprensible para todos los niveles de la organización (visualización).1
Recientemente, en el diario de mayor circulación en el país, se describe la ciencia de los datos como una metodología que usa los datos, estructurados y no estructurados, para predecir el futuro; entendiendo como dato estructurado aquel que se consigue de forma ordenada y como parte de una serie, en marcado contraste con los datos no estructurados que no poseen ni un modelo ni un orden establecido. La ciencia de los datos permite analizarlos, estudiarlos y con base en ellos realizar proyecciones que permiten tomar decisiones acordes con la evidencia empírica.
Es por esta razón que el columnista destaca la gran importancia que tanto para las empresas como para el gobierno tiene la ciencia de datos, y propone elevarla a la categoría de proyecto de Estado.2
En materia catastral el tema de la información se consideró relevante como política pública nacional desde el CONPES 3859 de 2016 que expresamente propuso: “una política para la conformación, implementación y sostenimiento de un catastro multipropósito moderno, completo, confiable y consistente con el sistema de registro de la propiedad inmueble, integrado con los sistemas de información y planeación del territorio y en concordancia con estándares internacionales"3
Sin embargo, es con la expedición del CONPES 3958 de marzo de 2019 que presenta un diagnóstico global de la problemática catastral en el país y propone un plan de acción a ejecutar en 7 años (2019-2025) con ambiciosas metas, que la temática de los datos tiene un espacio propio. El plan contempla alcanzar progresivamente diversos niveles de información de Catastro Multipropósito desde un nivel inicial denominado conformación de la información, pasando por el nivel intermedio, Implementación del repositorio de información, hasta lograr el escalón superior de arquitectura multisectorial, que debe constituir la base empírica del desarrollo de la política para integrar los procesos fundamentales para la gestión del territorio como la tenencia, el valor, uso y urbanización de la tierra.
En desarrollo de esta disposición. el decreto 148 de 2020 en un capítulo específico, el número II denominado “Procedimientos de Enfoque Multipropósito” se refiere a los métodos de recolección de la información en los siguientes términos:
"Métodos de recolección de información.
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Métodos directos: Aquellos que requieren una visita de campo con el fin de recolectar la realidad de los bienes inmuebles.
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Métodos indirectos: Son aquellos métodos de identificación física, jurídica y económica de los bienes inmuebles a través del uso de imágenes de sensores remotos, integración de registros administrativos, modelos estadísticos y econométricos, análisis de Big Data y demás fuentes secundarias como los observatorios inmobiliarios, para su posterior incorporación en la base catastral.
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Métodos declarativos y colaborativos…”4
De esta manera la ciencia de datos quedó incorporada de directamente dentro del proceso de Catastro Multipropósito.
Los métodos, sean directos, indirectos o colaborativos, deben ser procesos técnicos estructurados, pues es acorde con ellos como se actualiza la información asociada a la propiedad inmueble y por ende se genera un impacto en todas las dimensiones del proceso catastral.
Es en este contexto donde resulta absolutamente relevante la experiencia de la Unidad Administrativa de Catastro Distrital UAECD y el esfuerzo que como gestor u operador, a través de su marca Go Catastral impulsa en distintos territorios del país.
Con el objetivo de optimizar el operativo de campo de la actualización catastral, Catastro Bogotá, ha centrado su esfuerzo desde hace al menos una década en el uso de información secundaria como apoyo al proceso de reconocimiento predial, mediante la recopilación y procesamiento de información proveniente de diferentes organizaciones tanto públicas como privadas. Dentro de las primeras se encuentran las curadurías, empresas de servicios públicos domiciliarios, entidades de planeación, Superintendencia de Notariado y Registro -SNR y el Departamento Nacional de Estadística – DANE; y dentro de las segundas CAMACOL a través de Coordenada Urbana, Galería Inmobiliaria, Finca Raíz, Properati, y en general los portales inmobiliarios.5
Así mismo, los procesos de análisis y “construcción” de información que realiza Bogotá para la explotación de datos provenientes de sensores remotos (los más empleados son las imágenes satelitales y las fotografías áreas y ortofotos) - a partir de los cuales se extrae información relevante para el conocimiento del territorio mediante análisis multitemporales que permiten la identificación de los cambios prediales. De otra parte, cabe destacar la utilización cada vez más intensiva de la estadística y la econometría como soporte de la estrategia de barrido predial masivo reglamentada justamente en el decreto 148.
Mas allá de la buena intención, no se puede desconocer la complejidad que estos retos y nuevos esquemas han representado para las entidades que habilitadas como gestores y/o operadores catastrales. A la ambición de las metas propuestas (60% de actualización para 2022 y 100% para 2025), ( porcentaje del área geográfica en municipios PDET con catastro actualizado 100% a 2022) la ausencia de criterio para la asignación de otras (20 nuevos gestores catastrales y a hoy 35 gestores para 2022) se debe sumar los rezagos y profundas deficiencias heredadas que, precisamente han justificado el cambio para transformar la gestión catastral en un servicio público: fallas significativas de datos en los registros (fichas catastrales y escrituras ), ausencias significativas en completitud de la parte cartográfica (mapas) y muy baja integración de la parte gráfica con la parte alfanumérica. Adicionalmente, toda la información completa y actualizada debe ser incorporada en un nuevo modelo LADM-COL del cual se ajustan ya dos versiones.
Es necesario resaltar que aún 2 años después de la entrada en vigor del mencionado decreto, existen vacíos normativos sobre la forma de implementar los procesos de recolección de información, que no se solucionan simplemente trasladando la responsabilidad a los gestores catastrales. Aunque se reconoce la importancia de abrir el espacio para hacer las cosas de forma diferente, con innovación técnica y de manera eficiente, es indispensable entender que estos nuevos procesos demandan la definición de reglas de juego y claridades necesarias para lograr el objetivo común: contar con información completa, creíble, en tiempo y de calidad para múltiples fines.
Ahora bien, estos procesos y en general el desarrollo de los métodos indirectos, al menos en nuestra experiencia, facilitan, optimizan, hacen más eficiente el proceso catastral pero no pretenden reemplazar el uso de métodos directos para la recolección y captura de la información de la propiedad inmueble. En consecuencia, la operación de campo continúa siendo un proceso determinante para la recolección y construcción de la información catastral, así como para la validación y complementación de la información construida mediante métodos indirectos.
1. Ver: Lemus-Delgado, Daniel y Ricardo Pérez Navarro. 2020. “Ciencias de datos y estudios globales: aportaciones y desafíos metodológicos”. Colombia Internacional (102): 41-62
2. Santos Calderón Guillermo “La Ciencia de los Datos” en EL TIEMPO 24 de Abril 2022.
3. CONPES 3958 13 de junio 2016 Pg 4.
4. Decreto 148 de 2020. DANE.
5. Go Catastral hace presencia como Gestor en los municipios de Palmira, Santa Rosa de Osos y Cartagena; y como operador en los municipios de Pereira, Dos quebradas y Armenia.
Tomado de: https://revistageodata.icde.gov.co/edicion-2/el-catastro-multiproposito-y-la-ciencia-de-datos-un-matrimonio-necesario
