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Marco para la Gestión de Datos de la CDMX


¿Qué es?

El Marco para la Gestión de Datos de la Ciudad de México (MGD-CDMX) es la guía teórica y metodológica que define y delimita la implementación de la Política de Gestión de datos.

¿Cuál es su función?

Su función es sentar las bases para la definición de objetivos claros, alcanzables y medibles de la Política de Gestión de Datos.

¿En qué consiste?

El MGD-CDMX se conforma de ocho componentes, que consisten en acciones o prácticas presentes en todo el ciclo de vida de los datos:

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¿Para qué?

  • Almacenamiento y acceso seguro, eficiente y oportuno de una gran cantidad de datos.
  • Facilitar el acceso a datos integrados y consistentes para la toma de decisiones basadas en evidencia.

Consulta aquí la versión ejecutiva del Marco para la Gestión de Datos.

Componentes del MGD-CDMX



Gobernanza y cultura de datos

Conjunto de reglas, actitudes y prácticas en torno a la gestión de los datos.

La gobernanza de datos se refiere al establecimiento de reglas claras de participación, decisión y autoridad sobre los datos. Pueden ser establecidas al interior de cada Ente (de manera formal o informal); y/o, establecidas por la Agencia u otra autoridad competente en la materia.

Si quieres ayudar a construir la gobernanza de datos de la Ciudad participa aquí.


La cultura de datos se refiere al desarrollo de competencias, capacidades y habilidades que permitan comprender el valor e importancia de los datos. Para promoverla, desarrollamos distintas acciones, mira aquí.

Calidad de los datos

El grado en que los datos son ciertos, consistentes, pertinentes, proporcionales, accesibles, íntegros y oportunos.
  • Certeza: El grado en que los datos describen correctamente el fenómeno que buscan medir; es decir, si los datos son una representación fidedigna, dentro de lo posible, de la realidad, al reducir las posibilidades de ambigüedad, sesgos y errores.
  • Consistencia: El grado en que los datos son consistentes entre ellos y el diseño metodológico para su generación y/o recolección, de modo que no se producen contradicciones lógicas ni oposición entre ellos.
  • Pertinencia: El grado en que los datos satisfacen las necesidades de las personas usuarias y son convenientes para el cumplimiento de los objetivos institucionales para los que fueron creados.
  • Proporcionalidad: El grado en que los datos se producen mediante los procesos menos costosos posibles, tanto para los Entes Públicos como para la ciudadanía, y no son excesivos en relación con el ámbito y las finalidades para los que fueron generados y/o recolectados.
  • Accesibilidad: El grado en que las personas usuarias pueden acceder, localizar, disponer, comprender y obtener los datos de forma sencilla y clara. Se refiere a la disponibilidad para la gama más amplia de usuarios y en lenguajes y medios claros y asequibles.
  • Integridad: El grado en que los datos son acompañados por información fidedigna sobre su fuente de origen y se producen de manera imparcial, garantizando que no fueron modificados. De ser el caso, se proveen las aclaraciones metodológicas y técnicas necesarias.
  • Oportunidad: El grado de vigencia de los datos, entendido como el grado en el que las actualizaciones de los mismos reflejan los cambios en el mundo real. Esto incluye el cumplimiento puntual de la calendarización de publicación y/o disponibilidad de los datos, y su puesta a disponibilidad de manera oportuna para la toma de decisiones.
¿Cómo mejorar la calidad de mis datos? Haz click aquí.

Seguridad de los Datos

Las medidas preventivas y reactivas de autenticación, autorización, acceso y monitoreo, para garantizar la integridad, confidencialidad y privacidad de los datos.
¿Cómo mejorar la seguridad de mis datos? (Ir a los Lineamientos).

Gestión de metadatos

Los metadatos son los datos que describen el contenido, las características y propiedades de los datos. Sirven para localizar, organizar y administrar todos los datos, entre otras cosas.

Los metadatos documentan las características de los datos, lo cual significa que no contienen los datos mismos ni incluyen datos personales.

Pueden ser: nombre de la base de datos, sistema y/o conjunto de datos; frecuencia de actualización de los datos; cobertura geográfica; tema; entre otros.

Los metadatos serán el principal insumo del Inventario de Datos la Ciudad de México.

Para que sea posible sistematizar la documentación, recolección y administración de metadatos, es necesario contar con un estándar.


Ejemplos de estándares:

Datos maestros y de referencia

La definición, captura, integración y uso compartido de datos maestros y de referencia consistentes (ver glosario: datos maestros y de referencia).

¿Qué son?

Son aquellos datos clave y de uso común entre distintos Entes que posibilitan la integración con el resto de datos.

Por ejemplo: “ciudadano” “beneficiario de programas sociales” “número de placa” “código de un servicio” “ID de un trámite” “colonia” “CLUES de los hospitales” “Número de seguridad social”.


Para establecer los datos maestros y de referencia más importantes de la Ciudad, la ADIP convocará a Mesas Interinstitucionales de Trabajo para definirlos de manera participativa y consensuada.

Arquitectura de datos

La alineación de los modelos de datos, sistemas de información e infraestructura tecnológica con los objetivos institucionales estratégicos.

La definición de las arquitecturas de bases de datos, la infraestructura tecnológica más adecuada, y modelado de los datos para que faciliten el cumplimiento de los objetivos institucionales estratégicos mediante el uso efectivo y eficiente de los datos.

¿Para qué?

Asegurar la integración e interoperabilidad de los datos mediante arquitecturas, modelos y diseños de datos estandarizados.

Gestión de datos no estructurados

Actividades de almacenamiento, protección, acceso y recuperación de los datos no estructurados datos no estructurados

Pueden ser: texto, gráficas, imágenes, correos electrónicos, audio y/o video, los cuales podrían contener datos valiosos a ser gestionados.

Integración e inteligencia de datos

Actividades de gestión y mantenimiento de grandes volúmenes de datos integrados dentro de almacenes de datos.

¿Para qué? Almacenamiento y acceso seguro, eficiente y oportuno de una gran cantidad de datos. Facilitar el acceso a datos integrados y consistentes para la toma de decisiones basadas en evidencia.