Libro del estudiante

Guía de auto-aprendizaje en SDMX n. 4
Libro del estudiante
Definición de estructura de datos
Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Autor
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Eurostat, Dirección A: Cooperación en el Sistema Estadístico Europeo;
cooperación internacional; recursos
Unidad A6: Cooperación estadística
Última
actualización
Noviembre 2012
Versión
1.0
1/45
Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
TABLA DE CONTENIDOS
1
OBJETIVO DEL LIBRO ..............................................................................................................................3
2
MODELO DE INFORMACIÓN SDMX (SDMX-IM): ESTRUCTURAS DE DATOS...........................4
3
4
2.1
OBJETIVO DE ESTE CAPÍTULO ......................................................................................................................4
2.2
MODELO DE INFORMACIÓN SDMX (SDMX-IM) Y DIRECTRICES ORIENTADAS AL CONTENIDO ..................4
2.3
OBTENER UNA ESTRUCTURA DE DATOS PARA MIS DATOS ..........................................................................4
2.3.1
Desde un número hasta datos estadísticos .......................................................................................4
2.3.2
De una tabla a la estructura de datos ..............................................................................................5
PASO A PASO: CREACIÓN DE UNA DEFINICIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS ......................7
3.1
OBJETIVO DE ESTE CAPÍTULO ......................................................................................................................7
3.2
DATOS EN FORMATO DE SERIE TEMPORAL (TIME SERIES) .........................................................................10
3.3
DATOS EN FORMATO TRANSVERSAL (CROSS-SECTIONAL) ........................................................................11
3.4
CONSTRUCCIÓN DE UNA DEFINICIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS PARA DATOS DE SERIE TEMPORAL ........13
3.4.1
Conceptos .......................................................................................................................................13
3.4.2
Listas de códigos (Code Lists) ........................................................................................................15
3.4.3
Dimensiones, atributos, grupos y medidas .....................................................................................17
3.5
DEFINICIONES ADICIONALES PARA LA REPRESENTACIÓN DE DATOS TRANSVERSALES .............................. 19
3.6
CONSTRUCCIÓN DE LA ESTRUCTURA DE DATOS SDMX-ML ....................................................................21
3.7
FORMATO TRANSVERSAL ESPECIAL (CENSO) ...........................................................................................23
CREACIÓN PASO A PASO DE LA DSD PARA EL EJEMPLO DE TURISMO ................................ 26
4.1
DATA STRUCTURE WIZARD (DSW)..........................................................................................................26
4.2
CREACIÓN DE UNA DSD DE TURISMO CON EL DSW .................................................................................27
4.2.1
Definición de listas de códigos .......................................................................................................27
4.2.2
Definición de esquema de concepto (Concept Scheme) .................................................................29
4.2.3
Definición de una DSD...................................................................................................................32
4.2.4
Exportar DSD .................................................................................................................................40
5
GUÍA DE IMPLEMENTACIÓN DE MENSAJES ...................................................................................42
6
GLOSARIO ..................................................................................................................................................44
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
1
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Objetivo del libro
Este libro tiene como objetivo proporcionar una comprensión y visión completas sobre las
definiciones de estructuras de datos (DSD - Data Structure Definitions) y la forma de crear un
artefacto DSD a partir de un ejemplo de tabla de datos. Esto incluye:

La definición de los componentes del DSD;

La creación paso a paso de artefactos (artefact) DSD;

Mensajes de estructuras SDMX-ML (SDMX-ML Structure Message);

La guía de implementación de mensajes (MIG - Message Implementation Guide).
Al final de este libro, el usuario deberá ser capaz de crear un artefacto DSD y entender cómo
funciona, y también crearlo a partir de una tabla de datos estadísticos.
El libro del estudiante es el cuarto de una serie de 8 libros del estudiante (ver Tabla 1- Libros
del estudiante sobre SDMX) que juntos proporcionan una información completa para el
dominio de SDMX, con una atención particular en el modelo de datos.
Ref.
Título
[01]
Introducción a SDMX
[02]
El modelo de información SDMX
[03]
Mensajes SDMX-ML
[04]
Definición de estructura de datos
[05]
Definición de estructura de metadatos
[06]
Tecnologías basadas en XML usadas en SDMX
[07]
Arquitecturas SDMX de método pull para compartir datos – Parte
1
[08]
Arquitecturas SDMX de método pull para compartir datos – Parte
2
Tabla 1 – Libros del estudiante sobre SDMX
Prerrequisitos
Se recomienda con fuerza la lectura del primer libro del estudiante para obtener una visión
global del modelo de información SDMX y los conceptos básicos de las estructuras de datos y
metadatos. El estudio del segundo libro del estudiante podría ayudar a comprender la
aplicación detallada de los objetos del modelo de información utilizados en las definiciones de
estructuras de datos.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
2
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Modelo de información SDMX (SDMX-IM): estructuras de datos1
2.1 Objetivo de este capítulo
El objetivo de este capítulo es resumir la introducción que se hace de SDMX-IM en el libro
“Introducción a SDMX”.
Se presentará la nomenclatura usada en las definiciones de estructuras de datos (Data
Structure Definitions) y se explicarán las diferentes partes que conforman un ejemplo de
definición de estructura de datos SDMX (SDMX Data Structure Definition).
2.2 Modelo de información SDMX (SDMX-IM) y directrices orientadas
al contenido
El modelo de información SDMX (SDMX Information Model)) proporciona una forma de
modelar datos estadísticos, metadatos estructurales, metadatos de referencia (reference
metadata) y procesos de intercambio de datos mediante la representación de conceptos,
relaciones, restricciones, reglas, y operaciones que especifican la semántica de datos de un
dominio estadístico dado.
Las directrices orientadas al contenido (Content Oriented Guidelines) es un conjunto de
propuestas para la armonización de la aplicación del modelo de información SDMX (SDMX
Information Model), con el fin de proporcionar soluciones concretas para la interoperabilidad
en el intercambio de datos y metadatos entre organizaciones.
2.3 Obtener una estructura de datos para mis datos
2.3.1 Desde un número hasta datos estadísticos
Los datos estadísticos se representan mediante números, tales como: 11353511
Si solo nos fijamos en el número, no tendremos ninguna pista sobre su significado. Como dato
estadístico, puede medir un fenómeno concreto (también conocido como “observación”). Para
identificar lo esencial de esta medición debemos encontrar las respuestas a las siguientes
preguntas:

¿Cuál es el tema?

¿Qué unidades son las que mide?

¿A qué país o región geográfica se aplica? (si es que la hubiera)

¿Cuándo se realizó la medición y con qué frecuencia se midió?
1
El modelo de información SMDX (SDMX Information Model), las directrices orientadas al
contenido (Content Oriented Guidelines) y las estructuras de datos se presentan en el
primer libro “Introducción a SDMX”. El modelo de información SMDX se explica con más
detalle en el libro del estudiante n. 2 "El modelo de información SDMX”.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Cada pregunta se refiere a una idea o “concepto” usado para describir datos. Así pues, las
preguntas de arriba nos llevan a hablar de conceptos descriptores como el tema estadístico,
unidad de medida, país, fecha y frecuencia.
Conforme damos respuesta a las preguntas anteriores, los datos van cobrando sentido:

El tema es “población total”;

La unidad de medida es “número de personas”;

El país es “Bélgica”;

La fecha es “1 de enero de 2001” y la frecuencia es “anual”.
Este ejemplo muestra cómo definir datos estadísticos con un conjunto de descriptores de
conceptos.
Siguiendo este ejemplo, una definición de estructura de datos (DSD - Data Structure
Definition) puede definirse de la siguiente forma:
Una DSD (familia clave - Key Family) especifica un conjunto de conceptos descriptores
(conceptos que describen e identifican a un conjunto de datos (Dataset)). Nos dice qué
conceptos son dimensiones (identificación y descripción), y qué conceptos son atributos
(solamente descripción), y nos aporta un nivel de asociación para cada uno de estos conceptos
basados en la estructura de empaquetado (conjunto de datos, grupo, serie/sección,
observación) así como su estado (obligatorio contra condicional). También especifica qué
listas de códigos proporcionan posibles valores a las dimensiones, como también los posibles
valores para los atributos, ya sean listas de códigos o campos de texto libre. Puede usarse una
definición de estructura de datos para describir datos de serie temporal y tablas de datos
transversales (Cross-Sectional) y multidimensionales.2
2.3.2 De una tabla a la estructura de datos
Los datos estadísticos presentados en tablas pueden transformarse y obtener así una estructura
de datos SDMX. Aquí se presenta un ejemplo de datos mensuales en la tabla 2.
2
Se proporcionan ejemplos de serie temporal (Time Series), y tablas de datos
transversales (Cross-Sectional) y multidimensionales en el libro del estudiante n. 1
Introducción a SDMX.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Exportaciones e Importaciones de Madera del país
“BÉLGICA” al mes con el país “FRANCIA” ajustadas por
temporadas.
(En millones de Euros). Año 2008.
Facturas
Pagos
M:BE:3:300:FR
M:BE:2:300:FR
Enero
130
100
Febrero
120
110
Marzo
145
105
Abril
150
120
…
…
…
DIMENSIONES CLAVE
Tabla 2 - Ejemplo: datos estadísticos en tabla con formato de serie temporal
(Time Series)
De la tabla 2 se pueden obtener los siguientes conceptos estadísticos/descriptores con sus
correspondientes valores:
1. Frecuencia, con el valor: M de mensual;
2. País que informa, con el valor: BE “Bélgica”;
3. Sentido del flujo, o tipo de transacción con los valores: 2 para crédito, recepciones o
bienes (exportaciones), 3 para débito, pagos o bienes (importaciones);
4. Tema/variable con el siguiente valor: 300 para ingresos;
5. País asociado/Empresa: FR de FRANCIA;
6. Periodo de tiempo, que define el periodo de observación para la serie temporal (Time
Series);
7. Formato de tiempo, que proporciona el formato para la dimensión (Dimension)
temporal descrita;
8. Unidad de medida con diferentes valores, por ejemplo, EUR – Euros;
9. Unidad múltiplo, en el ejemplo el múltiplo es millones.
Dado el orden que se muestra arriba, la clave para esta serie de datos tendría la forma
M:BE:3:300:FR (los dos puntos “:” separan los valores de dimensión (Dimension)). Esta
sería la correspondencia: ingresos (=300)
de importaciones (3=débito/pagos/bienes)
mensuales (=M) del país/ empresa o área que informa (=Bélgica) al área asociada (=Francia).
En relación con los conceptos, el siguiente paso es distinguir entre dimensiones
(Dimensions), atributos (Attributes) y medidas (Measures). Las dimensiones clave (Key
Dimensions) contribuyen a la identificación concreta de una serie de datos o (más
globalmente) de un conjunto de datos (Dataset). Éstas se vinculan a nivel de serie. Los
atributos (Atributes) proporcionan información adicional y pueden vincularse a diferentes
niveles. Las medidas contienen el valor observado durante un período de tiempo (datos de
serie temporal (Time Series)). Los conceptos dimensión de tiempo (período de tiempo), que
no forman parte de la clave, y el atributo de formato de tiempo, completan las definiciones
que son necesarias.
La serie temporal en el ejemplo se expresa en millones de euros. Los conceptos “unidad” y
“unidad múltiplo” no contribuyen a las identificaciones de las series; solamente proporcionan
información adicional a los datos de las tablas. En consecuencia, actúan como atributos que
especifican descripción adicional de los datos.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Los conceptos que van del 1 al 5 son obligatorios para lograr un clara identificación de los
datos de serie temporal. Se consideran dimensiones (Dimensions) y forman la clave de la
estructura de datos (tal como se ha mostrado más arriba).
Se proporciona una definición más formal de una muestra de estructura de datos en la tabla 3.
Ha de tenerse en cuenta que en este ejemplo concreto solo se usan dos conceptos específicos
de dominio estadístico (tema de balance de pagos, sentido del flujo/tipo de transacción). La
mayoría del resto de conceptos son en realidad conceptos de dominio transversal (Cross
Domain) SDMX, provenientes de las directrices orientadas al contenido SDMX (COG Content Oriented Guidelines)3, que se deberían aplicar siempre que sea posible.
Pos.
en
clave
Dimensión o
Atributo
Nombre del
concepto
Identificador
Nivel de
asociación
Lista de
códigos
1
Dimensión
Frecuencia
FREQ
CL_FREQ
2
Dimensión
Área de
informe/referencia
REF_AREA
CL_AREA
3
Dimensión
Tipo de datos para
estadísticas de
balance de pagos
DATA_TYPE_BOP
CL_DATA_TYP
E_BOP
4
Dimensión
Tema de balance
de pagos
BOP_ITEM
CL_ BOP_ITEM
5
Dimensión
Área asociada
COUNT_AREA
CL_AREA
Dimensión
Período de tiempo
TIME_PERIOD
Atributo
Formato de tiempo
TIME_FORMAT
Serie
CL_TIME_FOR
MAT
Atributo
Unidad de medida
UNIT
Serie
CL_UNIT
Atributo
Unidad múltiplo
UNIT_MULT
Serie
CL_UNIT_MUL
T
Tabla 3 – Estructura de muestra de datos
3
Paso a paso: creación de una definición de estructura de datos
3.1 Objetivo de este capítulo
El objetivo de este capítulo es el de seguir los pasos necesarios para la creación de una
definición de estructura de datos (DSD - Data Structure Definition) a partir de tablas
estadísticas de representaciones de datos transversales (Cross-Sectional) y de serie temporal
(Time Series), así como introducir los mensajes de estructuras de datos SDMX-ML. Esto
incluye la creación de artefactos unidos al DSD y obtener así un conocimiento completo de la
estructura.
Los pasos a seguir son los siguientes:
3
La COG (Content Oriented Guidelines) se trató en el primer libro - Introducción a SDMX.
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1. Mostrar la diferencia entre datos de serie temporal (TS - Time Series) y datos
transversales (CS - Cross-Sectional).
2. Construir la definición de estructura de datos (Data Structure Definition):




Definir todos los conceptos relacionados con los datos;
Identificar qué conceptos son dimensiones (Dimensions) y cuáles son atributos
(Attributes);
Declarar las medidas (Measures) y los valores que se observan;
Adjuntar o construir listas de códigos (Code Lists).
Los principales pasos para construir un DSD se establecen de la siguiente forma:
Dibujo 1 – Esquema de los pasos de una definición de estructura de datos (Data
Structure Definition)
Ejemplo: El ejemplo estadístico para explicar la representación de datos transversales (CrossSectional) y de serie temporal (Time Series) se ha tomado del dominio de turismo. Se refiere
al número de establecimientos turísticos de distintos países (AT, ES, IT, FR) y continúa el
ejemplo mostrado en el libro del estudiante n. 1 “Introducción a SDMX”.
El Dibujo 2 presenta una ilustración gráfica de la diferencia entre los dos formatos, datos de
serie temporal (Time Series) y transversal (Cross-Sectional):
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Dibujo 2 – Cubo estadístico que ilustra cortes de datos TS (Time Series) y CS
(Cross-Sectional)
Para el ejemplo dado, la construcción del DSD se ha basado en datos previos ya almacenados
en tablas estadísticas (u otros medios como bases de datos o ficheros de datos). Así pues, la
estructura de los datos ya se predefine en el intercambio de datos, donde los conceptos
estadísticos ya se han definido suficientemente en el pasado. Las propiedades de cada
concepto y las características de sus valores pueden obtenerse mediante el estudio del
conjunto disponible de datos recogidos.
En cualquier caso, se debería considerar el rediseño hacia SDMX como una oportunidad de
validar y actualizar el diseño previo de la estructura de datos. La reducción de una tabla
estadística a un modelo común de datos para el intercambio de datos podría contribuir a
obtener una visión más clara de cualquier clase de nueva estructura. En este libro, tal proceso
de rediseño no se trata, pero se trata de la transferencia de datos individuales que se presentan
en las tablas estadísticas con sus estructuras subyacentes (conceptos (Concepts), listas de
códigos (Code Lists), dimensiones (Dimensions), atributos (Attributes) y medidas
(Measures)) con respecto a la correspondiente definición de estructura de datos SDMX
(SDMX Data Structure Definition).
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3.2 Datos en formato de serie temporal (Time Series)
La tabla estadística incluye la información de cabecera, como el título, número de tabla, los
datos relativos a turismo y la fecha de extracción. Además, se presentan conceptos
estadísticos, que normalmente no son visibles en filas y columnas de la propia tabla extraída.
Empezando por el ejemplo de serie temporal (Time Series), la tabla 4, que se encuentra más
abajo, muestra los datos estadísticos con respecto a periodos de observación anuales. Para esta
tabla solo nos hemos fijado en una única entidad (FR = Francia) geográfica (GEO) para el
desarrollo del número de tipos de establecimientos turísticos a lo largo de un período
específico.
Número de establecimientos turísticos – TS (serie temporal)
FREQ: A – Anual
GEO: FR – Francia
TOUR_INDICATOR: A001 – Establecimientos
UNIT: NUM – Número
Tema
A100
B010
B020
Hoteles y similares
Campings de turistas
Residencias vacacionales
2002A00
18768
8354
1934
2003A00
18617
8331
1968
2004A00
18598
8289
2251
2005A00
18689
8174
2329
2006A00
18361
8138
2325
2007A00
18135
8052
2406
2008A00
17970
7981
2537
2009A00
17723
7923
2964
Tiempo
Tabla 4 – Representación de serie temporal (Time Series)
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3.3 Datos en formato transversal (Cross-Sectional)
Número de establecimientos turísticos – CS (transversal)
TIEMPO: 2007A00
TOUR_INDICATOR: A001 – Establecimientos
UNIT: NUM – Número
Indicador
País
A100
B010
B020
Hoteles y similares
Campings de turistas
Residencias vacacionales
AT
14204
540
3388
ES
17827
1220
4843
FR
18135
8052
2406
IT
34058
2587
61810
Tabla 5 – Ejemplo transversal (Cross-Sectional)
La organización de datos transversales (Cross-Sectional) se usa para el intercambio de datos
con más de un tipo de observación dentro de un conjunto de datos (Dataset). Esto significa
que está indicado para situaciones donde los datos estadísticos consisten en múltiples
observaciones en un momento concreto de tiempo, o para cada combinación de miembros de
dimensión (Dimension) en la tabla multidimensional. Un ejemplo de otro dominio estadístico
son las estadísticas de comercio exterior, donde para una combinación de país que informa,
país asociado, producto básico y periodo de tiempo pueden haber hasta tres observaciones:
valor, peso y/o cantidad.
Comercio Exterior (Ejemplo no real)
TIEMPO: 2007M12
PAIS QUE INFORMA DE - Alemania
PRODUCTO: Cubiertas para tejados
FLUJO: Importación
Indicador
PESO
VALOR
CANTIDAD
Socio
en 100KG
en EUROS
en m3
CHEQUIA
44471
577197
14843
FRANCIA
23521
451799
8206
POLONIA
51391
895943
17810
Tabla 6 – Comercio exterior – CS (cross-sectional)
En el ejemplo transversal (Cross-Sectional) de la tabla 5, los datos se muestran con respecto a
un año concreto de observación: el año 2007. La tabla ilustra un número de entidades (países:
AT, ES, FR, IT) geográficas (GEO), donde para cada una de ellas se observan tres fenómenos
(tipos de establecimientos turísticos: hoteles y similares, campings de turistas y residencias
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vacacionales). Estas observaciones se refieren solo al año 2007, subrayando así la diferencia
principal con los datos de serie temporal (Time Series) donde un fenómeno se mide a lo largo
de un período de tiempo (ej: observaciones anuales desde el 2002 al 2009).
En cualquier caso, el ejemplo transversal (Cross-Sectional) se refiere a los mismos
indicadores estadísticos y datos que el en el ejemplo basado en serie temporal (Time Series).
Por tanto, los conceptos para la estructura de serie temporal (Time Series) se mantienen, pero
la definición DSD ha de incluir especificaciones adicionales para el formato transversal
(Cross-Sectional).
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3.4 Construcción de una definición de estructura de datos para datos
de serie temporal
Primeramente nos centramos en las definiciones de la organización de los datos de serie
temporal (Time Series), aunque pueda resultar obvio durante este proceso que estas
definiciones son válidas para ambos, la organización de datos TS (Time Series) y CS (CrossSectional).
3.4.1 Conceptos
Al entrar en los detalles de los ejemplos mostrados en las tablas 4 y 5, el primer paso a
realizar es especificar los conceptos, los cuales comprenden los datos subyacentes de la tabla
estadística. Estos se usan para identificar y describir aún más los datos estadísticos y son, por
tanto, indispensables para la transformación de números puros en información estadística.
La lista de conceptos a definir es válida para representaciones, como la ‘Presentación de serie
temporal (Time Series) de la tabla 4’ y la ‘Presentación transversal (Cross-Sectional) en la
tabla 5’. Todos los conceptos que se usaron para construir las respectivas definiciones de
estructuras de datos (Data Structure Definitions) para los ejemplos se enumerarán finalmente
en la sección de concepto del fichero de estructura SDMX-ML en el dibujo 3 de abajo:
ID CONCEPTO
ACTIVITY_TO
AT
COUNTRY
ES
FR
FREQ
INDIC_TO
IT
OBS_STATUS
OBS_VALUE
TIME_FOMAT
TIME_PERIOD
UNIT
NOMBRE
Actividad turística
Austria
País turístico
España
Francia
Frecuencia
Indicador de turismo
Italia
Estado de la observación
Valor de la observación
Formato de tiempo
Período de tiempo
Unidad
ESQUEMA DE CONCEPTO
ID
VERSIÓN AGENCIA
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
TOUR_CONCEPTS
1.0
ESTAT
Dibujo 3 – Sección de concepto de la guía de implementación de mensajes (MIG
- Message Implementation Guide)
En el dibujo 3 de arriba se puede observar que los conceptos del tema estadístico se reúnen en
un esquema de concepto (Concept Scheme) = TOUR_concepts’, el cual está identificado por
su ID ‘TOUR_concepts’, el ID de la agencia encargada ‘ESTAT’ y el número de versión.
Estos elementos y los conceptos contenidos han de codificarse, por ejemplo, en el “Data
Structure Wizard” (DSW), que es una herramienta para construir una DSD SDMX.
Los conceptos son identificados mediante su ID (por ejemplo "TOUR_INDICATOR") y
pueden contener información sobre listas de códigos (CL_TOUR_INDICAT) que
proporcionan los valores para el respectivo concepto y contienen una descripción dependiente
del lenguaje (comparar con el dibujo 3).
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Los conceptos que han de definirse en el ejemplo son estos:

FREQUENCY; la frecuencia de los datos es “anual”. El valor “a = anual” para este
concepto se saca de la lista de códigos (Code List) de frecuencia (CL_FREQ);

COUNTRY con los valores (por ejemplo “FR” = Francia) proporcionados por una
lista de códigos (Code List) transversal de países ISO (CL_COUNTRY);

TOURISM INDICATOR: sus valores se toman de una lista de códigos (Code List) de
un dominio específico (CL_TOUR_INDICAT) - valor “A001” = Establecimientos;

TOURISM ACTIVITY: los valores se toman también de una lista de códigos (Code
List) de un dominio específico (CL_TOUR_ACTIVITY) - valor “A100” = Hoteles y
similares;

TIME PERIOD, que asigna un período de tiempo para la serie temporal (Time Series)
observada;

TIME FORMAT, que representa datos anuales unidos a una lista de códigos (Code
List) de un dominio específico (CL_TIME_FORMAT) para sus valores;

UNIT, con el valor “número” proveniente de la lista de códigos (Code List) de unidad
(CL_UNIT);

OBSERVATION VALUE, que representa los valores de los datos estadísticos
medidos;

OBSERVATION STATUS, que proporciona información sobre el estado de un valor
específico de observación (por ejemplo: “f” = forecasted data (datos previstos) o “p” =
provisional data (datos provisionales)).
La vinculación de los conceptos con la tabla estadística (en formato TS) se ilustra en el dibujo
4 a continuación:
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Dibujo 4 – Conceptos vinculados a la tabla estadística TS (Time Series)
3.4.2 Listas de códigos (Code Lists)
Para poder intercambiar y comprender los datos, hace falta que se declaren los posibles
valores de cada concepto. Aparte de la posibilidad de definir formatos de texto para valores de
texto libre, que suelen usarse para atributos (Attributes), el enfoque más ampliamente usado es
el de adjuntar listas de valores. A esta lista de posibles valores se la conoce como “lista de
código” (Code List). Cada valor de la lista tiene una abreviatura independiente del lenguaje un “código” - y una descripción de lenguaje específica. Esto nos ayuda a librarnos de
problemas de traducción a la hora de describir los datos: el código puede traducirse en
descripciones en cualquier lenguaje sin tener que cambiar el código asociado a los propios
datos.
Siempre que sea posible, los valores de las listas de código (Code Lists) se toman de
estándares internacionales; como aquellas propuestas en las directrices orientadas al contenido
SDMX (SDMX Content Oriented Guidelines) u otras internacionalmente estandarizadas (por
ejemplo listas de códigos (Code Lists) ISO para países y divisas). Para este ejemplo, han de
definirse las listas de códigos específicas (Code Lists) o las listas de códigos (Code List)
apropiadas que ya existen para las dimensiones (Dimensions), al igual que para los atributos
(Attributes) no representados por valores de texto libre. Estas dimensiones (Dimensions) y
atributos (Attributes) asociados a listas de códigos (Code List) son denominadas
“codificadas”.
Véase la tabla 7 para obtener un resumen de las listas de códigos (Code Lists) asociadas a los
conceptos del ejemplo. Por favor, téngase en cuenta que para algunos de ellos solo se muestra
una selección de códigos.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Tabla 7 – Resumen de las listas de códigos (Code Lists)
3.4.3 Dimensiones, atributos, grupos y medidas
Los conceptos descriptores identificados se distinguen ahora entre dimensiones (Dimensions),
que describen los datos y forman el identificador (clave) de los datos asociados, y atributos
(Attributes), que proporcionan información descriptiva adicional para cualificar el dato y la
medida (fenómeno observado).
Las siguientes dimensiones (Dimensions) pueden ser detectadas (tal como se ilustran en el
Dibujo 4):

Frecuencia (FREQ);

Región geográfica referida (COUNTRY);

Indicadores de turismo (TOUR_INDICATOR);

Actividad de turismo (TOUR_ACTIVITY);

Tiempo (TIME_PERIOD)
La frecuencia y el tiempo son dimensiones (Dimensions) especiales obligatorias para
cualquier organización de datos TS, que normalmente aparecen juntos con el atributo de
formateo asociado TIME_FORMAT. FREQ y TIME_PERIOD han de señalarse de la
siguiente manera:
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos

Una serie temporal (Time Series) siempre tiene una “frecuencia” (FREQ). Este es un
concepto descriptor que describe los intervalos de tiempo entre observaciones. La
opción “isFrequencyDimension” ha de ser seleccionada para identificarlo. Solamente
puede haber una dimensión (Dimension) de frecuencia por definición de estructura de
datos (Data Structure Definition);

La dimensión tiempo (Time Dimension) (TIME_PERIOD) es una dimensión
(Dimension) especial que debe ser incluida en cualquier definición de estructura de
datos (Data Structure Definition) que vaya a ser usada para mensajes de datos de serie
temporal (Time Series). Esta dimensión (Dimension) se señala como
“isTimeDimension” en la sección de DSD (familia clave - Key Family).
Los elementos de dimensión (Dimension) contienen referencias a un concepto descriptor y a
la lista de códigos (Code List) desde la cual el valor de dimensión (Dimension) se ha de
tomar. El orden en la declaración de las dimensiones (Dimensions) es importante ya que
describe el orden en el que las dimensiones (Dimensions) aparecerán en las claves (keys)
(excepto para la dimensión de tiempo (Time Dimension), que no es parte de la clave).
Normalmente FREQ y COUNTRY son los primeros conceptos en este orden.
Atributos (Attributes) del ejemplo:
Un elemento de tipo atributo del DSD contiene información, como por ejemplo, el concepto
usado para el atributo, el nivel de asociación para ambas representaciones (serie temporal
(Time Series) y transversal (Cross-Sectional)) y si el valor ha de ser proporcionado o no
("obligatorio" contra "condicional").
Entre ellos está, por ejemplo, la unidad de medida o información en OBS_STATUS. Los
atributos (Attributes) con valores codificados incluyen el nombre de la lista de códigos (Code
List) que proporcionan los valores. Los demás pueden tener un formato de datos especificado
mediante el uso del elemento “TextFormat”.
A continuación, el nivel de asociación: "Observación" (observation), "Grupo" (Group),
"Serie" (series) o "Conjunto de Datos" (Dataset) se definen para los atributos (Attributes) en
una representación de una serie temporal (Time Series). El concepto de formato de tiempo se
especifica con la opción “isTimeFormat” (con el valor fijado en “true” -verdadero) y es
habitualmente un atributo de nivel de serie obligatorio cuyo valor se toma de una lista de
códigos (Code List) que cumple con la norma ISO8601. Para los atributos (Attributes)
adjuntos al nivel de grupo (Group), primero ha de especificarse el grupo (Group) al cual los
atributos (Attributes) se adjuntan con un elemento tipo “AttachmentGroup”4.
En el dibujo 4 - Conceptos unidos a la tabla estadística TS, que se encuentra más arriba, se
muestra como el OBSERVATION STATUS (estado de observación) se relaciona
directamente con el valor de observación (“observation level”). TIME FORMAT (formato de
tiempo) se mantiene normalmente en el mismo nivel (“serie” en el ejemplo) que las
dimensiones FREQUENCY (frecuencia) y TIME PERIOD (periodo de tiempo). UNIT
(unidad) se adjunta así mismo al nivel de serie.
4
Se proporcionan más explicaciones en profundidad sobre niveles de asociación
atributos en el libro del estudiante n. 2 "El modelo de información SDMX".
para
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Nivel de asociación para los atributos (Attributes) en la representación de datos de serie
temporal (Time Series):
Atributo
Nivel de asociación
OBSERVATION STATUS
Observación
TIME FORMAT
Serie
UNIT
Serie
Tabla 8 - Atributos (Attributes) con su nivel de
asociación
Estructuras de agrupamiento / empaquetado:
El elemento de grupo (Group) declara los agrupamientos deseados de datos, por ejemplo el
“sibling group”, que contienen un conjunto de series que son idénticas con respecto a sus
conceptos, excepto el hecho de que son medidas con distintas frecuencias (observaciones
mensuales, trimestrales y anuales). No se muestra ningún agrupamiento en el ejemplo5.
Medida primaria (Primary Measure):
Su misión es indicar qué concepto contendrá el valor medido. Se encuentra asociada
convencionalmente al concepto de valor de observación (Observation Value) (OBS_VALUE)
para el formato de datos de serie temporal (Time Series).
3.5 Definiciones adicionales
transversales
para
la
representación
de
datos
Las representaciones transversales (Cross-Sectional) de los datos pueden obtenerse de la
misma definición de estructura de datos (Data Structure Definition) de la que se estructuran
las representaciones de serie temporal (Time Series), siempre que se proporcionen los
metadatos de estructura adicionales que sean necesarios. Por lo tanto, una funcionalidad
específica permite que se declaren múltiples medidas en la definición de estructura de datos
(Data Structure Definition), tomando así sus valores de representación de lo que podría
llamarse una “dimensión de medidas transversales” (Cross-Sectional Measure Dimension).
Cuando los datos se estructuran para representar un conjunto de múltiples observaciones en
un único momento en el tiempo, la “sección” (una o más observaciones para cada medida
declarada) reemplaza a la serie en la estructura de datos para el formato transversal (CrossSectional).
Las estructuras de datos transversales (Cross-Sectional) usan los mismos conceptos al
describir los datos. La relación de los conceptos cambia (ej.: de serie a sección) para la
presentación transversal (Cross-Sectional) de los datos.
La definición de la clave de los datos también cambia, puesto que cada medida transversal
(Cross-Sectional Measure) representa al menos una dimensión (Dimension) de la clave al
nivel de sección. Estas dimensiones (Dimensions) se encuentran recogidas en la denominada
“dimensión de medida” (Measure Dimension).
5
Se proporcionan más explicaciones en profundidad sobre las estructuras de
agrupamiento / empaquetado en el libro del estudiante n. 2 – El modelo de información
SDMX.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Los otros elementos de la clave pueden encontrarse a nivel sección en el ejemplo, de la misma
forma que su declaración a nivel de serie para las estructuras de datos en serie temporal
(Times Series).
Como consecuencia, el ejemplo transversal (Cross-Sectional) muestra las mismas clases de
datos que las hechas antes a partir de una serie temporal (Time Series) en una organización
diferente.
Además de los elementos de la DSD para los datos de serie temporal (Time Series), se han de
añadir especificaciones adicionales al formato transversal (Cross-Sectional) con el fin de que
se pueda usar la DSD para mensajes de datos SDMX-ML de ambas organizaciones de datos.
Las múltiples medidas de la representación de datos transversales (Cross-Sectional) han de
definirse en la dimensión de medida (Measure Dimension). Los valores de la dimensión de
medida (Measure Dimension) también se tratarán como conceptos:

“COUNTRY” se declara como “dimensión de medida” (“Measure Dimension”), y
los elementos de esta dimensión (Dimension) se toman de una lista de código
“CL_COUNTRY” (por favor comparar con la tabla 7 - Vista general de las listas de
códigos (Code Lists));

Además, ha de definirse el nivel de asociación para las dimensiones (Dimensions) y
los atributos (Attributes) con respecto al formato transversal (Cross-Sectional):
Dimensión
Nivel de Asociación
FRECUENCY
TOUR_INDICATOR
TOUR_ACTIVITY
TIME PERIOD
Sección
Sección
Sección
Sección
Atributo
Nivel de Asociación
OBSERVATION STATUS
TIME FORMAT
UNIT
Observación
Sección
Sección
Tabla 9 – Asociación transversal (Cross-Sectional)
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Dibujo 5 – Conceptos unidos a la tabla estadística CS
3.6 Construcción de la estructura de datos SDMX-ML
Tras tener una visión general adecuada de la estructura de los datos, la estructura que se
presenta en la tabla 10 puede definirse formalmente en SDMX-ML, preferentemente con la
ayuda de una herramienta dedicada SDMX, como por ejemplo, el Data Structure Wizard
(DSW) o la función de construcción de DSD del registro SDMX (“SDMX Registry”) de
Eurostat.
ESTRUCTURA PARA LA DSD – Serie Temporal (TS) y Transversal (CS)
Clave
(TS)
Clave
(CS)
Nivel de Asociación y estado
de uso
ID Concepto
Nombre de
Concepto
ID Formato de Lista
de Códigos
Nombre de
Lista de
Códigos
Dimensiones
1
1
Sección de
Asociación
CS
2
FREQ
Frecuencia
CL_FREQ(1.0)
Lista de
códigos de
frecuencia
COUNTRY
País
Turístico
CL_COUNTRY(1.0)
Lista de
códigos de
País
3
2
Sección de
Asociación
CS
INDIC_TO
Indicador
de Turismo
CL_TOUR_INDICAT
(1.0)
Lista de
códigos de
Indicador de
Turismo
4
3
Sección de
Asociación
CS
ACTIVITY_TO
Actividad
Turística
CL_TOUR_ACTIVITY
(1.0)
Lista de
códigos de
Actividad de
Turismo
Medidas CS
AT
Austria
CL_COUNTRY(1.0)
Lista de
códigos de
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
País
ES
España
CL_COUNTRY(1.0)
Lista de
códigos de
País
FR
Francia
CL_COUNTRY(1.0)
Lista de
códigos de
País
IT
Italia
CL_COUNTRY(1.0)
Lista de
códigos de
País
CL_OBS_STATUS
(1.0)
Lista de
códigos del
estado de
observación
4
Referencia de Tiempo y observaciones
Sección de
Asociación
CS
TIME_PERIOD
Período de
tiempo
OBS_VALUE
Valor de
observación
Atributos de observación asociados
Nivel
de
asociaci
ón / TS
Nivel de
asociación /
CS
Condicional
Obligatorio
Observa
ción
Observación
Condicional
OBS_STATUS
Otros atributos
Serie
Sección
Obligatorio
UNIT
CL_UNIT(1.0)
Lista de
códigos de
unidad
Serie
Sección
Obligatorio
TIME_FORMAT
CL_TIME_FORMAT
(1.0)
Formato de
tiempo
Tabla 10 – Vista general de la estructura para la creación de la DSD
Al aplicar una de esas herramientas (por ejemplo el DSW) para definir un DSD con sus
artefactos asociados, las definiciones de estructura de datos (Data Structure Definitions)
definidas se almacenarán en un formato de mensaje de estructura SDMX-ML (SDMX-ML
Structure Message) dedicado. El denominado formato de mensaje de estructura SDMX-ML
(SDMX Structure Message) contiene la descripción de los metadatos estructurales, tales como
la familia clave (Key Family), el esquema de concepto, conceptos y listas de códigos (Code
Lists). Como los mensajes de estructura SDMX-ML (SDMX-ML Structure Messages) no son
fáciles de leer, el dibujo 6 - La parte de Familia Clave (Key Family) de la MIG (Message
Implementation Guide) - muestra la estructura de datos en el formato sencillo de guía de
implementación de mensaje (MIG: Message Implementation Guide).
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Dibujo 6 – La parte de Familia Clave (Key Family) de la MIG (Message
Implementation Guide)
3.7 Formato transversal especial (censo)
Con respecto al establecimiento del nuevo Censo 2011, se opta por una organización de datos
transversales (Cross-Sectional) especiales para el intercambio de datos. Primero, se debe
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
describir un hipercubo como una DSD. Por consecuente, se debe crear una DSD para cada
uno de los hipercubos de censo.
El formato de estructura de datos detallado más abajo (organización de datos CS sin medidas
CS) para la aplicación piloto del “Census Hub” fue elegido por su flexibilidad en cuanto al
manejo de datos tabulados transversalmente y su estructura específicamente fácil de
implementar.
Se espera que este tipo de DSD se use frecuentemente en el futuro para transmisiones de datos
similares.
El ejemplo se centra en el primer hipercubo de censo incluido en el proyecto piloto de
“Census Hub” con las dimensiones (Dimensions): AGE, CAS (current activity status, “estado
de actividad actual” en inglés), GEO (geographical area) y SEX. Un segundo hipercubo
reemplaza a la dimensión (Dimension) CAS (current activity status) por: Marital status
(“estado civil”).
La especificación de la estructura transversal (Cross-Sectional) del censo del primer hipercubo
puede resumirse de la siguiente forma:

No se miden fenómenos múltiples, por tanto no se definen medidas transversales
(Cross-Sectional Measures);

La medida primaria (Primary Measure) (OBS_VALUE se incluye para cumplir con el
estándar SDMX y para medir el fenómeno asociado;

Las dimensiones (Dimensions) declaradas: AGE, CAS (current activity status), GEO
(geographical area) y SEX, las cuales representan la “clave” para los datos del censo
(census), se relacionan con la medida OBS_VALUE al nivel CS de “Observation”.
Las siguientes dimensiones (Dimensions) son especiales: TIME_PERIOD y FREQ.
Las dimensiones (Dimensions) TIME-PERIOD y FREQ y el atributo
TIME_FORMAT se relacionan con el nivel de grupo (Group) CS;

Un atributo (Attribute) más completa la definición de las DSD: estado de observación
(OBS_STATUS), que se relaciona con el nivel “Observational”.
La construcción del DSD sigue los mismos pasos descritos anteriormente, pero teniendo en
cuenta que las dimensiones (Dimensions) descritas arriba reducen la complejidad en cuanto a
los pasos y al número, ya que ninguna dimensión (Dimension) de medida transversal (CrossSectional Measure) ha de ser definida con sus conceptos asociados.
La definición de estructura de datos (Data Structure Definition) construida tiene la misión de
manejar los mensajes de datos SDMX-ML en el formato transversal (Cross-Sectional),
aunque una organización de datos TS también sería posible, ya que las dimensiones
(Dimensions) tiempo, frecuencia y formato de tiempo están definidas.
La tabla 11 - Visión general de la estructura para la creación de la CENSUS DSD, presenta
una vista general de las definiciones necesarias de la CENSUS-DSD.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Tabla 11 – Visión general de la estructura para la creación de la CENSUS-DSD
ESTRUCTURA PARA LA DSD – “Census HUB” – Transversal (CS)
Clave
(cs)
Nivel de asociación y estado de
uso
Id concepto
Nombre de
concepto
Id lista de códigos
Dimensión
1
Observación de
Asociación CS
AGE
Clases de edad
CL_AGE_M
2
Observación de
Asociación CS
CAS
Estado Actual de
Actividad
CL_CAS_M
3
Observación de
Asociación CS
GEO
Área geográfica
CL_GEO_M
4
Observación de
Asociación CS
SEX
Sexo
CL_SEX_M
Grupo de
Asociación CS
TIME_PERIOD
Período de
tiempo
Grupo de
Asociación CS
FREQ
Frecuencia
CL_FREQ_M
Medida Primaria
Observación de
Asociación CS
Condicional
OBS_VALUE
Valor de
observación
Atributos
Grupo de
Asociación CS
Obligatorio
TIME_FORMAT
Formato de
tiempo
CL_TIME_FORMAT
Observación de
Asociación CS
Condicional
OBS_STATUS
Estado de la
Observación
CL_OBS_STATUS
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
4
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Creación paso a paso de la DSD para el ejemplo de turismo
4.1
Data Structure Wizard (DSW)
La aplicación “Data Structure Wizard” (DSW) proporciona una solución mejorada para la
gestión de definiciones de estructuras de datos (DSD - Data Structure Definitions) dentro
del estándar SDMX v2.0. Puede actuar como una herramienta híbrida que puede usarse tanto
offline como online (unida a un “SDMX Registry”), dependiendo de lo que elija el usuario y
de sus derechos de acceso.

El modo offline tiene como fin el mantenimiento de artefactos SDMX v2.0. Un
repositorio local se utilizará para almacenar archivos de estructura SDMX-ML de los
artefactos;

En el modo online, la herramienta se comunica con cualquier “SDMX Registry” que
cumpla con el estándar (ej: “SDMX Registry” de Eurostat) ofreciendo al mismo
tiempo todas las funcionalidades proporcionadas en el modo offline. Además, tras
editar y almacenar los artefactos DSD localmente (offline), el artefacto editado (o uno
nuevo) puede enviarse al “SDMX Registry” mientras que el usuario tenga privilegio
de “mantenimiento”.
Otras habilidades de la aplicación incluyen la creación de ficheros de muestra de datos
SDMX-ML desde plantillas DSD o la construcción de la guía de implementación de mensajes
(MIG - Message Implementation Guide) para una DSD dada. El DSW (“Data Structure
Wizard”) también proporciona varios mecanismos de importación/exportación desde/a
ficheros SDMX-ML v2.0. El sistema HELP de la aplicación ofrece explicaciones paso a paso
con la ayuda de imágenes para la creación de cada artefacto SDMX con el DSW (“Data
Structure Wizard”).
A modo de resumen, el DSW (“Data Structure Wizard”) cubre las siguientes funcionalidades
para el manejo de artefactos de metadatos estructurales:

Interacción con cualquier “SDMX Registry” que cumpla con el estándar, tal y como se
describe más arriba.

Mantenimiento de los siguientes artefactos SDMX v2.0:
o

Listas de códigos (Code Lists);
o Esquemas de concepto (Concept Schemes);
o Definiciones de estructuras de datos (Data Structure Definitions);
o Flujos de datos (Data Flows);
o Esquemas de categoría (Category Schemes);
o Listas de códigos jerarquizadas (Hierarchical Code Lists);
o Esquemas de organización (Organisation Schemes);
Creación de plantillas de mensaje de datos para una DSD específica en formato
SDMX v2.0;

Importación y exportación de artefactos desde/a formato SDMX-ML v2.0;

Importación y exportación desde/a otros formatos;

Construcción y exportación de una MIG (Message Implementation Guide) para una
DSD dada;
26/45
Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos

Impresión de informes resumen para listas de códigos (Code Lists), conceptos sacados
de esquemas de concepto (Concept Schemes), DSD, flujos de datos (Data Flows) e
impresión de informes para los componentes DSD y para los códigos de las listas de
códigos (Code Lists);

Habilidades de búsqueda (buscar un flujo de datos (Data Flow) para una DSD
especificada, buscar una DSD para un flujo de datos (Data Flow) especificado, buscar
todas las DSD usando una lista de códigos (Code List) y buscar todas las DSD usando
un concepto dado.
4.2 Creación de una DSD de turismo con el DSW6
4.2.1 Definición de listas de códigos
Para crear una nueva lista de códigos (Code List) en la aplicación: al seleccionar 'Add' desde
el menú contextual del nodo 'Code lists', se muestra una nueva página de lista de códigos
(Code List) en la parte derecha de la pantalla y, en la ventana izquierda, un nodo hijo aparece
de las listas de códigos (Code Lists) marcados con '++' (tal como indica la flecha roja '2' en el
dibujo abajo).
Para crear una lista de códigos (Code List), los requisitos mínimos son rellenar los campos
obligatorios de las secciones 'Code List Attributes Panel' y 'CodeList Properties Panel', y
presionar el botón 'Save Code List'. Los campos obligatorios están destacados en amarillo y
6
La siguiente creación de la DSD paso a paso solo trata los objetos principales y los
elementos que son necesarios para construir la DSD para el ejemplo de turismo. Para
una introducción más específica sobre el DSW, se proporciona una guía junto con la
herramienta además de un sistema de ayuda interno que ofrece una orientación
detallada sobre la creación de artefactos. Para este capítulo se usó la versión 0.8.6 del
DSW.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
señalados con el signo (*).
Información de Listas de Códigos
En la página mostrada en el dibujo de arriba, seleccionar la etiqueta 'CodeList Information'
cómo indica la flecha roja '3'.
En el Code List Attributes Panel (4) el usuario ha de realizar las siguientes acciones:

Rellenar el 'ID' obligatorio;

Seleccionar la 'Agency ID' que se encuentra previamente rellenada con el primer
'AgencyID' de la lista de agencias proporcionada por la aplicación (requiriéndose así a
un esquema de organización (Organisation Scheme) y al menos la definición de una
agencia (ej: ESTAT) en la sección de artefactos del esquema de organización
(Organisation Scheme));

Los otros campos se pueden rellenar opcionalmente. El campo 'Version' lo puede
proporcionar el usuario, pero si se omite, la versión se considerará como 1.0 o
incrementada consecutivamente para una nueva lista de códigos (Code List).

Si la casilla 'Is Final' se encuentra seleccionada, el artefacto se protegerá (ninguna
modificación más será posible) y podrán ser añadidas referencias por otros artefactos
(ej: por un DSD).
En el CodeList Properties Panel (5) el usuario puede realizar las siguientes acciones:

Rellenar el campo obligatorio 'Names'. Se ha de definir al menos un valor localizado
(lenguaje).

Para guardar toda la información introducida, presionar 'Save CodeList' (6).
Elementos de Listas de Códigos
En la etiqueta 'CodeList Elements' hay una sección con elementos existentes enumerados que
provienen de la lista de códigos (Code List) seleccionada (con su valor y código padre), como
indica la flecha roja '1' en el dibujo de abajo.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Para añadir un valor, presionar el botón 'New Code' como indica la flecha roja '2', y entonces:

Rellenar el campo obligatorio 'Value' con el código (3);

Rellenar el campo 'Descriptions' (4), que también es obligatorio, con la descripción del
código;

Presionar el botón 'Save Code' (5) y la información se añadirá en la sección superior
de la etiqueta 'Codelist Elements';

Los pasos (2-5) se repiten para introducir cada código ;

El botón 'Remove Code' borra un código después de seleccionarlo;

Para ver los códigos creados como un árbol de código, el usuario debe presionar el
botón de 'Tree view' de la sección señalada por la flecha '2' y una ventana aparecerá
mostrando el árbol de código.
Después de haber rellenado todos los campos obligatorios, la nueva lista de códigos se
guardará al presionar 'Save Code list' (6). Como resultado, el árbol de la ventana izquierda de
la pantalla se refrescará para mostrar la nueva lista de s (Code List) creada. El nombre de la
nueva lista de códigos (Code List) es una combinación del 'ID', 'Agency ID' y 'Version', que lo
identifica singularmente.
4.2.2 Definición de esquema de concepto (Concept Scheme)
Los esquemas de concepto (Concept Schemes) representan una colección de conceptos. Para
iniciar la creación de un esquema de concepto (Concept Scheme) en la aplicación DSW:
29/45
Guía de auto-aprendizaje en SDMX

Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Seleccionar el nodo de artefacto 'ConceptSchemes' del árbol de artefactos SDMX, hacer
clic con el botón derecho y seleccionar ‘Add’ (1).
Un nodo hijo de 'ConceptSchemes' aparecerá marcado con '++' (2). En el dibujo de arriba hay
dos etiquetas ('ConceptScheme Information' y 'ConceptScheme Elements') donde el usuario
tiene que completar por lo menos la información obligatoria para crear un nuevo artefacto
ConceptScheme.
Información de Esquema de Concepto (3)
En el ConceptScheme Attributes Panel (4) se pueden realizar las siguientes acciones:

Rellenar el 'ID', seleccionar 'Agency ID' y proporcionar 'Version'; si no se rellenase
este campo, la versión por defecto será la 1.0;

Rellenar los otros campos opcionalmente. Al seleccionar la casilla 'Is Final' se protege
el artefacto guardado y se permite añadir referencias.
En el ConceptScheme Properties Panel (5) se pueden realizar las siguientes acciones:

Rellenar el campo obligatorio 'Names'. Rellenar opcionalmente el campo 'Description'
en el lenguaje respectivo para cada nombre introducido que dependa de un lenguaje.
Guardar toda la información introducida al presionar el botón 'Save ConceptScheme' (6).
Elementos de esquema de concepto (Concept Scheme)
En la etiqueta superior 'ConceptScheme' (1 - en el dibujo más abajo) se encuentra una sección
con tablas que enumeran los conceptos definidos para el esquema de concepto (Concept
Scheme) actual con su ID y su concepto padre (esto por ejemplo es aplicable a los conceptos
de medida CS (CS Measure Concept): AT, ES, FR e IT, donde el concepto COUNTRY se
tiene que introducir).
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
En la sección Concept *NAME* Properties el usuario puede añadir un concepto para el
esquema actual que se está completando, al presionar el botón 'New Concept' (2).
Después de presionar 'New Concept', la tabla de la cabecera de la etiqueta se habilita (si es
que estaba vacía) y se añade una nueva línea de cuadrícula (rectángulo rojo). Los siguientes
pasos han de realizarse:

Rellenar el campo 'ID' y 'Names' (3 y 4), ambos obligatorios y por ellos señalados en
amarillo y con un *;

Rellenar el panel 'Text Format' con las propiedades que se muestran.
Presionar el botón (5) 'Save Concept' y la información se añadirá a la línea de cuadrícula de la
tabla.
Los pasos que van del 2 al 5 se tendrán que repetir para cada concepto necesario en el
ejemplo. Para ver los conceptos creados o asociados con el esquema de concepto (Concept
31/45
Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Scheme) actual como una lista en forma de árbol, presionar el botón 'Tree view'.
Para guardar el esquema de concepto (Concept Scheme) entero, que ahora incluye los nuevos
conceptos creados para el ejemplo de turismo en la tabla, presionar el botón (6) 'Save
ConceptScheme'.
4.2.3 Definición de una DSD
Antes de empezar a crear una nueva DSD, debe de haber en la aplicación DSW al menos un
esquema de concepto (Concept Scheme) con los conceptos definidos.
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Al seleccionar 'Add' dentro del menú contextual del nodo 'DSDs', un nueva página de DSD
muestra en la parte derecha de la pantalla, y concretamente en la ventana derecha, un nodo
hijo de DSD aparecerá señalado con '++' (2). Para empezar a completar el artefacto DSD,
seleccionar la etiqueta 'DSD Information' (3) como en el dibujo de arriba.
Información DSD
En el DSD Attributes Panel (4) el usuario deberá realizar las siguientes operaciones:

Rellenar los campos obligatorios 'ID' y 'AgencyID', que se encuentran ya rellenados
con el primer AgencyID de la lista 'OrganisationScheme' proporcionado por la
aplicación DSW;

Los otros campos ('Valid From', 'Valid To', 'URI', 'URN' e 'Is Final') son opcionales.
El campo URI apunta a un mensaje de estructura SDMX (SDMX Structure Message)
que contiene detalles completos sobre el flujo de datos (Data Flow). El atributo 'URN'
(universal resource name) puede albergar un vínculo válido con el registro SDMX
(“SDMX Registry”). Si se selecciona la casilla 'Is Final', el artefacto se protegerá
(ninguna modificación más será posible) y podrán ser añadidas referencias por otros
artefactos (ej: un flujo de datos (Data Flow) basado en esta DSD);

El campo 'Version' se puede rellenar. Si se omite, la versión será la 1.0. Los campos
'ValidFrom' y 'ValidTo' pueden albergar fechas que proporcionen información de
validación suplementaria sobre la versión actual del DSD.
En el DSD Properties Panel (5) se requieren las siguientes acciones:

Rellenar el campo 'Names', y opcionalmente, rellenar el campo 'Description'.
Para guardar toda la información introducida, presionar 'Save DSD'.
Elementos DSD – Medida Primaria
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
La pantalla 'DSD' contiene una segunda etiqueta que se llama 'DSD Elements' (2).
En primer lugar la etiqueta 'Primary Measure' (señalada en un cuadrado rojo) se tiene que
rellenar. Presionar el botón 'Choose' (2) para seleccionar el concepto OBS_VALUE
relacionado. Un ventana aparecerá mostrando donde el usuario puede buscar y seleccionar el
concepto del esquema de concepto (Concept Scheme) relacionado por ID o por nombre.
Después de rellenar todos los campos obligatorios, con el botón 'Save DSD' (3) se almacena el
artefacto actualizado.
Elementos DSD - Dimensiones
En el 'DSD Elements' (1) del dibujo de abajo, seleccionar la etiqueta 'Dimensions' (2).
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
En este panel el usuario deberá realizar las siguientes acciones:

Añadir una nueva dimensión (Dimension), al presionar el botón 'New Dimension' (3).
Una nueva línea de cuadrícula se añadirá a la tabla (rectángulo rojo) enumerando las
dimensiones (Dimensions) incluidas en la DSD actual;

Para seleccionar un 'Role' (4) el usuario ha de elegir una de estas opciones de la lista:
'Dimension', 'TimeDimension', 'FrequencyDimension' o 'MeasureDimension';

Como COUNTRY es la dimensión (Dimension) de medida de nuestro ejemplo, los
campos Role, Concept y Code List que proporcionan los valores para el concepto
COUNTRY han de ser elegidos adecuadamente (4-6);

Completar opcionalmente los elementos de la sección Text Format para definir un
formato de texto específico para la dimensión (Dimension).
Para guardar la dimensión (Dimension) y la estructura de datos actualizada, presionar primero
'Save Dimension' (7) y luego 'Save DSD' (8).
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Una vez que las dimensiones (Dimensions) reflejadas arriba se hayan definido, el usuario
pasará a la siguiente etiqueta.
Elementos DSD – Claves de Grupo
El usuario podrá declarar aquí cualquier agrupamiento dentro de las dimensiones
(Dimensions) declaradas (no temporales). Estas forman claves parciales a las que se les puede
adjuntar atributos (Attributes). Un posible agrupamiento es el denominado ‘Sibling group’,
que no se definirá para el ejemplo de turismo. El dibujo inferior ilustra los pasos a seguir para
completar los campos:

Añadir un nuevo grupo (Group) al presionar 'New Group' (3);

Rellenar el recuadro 'Group Key ID' (4) con el nombre de la clave de grupo (Group
Key);

Seleccionar la dimensión (Dimension) que forma la clave de grupo (Group Key) de la
lista 'Available' y transferirla a 'Selected' (5).
Guardar el grupo (Group) al presionar el botón 'Save Group' (3 - detrás de 'New Group'), y
entonces presionar 'Save DSD' (6).
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Elementos DSD – Medidas XS
En la etiqueta 'DSD Elements' (1) seleccionar las definiciones para las medidas transversales
(Cross-Sectional Measures) en la etiqueta 'XS Measures' (2) como en el dibujo de abajo.
Esta pantalla solo se habilitará si el usuario ha seleccionado en la etiqueta 'Dimensions' de
arriba, el valor 'Measure Dimension' de la lista 'Role' para la dimensión de COUNTRY.
Las siguientes acciones serán necesarias para crear mediciones transversales (Cross-Sectional
Measures) para la dimensión (Dimension) de medida COUNTRY del ejemplo de turismo:

Elegir el valor para completar el campo 'Concept' (3) para cada medida transversal
(XSMeasures - Cross-Sectional) definida para el artefacto DSD actual y enumerada en
la sección de tabla (señalada con un rectángulo rojo en el dibujo de arriba);
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos

Elegir la lista de código (Code List) COUNTRY;

Nota: no es obligatorio rellenar la sección 'Text Format'.
Para guardar la medida transversal (Cross-Sectional Measure), presionar el botón 'Save
XSMeasure' (4). Para guardar la estructura de datos actual con sus actualizaciones, presionar
el botón 'Save DSD'.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Elementos DSD – Atributos
En la etiqueta 'DSD Elements' (1) del dibujo de abajo seleccionar la etiqueta 'Attributes' (2).
En esta pantalla han de realizarse las siguientes acciones:

Añadir un atributo nuevo al presionar el botón 'New Attribute' (3). Una nueva línea de
cuadrícula se añadirá a la sección de la tabla en la pantalla (señalada con el rectángulo
rojo);

Elegir un concepto presionando el botón 'Choose' del campo obligatorio 'Concept' (4)
y seguir los pasos indicados.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Seleccionar un 'Assignment Status' (5). Este estado indica si un valor ha de ser proporcionado
para el atributo de un fichero de datos. En ese caso, dos estados de asociación son posibles:
'Mandatory' y 'Conditional'.
El elemento 'Attachment Group' se habilita cuando este atributo se atribuye al nivel 'Group'.
Este indica con que grupo (Group) o grupos declarados se puede asociar el atributo. Ningún
grupo (Group) se declara y ningún tipo de relación está prevista en el ejemplo de turismo.

Seleccionar un 'Attachment Level' de la lista respectiva (6). Las opciones disponibles
son 'DataSet', 'Group', 'Series' y 'Observation';

Al seleccionar 'Observation' como nivel de asociación, la sección 'Attachment
Measure' (7) se habilita y el usuario debe elegir de las medidas disponibles, las que
vaya a usar para la asociación. Esto implica el tener que mover al menos un valor
desde la correspondiente lista 'Available' hasta la de 'Selected';

Cuando el usuario selecciona 'Group' como nivel de asociación, la sección 'Attached
Group ID' (8) se habilita y el usuario puede seleccionar normalmente de entre los
grupos (Groups) disponibles aquellos con los que el atributo tiene que asociarse (esto
no es así en el ejemplo de turismo);

El tipo de atributo deberá definirse para los atributos (Attributes) especiales con las
opciones de la lista 'Is...'; éstas son: 'TimeFormat', 'Entity Attribute',
'NonObservational Time Attribute', 'Count Attribute', 'Frequency Attribute' o 'Identity
Attribute'. Por tanto, para el ejemplo, el atributo TIME_FORMAT se señalará como
'Is... TimeFormat';

En la sección 'CrossSectional Attachment Level', el nivel de asociación de la
organización de datos transversales (Cross-Sectional) se tiene que definir, ya que la
DSD TOURISM admite tanto ficheros de datos TS como CS;

La sección 'Text Format' se puede rellenar opcionalmente.
Para guardar el atributo que se está editando, presionar el botón 'Save Attribute' (9). Para
guardar la estructura de datos actual, presionar el botón 'Save DSD' (10)
4.2.4 Exportar DSD
Para exportar el DSD a un fichero de estructura SDMX-ML, incluyendo los artefactos
referenciados (listas de códigos (Code Lists), esquema de concepto (Concept Scheme)), el
usuario ha de hacer clic con el botón derecho sobre el DSD respectivo en el árbol 'SDMX
Artefacts' y elegir 'Export' en el menú. También es posible exportar el DSD y los artefactos
asociados, como las listas de códigos (Code List) y el esquema de concepto (Concept
Scheme), por separado. Los ficheros SDMX-ML exportados se alojan en un archivo dentro de
un anexo a este libro del estudiante.
En el 'Export Panel' de la derecha, se selecciona la DSD para la exportación incluyendo sus
referencias (casilla). Al presionar el botón 'Export', el destino de exportación se puede
seleccionar. El DSW tiene una función similar que permite importar los DSD y otros
artefactos.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
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Guía de auto-aprendizaje en SDMX
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Guía de implementación de mensajes
La guía de implementación de mensajes (Message Implementation Guide) es un documento
(en formato de fichero rich-text) que enumera todas las especificaciones de una DSD. La MIG
(Message Implementation Guide) ayuda al usuario a producir o incluso a leer/comprender un
conjunto de datos SDMX (SDMX Dataset) y/o su estructura. Está diseñada para gente sin
experiencia previa con SDMX o XML.
Para ello, la MIG (Message Implementation Guide) contiene descripciones detalladas de la
estructura de un conjunto de datos (Dataset) particular en relación a los siguientes elementos:

Dimensiones (Dimensions) (concepto, representación y nivel de asociación);

Medidas (Measures) (concepto, representación y nivel de asociación);

Atributos (Attributes) (concepto, representación y nivel de asociación);

Conceptos (Concepts);

Listas de códigos (Code Lists).
La herramienta DSW contiene una función para crear una MIG para una DSD definida. Para
construir y guardar la MIG (como fichero rtf), el usuario debe presionar el botón 'Download
MIG' (señalado con el rectángulo rojo) en el dibujo de abajo. Se puede seleccionar el destino
de la carpeta de descarga y confirmar la operación.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
En el archivo de anexo se presenta un ejemplo de la MIG para la DSD de turismo.
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Libro del estudiante n. 4 - Definición de estructura de datos
Glosario
La tabla 12 presenta la lista de conceptos y acrónimos con sus definiciones.
Concepto
Definición
COG
Directrices Orientadas al Contenido (Content Oriented
Guidelines)
CS
Transversal (Cross-Sectional)
DSD
Definición de Estructura de Datos (Data Structure
Definition)
DSW
Data Structure Wizard
ISO
Organización Internacional para la Estandarización
(International Organisation for Standardisation)
MIG
Guía de Implementación
Implementation Guide)
MSD
Definición de Estructura de Metadatos (Metadata Structure
Definition)
SDMX
Intercambio de Datos y Metadatos Estadísticos (Statistical
Data and Metadata eXchange)
SDMX-IM
Modelo de Información SDMX (SDMX Information
Model)
SDMX-ML
Lenguaje de Marcas SDMX (SDMX Mark-up Language) Formato XML para el intercambio de datos y metadatos
estructurados en SDMX
TS
Serie Temporal (Time Series)
URI
Identificador de Recursos Unificados (Unified Resource
Identifier)
URN
Nombre de Recursos Unificados (Unified Resource Name)
XML
Lenguaje de Marcas Extensible (EXtensible Mark-up
Language)
de
Mensajes
(Message
Tabla 12 - Glosario
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