Vivimos rodeados de datos, pero muchas veces no somos conscientes de hasta qué punto los datos abiertos pueden convertirse en herramientas reales, útiles y transformadoras. Este proyecto nace precisamente de esa idea: coger datos públicos, entenderlos y convertirlos en una visualización viva, accesible y comprensible.
En este caso, el reto fue claro:
¿es posible ver en tiempo real dónde están los trenes de Cercanías en España utilizando datos abiertos?
La respuesta es sí. Y además, no hace falta una infraestructura compleja ni acceso a sistemas internos: basta con saber dónde mirar y cómo trabajar con los datos.
https://github.com/guardovich/renfe-realtime-map
El punto de partida: curiosidad y una pregunta sencilla
Todo empezó con una pregunta muy básica:
¿Existe una base de datos con incidencias o información en tiempo real de los trenes de RENFE?
Investigando descubrí que RENFE publica feeds de datos abiertos siguiendo el estándar GTFS-Realtime, un formato internacional utilizado por operadores de transporte de todo el mundo. Estos feeds incluyen información actualizada cada pocos segundos sobre:
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Posición de los trenes
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Estado del servicio
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Avisos e incidencias
No es una “base de datos” tradicional a la que conectarse por SQL, sino algo más interesante: una API pública, accesible desde cualquier programa.
De los datos en bruto a algo comprensible
Uno de los grandes problemas de los datos abiertos es que, aunque estén disponibles, no siempre son comprensibles para el público general. Un archivo JSON lleno de coordenadas y códigos no dice mucho por sí solo.
Por eso decidí convertir esos datos en algo visual y directo:
un mapa interactivo que muestre, en tiempo real, dónde están circulando los trenes de Cercanías.
El proceso fue progresivo:
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Explorar los datos directamente desde la URL pública
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Aprender a leer y filtrar la información relevante
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Construir un pequeño servidor en Python que actuara como intermediario
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Crear una visualización web basada en mapas abiertos
El resultado es un mapa que se actualiza automáticamente, sin recargar la página, y que permite ver la red ferroviaria “respirar” en tiempo real.
Datos abiertos: por qué son tan importantes
Este proyecto es un ejemplo muy claro de por qué los datos abiertos importan.
Gracias a ellos:
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Cualquier persona puede experimentar, aprender y crear
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Se fomenta la transparencia en los servicios públicos
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Se impulsa la innovación independiente
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Se democratiza el acceso a la información
No hace falta pertenecer a una gran empresa ni tener acuerdos especiales. Con conocimientos básicos y curiosidad, se pueden construir herramientas que aporten valor real.
Además, los datos abiertos no solo sirven para crear aplicaciones bonitas. Son la base para:
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Análisis de calidad del servicio
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Estudios de movilidad
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Mejora de la planificación urbana
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Proyectos educativos y de investigación
El papel de la tecnología (y del aprendizaje guiado)
En este proyecto utilicé tecnologías muy accesibles:
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Python para procesar datos
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Flask para servirlos
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OpenStreetMap y Leaflet para visualizarlos
Pero igual de importante fue el proceso de aprendizaje. Este proyecto se desarrolló de forma iterativa, resolviendo errores reales, entendiendo por qué algo no funcionaba y ajustando el enfoque poco a poco.
No es un ejemplo “perfecto” de laboratorio, sino un proyecto real, con tropiezos, pruebas y mejoras continuas. Precisamente por eso es tan valioso desde el punto de vista didáctico.
Mucho más que un mapa
Aunque ahora mismo el proyecto muestra la posición de los trenes, las posibilidades son enormes:
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Integrar incidencias del servicio en tiempo real
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Analizar retrasos y puntualidad
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Crear históricos de circulación
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Visualizar densidad de tráfico ferroviario
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Publicar el sistema como servicio público
Este mapa no es un fin, sino un punto de partida.
Los datos abiertos no son solo un recurso técnico: son una herramienta de empoderamiento. Permiten que ciudadanos, estudiantes, desarrolladores y analistas entiendan mejor cómo funcionan los servicios que usamos cada día.
Este proyecto con los datos de RENFE es una demostración práctica de ello:
con datos públicos, software libre y ganas de aprender, se puede construir algo útil, educativo y transparente.
Seguiré explorando este tipo de proyectos, porque creo firmemente que el conocimiento crece cuando se comparte, y que los datos abiertos son una de las mejores vías para hacerlo.
