Web del Centro de Investigaciones Sociológicas - CIS

1) Migración de Liferay DXP a Liferay Community

• Objetivo: reducir coste de licencias y simplificar el stack conservando funcionalidades clave.
• Acciones:
  • Inventario de portlets, hooks y temas existentes.
  • Refactor de extensiones propietarias a APIs disponibles en Community.
  • Plan de corte con doble escritura y ventana de congelación de contenidos.
  • Hardening y configuración de caching, indexación y permisos.
• Resultado: plataforma estable en Community con paridad funcional y base más sostenible para evolutivos.

2) Integración con datos.gob.es

• Objetivo: publicación y sincronización de datasets del CIS en el catálogo nacional de datos abiertos.
• Acciones:
  • Normalización de metadatos (títulos, descripciones, licencias, temáticas).
  • Automatización de altas/actualizaciones mediante tareas programadas y validación previa.
  • Enlace cruzado desde fichas de estudio a recursos en datos.gob.es.
• Resultado: mayor visibilidad, trazabilidad y reutilización de datos del CIS.

3) Nuevo sistema de diseño con Figma

• Objetivo: unificar lenguaje visual y acelerar la implementación.
• Acciones:
  • Definición de tokens de diseño (espaciado, tipografía, color y estados).
  • Biblioteca de componentes UI accesibles (WCAG) y patrones de página.
  • Flujos de handoff a desarrollo con especificaciones y variantes.
• Resultado: consistencia visual y reducción del tiempo de diseño a código.

4) Ejecución de pruebas visuales con Chromatic

• Objetivo: prevenir regresiones visuales en cada cambio.
• Acciones:
  • Integración de Chromatic con el repositorio y CI.
  • Baselines por componente y revisión colaborativa de diffs.
  • Umbrales de tolerancia y paths críticos bloqueantes.
• Resultado: mayor estabilidad visual y detección temprana de errores.

5) Creación de componentes en Storybook

• Objetivo: catálogo vivo de UI, documentado y testeable.
• Acciones:
  • Descomposición a componentes atómicos, moléculas y organismos.
  • Historias con controles, docs MDX y ejemplos de accesibilidad.
  • Pruebas unitarias y de interacción ligadas a stories.
• Resultado: reutilización real de UI y menor deuda técnica.

6) Nuevos entornos basados en Docker

• Objetivo: paridad de entornos y despliegues reproducibles.
• Acciones:
  • Dockerización de front, back, base de datos, buscador y workers.
  • Orquestación con docker-compose para desarrollo y preproducción.
  • Estrategias de configuración por entorno y secretos.
• Resultado: onboarding rápido y menos “works on my machine”.

7) Despliegues automáticos y control de proyecto con GitLab

• Objetivo: implantar CI/CD con calidad y trazabilidad.
• Acciones:
  • Pipelines por rama con stages de build, test, análisis estático y despliegue.
  • Entornos review apps y preproducción con aprobaciones.
  • Versionado semántico, changelog y releases automatizadas.
  • Gestión de issues, milestones y tableros de seguimiento.
• Resultado: entregas frecuentes, predecibles y auditables.

8) Nuevo buscador facetado con Elasticsearch

• Objetivo: potenciar la exploración de todo el fondo documental del CIS.
• Acciones:
  • Modelado de índices para estudios, preguntas y series históricas.
  • Ingesta y normalización de metadatos (años, temas, metodologías, universos, etc.).
  • Facetas por año, tema, tipo de documento, técnica de campo y más.
  • Soporte de sinónimos, acentos, stems y búsquedas por frase.
  • Endpoints de autocompletado y sugerencias.
• Resultado: búsqueda rápida, facetada y orientada a investigación.

9) Cobertura histórica completa (desde 1963)

• Objetivo: ofrecer acceso integral a la producción del CIS desde su fundación.
• Acciones:
  • Consolidación de catálogos legados y limpieza de duplicidades.
  • Enlace entre estudios, cuestionarios, microdatos y series temporales.
  • Metadatos enriquecidos para periodización y comparabilidad.
• Resultado: trazabilidad longitudinal y ampliación de posibilidades analíticas.

Indicadores y mejoras observadas

• Velocidad de entrega: pipelines automáticos y menor tiempo de ciclo.
• Calidad: menos regresiones visuales y más test en componentes.
• Rendimiento: búsquedas y navegación más rápidas y estables.
• Gobernanza: backlog y releases con mayor transparencia.
• Accesibilidad: componentes y patrones alineados con buenas prácticas.

Riesgos gestionados

• Compatibilidad en la migración: mitigada con paridad funcional y pruebas.
• Calidad de metadatos: mitigada con validaciones y reglas automáticas.
• Dependencia de herramientas: mitigada con documentación y alternativas.