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Buena práctica Importada

SANDRA — el asistente de IA conversacional de Singapur para descubrir datos estadísticos nacionales

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Singapur lanzó SANDRA, un chatbot de IA con búsqueda semántica para consultar en lenguaje sencillo las 2.400 tablas del SingStat. Construida a partir de unos 1.000 conjuntos de datos, sigue en beta, sin cifras de uso publicadas.

2400 tables
Data tables in SingStat Table Builder
70 agencies
Public-sector agencies contributing data
1000 datasets
Datasets vectorised for SANDRA (as of 2025)

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Singapore Department of Statistics (DOS), with design consultancy PebbleRoad
Período
Built and launched as a public beta in 2025 (case study published 21 August 2025); ongoing
Palabras clave
digital government, open data, official statistics, conversational AI

Contexto

El Departamento de Estadística de Singapur (DOS) gestiona el SingStat Table Builder, un repositorio de aproximadamente 2.400 tablas de datos procedentes de 70 organismos públicos. Al constatar que el público tiende a buscar en lenguaje cotidiano en lugar de nombres técnicos de los conjuntos de datos, el DOS se asoció con la consultora de diseño PebbleRoad para cerrar esa brecha.

Objetivos

El objetivo era permitir que los usuarios consultaran las estadísticas oficiales en inglés cotidiano y recibieran gráficos, tablas y sugerencias de conjuntos de datos relacionados, liberando al personal del DOS de las consultas de búsqueda rutinarias.

Actividades

El equipo convirtió los metadatos de alrededor de 1.000 de los conjuntos de datos de series temporales del Table Builder en vectores de incrustación (embeddings), trabajando con expertos del dominio para preservar el significado estadístico, y desplegó en AWS un chatbot de búsqueda semántica combinada con LLM llamado SANDRA.

Conclusiones

SANDRA está disponible en beta pública desde agosto de 2025, pero el DOS y PebbleRoad aún no han publicado cifras de uso, adopción o precisión, y solo una parte de los conjuntos de datos ha sido vectorizada hasta ahora, por lo que la iniciativa sigue siendo un proyecto piloto bien documentado pero todavía sin evaluar.

Implementación
Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €)
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año)
Personal y competencias
Department of Statistics (DOS) staff, PebbleRoad design consultancy

Condiciones para el éxito

  • Search-log analysis and user interviews to ground design in real query behaviour
  • Domain experts involved in vectorising metadata to preserve statistical meaning
  • Cloud (AWS) hosting for the semantic-search-plus-LLM system

Modos de fallo comunes

  • Only a subset (about 1,000 of 2,400) of datasets vectorised so far, limiting coverage
  • No published usage, adoption or accuracy evaluation since launch

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national statistics agency
Escala
national
Nivel de ingresos
high

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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