This paper describes the results obtained in the application of process knowledge discovery and data mining in public sector information, focused on the description of the monetary and employment status of citizens in Colombia, using the methodology established in a previous research project masterly thesis of the authors of this article. This methodology is set to the topic of open data that are released in a state of open government, with the aim of discover the hidden knowledge in a set of data that will be published and shared with citizens in general, applying predictive and descriptive algorithms of data mining. With the application of this methodology we obtained trends in the data from the state, city, academic level of the person and its gender, defining specific rules for each attributes related to filter attributes, in addition it was found that the established methodology is a key guide to the success of the project, it is covers all the necessary environment for the treatment of the data and the discovery of knowledge immersed in them, but according to its characteristics can generate bottlenecks when the volume of datasets to analyze is very high.En este trabajo se muestran los resultados obtenidos en la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento y minería de datos en información del sector público, enfocado a la descripción del estado monetario y laboral de los ciudadanos en Colombia, aplicando la metodología establecida obtenida en resultados previos del proyecto de investigación magistral de los autores de este artículo. Dicha metodología está establecida en el campo de los datos abiertos que son liberados en un estado gubernamental de gobierno abierto, con el fin de descubrir el conocimiento oculto en un conjunto de datos que serán publicados y compartidos a la ciudadanía en general, aplicando algoritmos predictivos y descriptivos de minería de datos. Con la aplicación de dicha metodología se obtuvieron tendencias en los datos a partir del departamento, municipio, nivel académico de la persona y su género, definiendo reglas puntuales para cada uno de los atributos relacionado con atributos de filtro, además se constató que la metodología establecida es una guía clave para el éxito del proyecto, ya que enmarca todo el entorno necesario para el tratamiento de los datos y el descubrimiento de conocimiento inmerso en estos, pero según sus características puede generar cuellos de botella cuando el volumen de datasets a analizar es muy alto.