Valoraciones a la calidad de los datos en las estadísticas públicas y privadas, en la era del BIG DATA

Fernando Ariel Manzano, Daniela Soledad Avalos

Resumen


Objetivo: Describir las diferentes valoraciones respecto a la calidad de los datos en las estadísticas públicas y en el sector empresarial privado. Se examinan los cambios producidos en el marco de la calidad estadística en ambos contextos, observando las potencialidades del uso del Big Data. Diseño/Metodología/Enfoque: El artículo es de carácter exploratorio. Mediante una amplia búsqueda de información especializada, se describe el conocimiento vinculado a esta problemática, desarrollada en los últimos años. Resultados/Discusión: Las fuentes de una estructura Big Data en las estadísticas oficiales presenta diversas problemáticas, porque no fueron generadas para propósitos estadísticos. En el sector empresarial privado los macrodatos poseen un potencial valor para la optimización de las operaciones. No obstante, en la industria digital, se desarrollan conductas anticompetitivas, debido que el acceso y la calidad de los datos depende de las decisiones de pocos proveedores.

 

Conclusiones: En el sector empresarial se alteraron las formas de tomar decisiones, respecto de la disponibilidad y comercialización de datos, siendo la calidad de los datos el elemento que potencia un mayor valor económico. Asimismo, en los institutos de estadística el aumento constante del flujo de los repositorios de datos, llevo a cambios en los principios de buenas prácticas, para difundir información oficial con precisión y confiabilidad.

 

Originalidad/Valor: En los últimos años, el crecimiento exponencial del almacenaje y explotación de datos aumento la demanda de los usuarios de la apertura de datos, así como también genero cambios en la gestión de los datos, presentando nuevos retos para la calidad de los datos.


Palabras clave


Estadísticas oficiales; Estadísticas privadas; Big Data; Calidad de los datos; Privacidad de los datos.

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Referencias


Ábrego Molina, Víctor Hugo y Flores Mérida, Antony (2021). Datificación crítica: práctica y producción de conocimiento a contracorriente de la gubernamentalidad algorítmica. Dos ejemplos en el caso mexicano. Administración Pública y Sociedad (APyS), (11), 211-231. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/APyS/article/view/33025

Arretx, Carmen, y Chackiel, Juan (1985). Algunos problemas relativos a la recolección de datos demográficos en los censos de población de América Latina en la década de 1980. Notas de población. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/12712

Bussi, Javier; Marí, Gonzalo Pablo y Méndez, Fernanda (2017). El desafío del big data en estadísticas oficiales en Argentina. Vigesimosegundas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística. Noviembre de 2017. Universidad Nacional de Rosario. https://rephip.unr.edu.ar/handle/2133/10331

Castells, Manuel (2009). Communication power. New York, NY: Oxford University Press.

Castells, Manuel (1997) La era de la información. Economía, sociedad y cultura. Vol. 1 La sociedad red, Madrid: Alianza. http://200.2.15.132/handle/123456789/32960

CavenaghI, Susana (2012). Estimaciones y proyecciones de población en América Latina: desafíos de una agenda pendiente. Asociación Latinoamericana de Población. Rio de Janeiro (Brasil). http://docplayer.es/75504819-Estimaciones-y-proyecciones-de-poblacion-en-america-latina-desafios-de-una-agenda-pendiente.html

CELADE (1999). América Latina: aspectos conceptuales de los censos del 2000. (Seminario Censos 2000: diseño conceptual y temas a investigar en América Latina). Santiago de Chile. Recuperado de https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/5548/S9950308_es.pdf

CEPAL - CELADE. (2020). Censos de Población y Vivienda, Informe final de resultados de la Encuesta sobre estado de avance de los censos de 2020 e identificaciónde las necesidades nacionales. Recuperado de https://celade.cepal.org/censosinfo/documentos/INFORME CENSOS RONDA 2020 LAyCARIBE.pdf

CEPAL (2020). Ley Genérica sobre Estadísticas Oficiales para América Latina (LC/CEA.10/8). Santiago. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/45253/1/S2000046_es.pdf

CEPAL (2011a). Guía para asegurar la calidad de los datos censales. Serie N°74. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/5515/S1100929_es.pdf?sequence=1&isAllowed=y

CEPAL (2011b). Código Regional de Buenas Prácticas en Estadísticas para América Latina y el Caribe. Sexta reunión de la CEA-CEPAL, celebrada en Bávaro, República Dominicana en noviembre de 2011. https://www.parlamericas.org/uploads/documents/CEPAL%20Resources%20-%20codigo-regional-buenas-practicasALC.pdf

CEPAL (2000). Sexto Taller Regional sobre Indicadores sobre el Desarrollo Social. Buenos Aires 15 a17 noviembre 2000. http://hdl.handle.net/11362/20000

Christodoulou, Paraskevi; Decker, Stefan; Douka, Aikaterini Vasiliki; Komopoulou, Charalampia; Peristeras, Vasilios; Sgagia, Sofia; Tsarapatsanis, Vaios; y Vardouniotis, Dimosthenis (2018). Data Makesthe Public Sector Go Round. En P. Parycek, O. Glassey, M. Janssen, H. J. Scholl,E.Tambouris, E. Kalampokis, S. Virkar (eds.). ElectronicGovernment. EGOV 2018. Lecture Notes in ComputerScience(vol. 11.020). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98690-6_19

Concha, Gaston y Naser, Alejandra (2012), “Datos abiertos: un nuevo desafío para los gobiernos de la región”, serie Gestión Pública, Nº 74 (LC/IP/L.313), Santiago, Comisión Económica para América Latina (CEPAL), marzo. Recuperado de https://repositorio.cepal.org/handle/11362/7331

Criado Grande, Ignacio (2016). Las administraciones públicas en la era del gobierno abierto. Gobernanza inteligente para un cambio de paradigma en la gestión pública. Revista de Estudios Políticos, 173, 245–275. http://dx.doi.org/10.18042/cepc/rep.173.07

Del-Fresno-García, Miguel (2014). Haciendo visible lo invisible: Visualización de la estructura de las relaciones en red en Twitter por medio del análisis de redes sociales. El Profesional de laInformacion, 23(3), 246–252. https://doi.org/10.3145/epi.2014.may.04

Di Brienza, María; Freitez, Anitza y León, Armando (2003). ¿El censo 2001, revela avances en la calidad de la información? revista Temas de Coyuntura, (47). https://www.academia.edu/43335466/_El_censo_2001_revela_avances_en_la_calidad_de_la_informaci%C3%B3n

Dufty, David; Bérard, Helene; Lefranc, Sylvie y Signore, Marina (2014). "A suggested framework for the quality of big data", UNECE big data Qual. task team. https://statswiki.unece.org/download/attachments/108102944/Big%20Data%20Quality%20Framework%20-%20final-%20Jan08-2015.pdf?version=1&modificationDate=1420725063663&api=v2

Echegoyen, G. (2004). Registros administrativos, calidad de los datos y credibilidad pública: presentación y debate de los temas sustantivos de la segunda reunión de la Conferencia Estadística de las Américas de la CEPAL (Vol. 21). United Nations Publications. https://www.cepal.org/es/publicaciones/4725-registros-administrativos-calidad-datos-credibilidad-publica-presentacion-debate

Elvers, Eva (2002). Comparison of Survey and Register Statistics. The International Conference on Improving Surveys, agosto 2002, Denmark, University of Copenhagen

Finquelievich, Susana; Prince, Alejandro y Jolías, Lucas (2011): “Territorios digitales: el camino a la Sociedad de la Innovación. El caso de San Luis, Argentina”, en: Revista Iberoamericana de Estudios Municipales, RIEM – ICHEM, Año 2, N° 3, Primer Semestre, marzo de 2011, pp. 41-62.

Galimany Suriol, Aleix (2014). La creación de valor en las empresas a través del Big Data. Grado de Administración y Dirección de Empresas. Universidad de Barcelona. http://diposit.ub.edu/dspace/handle/2445/67546

Gauna, N., Roggi, C., y Zuloaga, N. (2020). Los registros administrativos en la construcción y consolidación del Sistema Estadístico de la Ciudad. Población de Buenos Aires, 17(29). https://www.redalyc.org/journal/740/74065319007/html/

Giusti, Alejandro y Massé, Gladys (1997). Aspectos conceptuales relativos a la evaluación de calidad. En INDEC, Evaluación de la calidad de datos y avances metodológicos Serie J n° 2. Buenos Aires.

Grandinetti, Rita Maria y Nari, Patricia Olga (2021). Ciudades latinoamericanas: la necesidad de ser capaces de gestionar una nueva agenda urbana. A&P Continuidad, 8(14). doi: https://doi.org/10.35305/23626097v8i14.303

Grandinetti, Rita (2013). Tecnología de La Administración Pública. https://tecnoadministracionpub.files.wordpress.com/2014/08/1grandinettinotas-sobre-los-aportes-de-la-gobernanza-y-la-nueva-institucionalidad.pdf

Hermida, Mariano (2016). Metodologías para el tratamiento estadístico de los registros administrativos. In V Encuentro Latinoamericano de Metodología de las Ciencias Sociales (Mendoza, 16 al 18 de noviembre de 2016). http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/108785

Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) (2020). Informe de evaluación de calidad cuantitativa de la segunda prueba piloto: hacia la ronda 2020. (Documentos de trabajo; 33). Ciudad Autónoma de Buenos Aires. https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/poblacion/informe_IIPP_calidad_cuantitativa_censo_ronda2020.pdf

Instituto Nacional de Estadística Y Censos (INDEC) (1987). III Curso de informática para estadísticos. Modulo V. Argentina, Centro regional del IBI para la enseñanza de la informática (CREI)- Centro Interamericano de Enseñanza de Estadística (CIENES), 18 de noviembre al 15 de diciembre de 1987. Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

Jiménez Mora, José Manuel (2009). Gestión de la calidad de la estadística pública. Tesis Doctoral. Universidad Veracruzana. https://148.226.24.32/handle/123456789/47679

Jones, Matthew (2019). Whatwetalkaboutwhenwetalkabout (big) data. TheJournal of StrategicInformationSystems,28(1), 3-16. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2018.10.005

Joyanes Aguilar, Luis (2016). Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Primera edición.

Kim, Gang Hoon; Trimi, Silvana y Chung, Ji Hyong (2014). Big Data Applications in theGovernment Sector: A ComparativeAnalysisamongLeadingCountries. Communicationsofthe ACM, 57(3), 78-85. https://doi.org/10.1145/2500873

Labbé Figueroa, M. F. (2020). Big Data: Nuevos desafíos en materia de libre competencia. Revista chilena de derecho y tecnología, 9(1), 33-62. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0719-25842020000100033

Laliberté, Lucie; Grünewald, Werner y Probst, Laurent (2004). Data quality: a comparison of IMF’s Data Quality Assessment Framework (DQAF) and EUROSTAT’s quality definition. International Monetary Fund. Washington, D.C. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.182.5048&rep=rep1&type=pdf

Lindenboim, Javier (2011). Las estadísticas oficiales en Argentina ¿Herramientas u obstáculos para las ciencias sociales? Trabajo y Sociedad. Nº 16, vol. XV, V. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3731214

Lineros, Eduardo Martin (2017). El trinomio dato-información-conocimiento. In Manual sobre utilidades del big data para bienes públicos (pp. 35-48). Edimema.

Luo, Jar Der; Liu, Jifan; Yang, Kunhao y Fu, Xiaoming (2019). Big data researchguidedbysociologicaltheory: A triadicdialogueamongbig data analysis, theory, and predictivemodels. TheJournal of ChineseSociology,6(1), 11. https://doi.org/10.1186/s40711-019-0102-4

Matus C. (2007). Dimensiones de la calidad según OECD y EUROSTAT. Instituto Nacional de Estadísticas. Santiago, Chile.

Mayer-Schönberger, V., y Cukier, K. (2013). Big data: la revolución de los datos masivos. Turner.

Menéndez Campos, Jesica y Zambrano, María (2020). Calidad de los censos tradicionales de población y vivienda: Evaluación de sus etapas. Matemática, 18(2). http://www.revistas.espol.edu.ec/index.php/matematica/article/view/752

Molina, V. H. Á., y Mérida, A. F. (2021). Datificación crítica: práctica y producción de conocimiento a contracorriente de la gubernamentalidad algorítmica. Dos ejemplos en el caso mexicano. Administración Pública y Sociedad (APyS), (11), 211-231. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/APyS/article/view/33025

Monleon-Getino, Antonia (2015). El Impacto del Big Data en la Sociedad de la Información. Significado y utilidad. Historia Y Comunicación Social, 20(2), 427-445. http://dx.doi.org/10.5209/rev_HICS.2015.v20.n2.51392

Naciones Unidas (2021). “Objetivos de Desarrollo Sostenible”. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/

Naciones Unidas (2017). Principles and Recommendations for Population and Housing Censuses. Revisión 3. Disponible en: https://unstats.un.org/unsd/demographic-social/Standards-and-Methods/files/Principles_and_Recommendations/Population-and-Housing-Censuses/Series_M67rev3-E.pdf.

Naciones Unidas (2015). Informe del Grupo de Trabajo Mundial sobre los Macrodatos en las Estadísticas Oficiales. E/CN.3/2016/1. https://undocs.org/pdf?symbol=es/E/CN.3/2016/1

Naciones Unidas (2011). Manual de revisión de datos de los censos de población y vivienda. Revisión 1. Departamento de Asuntos Económicos y Sociales. División de Estadística. https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesF/seriesf_82rev1s.pdf

Naciones Unidas (2010). United Nations E-Government Survey 2010: Leveraging e-government at a time of financial and economic crisis.

Naciones Unidas (2004). Manual de Organización Estadística. Nueva York, EEUU.

Naciones Unidas (1980). Principios y recomendaciones para la elaboración de Censos de Población y habitación. Serie M N°67. New York.

Naser, Alejandra; Ramírez-Alujas, Álvaro y Rosales, Daniela (2017). Desde el gobierno abierto al Estado abierto en América Latina y el Caribe. Cepal. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/44769/1/S1601154_es.pdf

Ontiveros, Emilio y López Sabater, Verónica (2017). Economía de los datos. Ariel. https://www.fundacioncarolina.es/wp-content/uploads/2018/11/Libro-Economia-de-los-Datos-Ontiveros.pdf

Paliotta, Achille Pierre (2018). Nuevas profesiones y técnicas de web data mining en Argentina: el caso del Data Scientist. Revista del Centro de Estudios de Sociología del Trabajo (CESOT), (10), 63-94. http://ojs.econ.uba.ar/index.php/CESOT/article/view/1405

Pérez-Rave, Jorge; Correa Morales, Juan Carlos y González Echavarría, Fabián (2019). Metodología para explorar datos abiertos de accidentalidad vial usando Ciencia de Datos: Caso Medellín. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 27(3), 495-509. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?pid=S0718-33052019000300495&script=sci_arttext

Pettersson, Hans. (1992). Control de Calidad en Estadísticas Procedentes de Registros y Archivos Administrativos. Instituto Vasco de Estadística. Euskadi.

Reíta Reyes, Jorge Eduardo y Salinas Hernández, Héctor Javier (2016). Análisis de la viabilidad de la implementación de redes Big Data en Colombia. Universidad Distrital FJDC Facultad Tecnológica.

Rodríguez, Patricio; Palomino, Norma y Mondaca, Javier (2017). El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe. Banco Interamericano de Desarrollo. https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/El-uso-de-datos-masivos-y-sus-tecnicas-analiticas-para-el-diseno-e-implementacion-de-politicas-publi.pdf

Ruvalcaba-Gómez, Edgar Alejandro (2020). Percepción del éxito sobre Gobierno Abierto en función del Género: un análisis desde Sociedad Civil Organizada y Gobierno. Revista iberoamericana de estudios municipales, (21), 61-87. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0719-17902020000100061〈=es

Salgado, David (2017). Big Data en la Estadística Pública: retos ante los primeros pasos. Economía industrial, (405), 121-129. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6207520

Salvador, Miquel y Ramió, Carles (2020). Capacidades analíticas y gobernanza de datos en la Administración pública como paso previo a la introducción de la Inteligencia Artificial. Reforma Democr. Rev. CLAD, 77, 5-36. https://clad.org/wp-content/uploads/2021/04/077-01-SR.pdf

Sosa Escudero, Walter (2021) Big data y ciencia de datos: conceptos, oportunidades y desafíos, Nota informativa, Organización Internacional del Trabajo. https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---americas/---ro-lima/---srosantiago/documents/publication/wcms_769307.pdf

Sosa Escudero, Walter (2020). Big data: desafíos para la política pública. Revista del CLAD Reforma y Democracia, (76), 57-70. https://clad.org/wp-content/uploads/2021/01/076-03-SEscudero.pdf

Subirats, Joan (2012), “Nuevos tiempos, ¿nuevas políticas públicas? Explorando caminos de respuesta”, Reforma y Democracia, Nº 54, Caracas. http://www.clad.org/portal/publicaciones-del-clad/revista-clad reformademocracia/articulos/054-octubre-2012/Subirats.pdf.

Tarazona, Jorge. (2006). Proyecto certificación de calidad de la información básica. revista de la información básica, 6 (1), 28-35.

United Nations Global Working Group on Big Data (2016). Recommendations for access to data from private organizations for Official Statistics. Dublin: UnitedNations.

Vásquez Valdivia, Álvaro (2021). “Apertura y uso de datos para hacer frente al COVID-19 en América Latina”, serie Gestión Pública, N° 88 (LC/TS.2021/98), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). https://repositorio.cepal.org/handle/11362/47172

Viggo, Hans; Byfuglien, Jan y Johannessen, Randi (2003). Quality Issues at Statistics Norway. Journal of Official Statistics, 9 (3), 287-303. https://ssb.brage.unit.no/ssb-xmlui/handle/11250/178164

Zúñiga, G. (2019). "Big data y los desafíos que plantea al abuso de posición de dominio". Revista de Actualidad Mercantil. (6), 208-226. https://bit.ly/30m3xzC

Zurbriggen, Cristina (2011). Gobernanza: una mirada desde América Latina. Revista Perfiles Latinoamericanos - Flacso, 38, 39–64. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0188-76532011000200002&script=sci_arttext




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