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La importancia de los datos en la economía

El equipo de Big Data y Previsión de la Evolución Económica (BigNOMICS) del Centro de Estudios Avanzados del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea organiza el segundo taller de Big Data y Previsión Económica, que se celebrará los días 16 y 17 de marzo de 2021 prácticamente.

Synopsys: Las economías modernas producen conjuntos de datos masivos que necesitan ser analizados utilizando nuevas técnicas de modelización como las relacionadas con la Inteligencia Artificial. La exploración de esta enorme cantidad de información en tiempo real produce nuevos conocimientos que son potencialmente útiles para los responsables políticos a la hora de predecir la economía.

Este taller de dos días es la continuación de la anterior edición organizada y tiene como objetivo debatir los recientes avances en la previsión y previsión económica utilizando big data y nuevas fuentes de datos alternativas. Tendremos dos charlas plenarias y sesiones invitadas sobre los siguientes temas:

Dado el actual contexto de pandemia, el evento se celebrará virtualmente en las tardes (hora CET) de los días 16 y 17 de marzo de 2021. El taller es gratuito para todos los ponentes y participantes. Está previsto publicar en SIGMOD Record un informe posterior al taller con la hoja de ruta de los retos de investigación implicados.

Digitalización de datos

El Big Data está empezando a tener un impacto significativo en nuestro conocimiento del mundo. Esto es importante porque el aumento del conocimiento humano siempre ha desempeñado un papel importante en el incremento de la actividad económica y del nivel de vida. Las continuas mejoras en el precio y la capacidad de las herramientas para recopilar, transmitir, almacenar, analizar y actuar sobre los datos facilitarán la recopilación de más información y su conversión en conocimiento procesable sobre el funcionamiento de los sistemas.

La mejor manera de entender los Big Data es como un recurso sin explotar que la tecnología nos permite por fin aprovechar. Por ejemplo, los datos sobre el clima, los insectos y las plantaciones siempre han existido. Pero ahora es posible recoger esos datos de forma rentable y utilizarlos con conocimiento de causa. Podemos llevar un registro del historial de cada planta, incluidas las pulverizaciones y las precipitaciones. Cuando conducimos una cosechadora sobre el campo, el equipo puede identificar cada planta como cultivo o maleza y aplicar selectivamente el herbicida sólo a las malezas.

Un informe del McKinsey Global Institute estima que el Big Data podría generar un valor adicional de 3 billones de dólares cada año en sólo siete sectores. De ellos, 1,3 billones beneficiarían a Estados Unidos. El informe también estimó que más de la mitad de este valor iría a parar a los clientes en formas tales como menos atascos de tráfico, comparaciones de precios más fáciles y una mejor correspondencia entre las instituciones educativas y los estudiantes. Hay que tener en cuenta que algunos de estos beneficios no afectan al PIB o a la renta personal tal y como los medimos. Sin embargo, implican una mejor calidad de vida.

Curso de big data en economía

Debido a la prevalencia de los dispositivos digitales conectados, ahora se dispone de conjuntos de datos observacionales mucho mayores y de mayor frecuencia que las encuestas tradicionales: los llamados Big Data. Esto ha creado oportunidades para que los economistas y los responsables políticos aprendan sobre los sistemas y las opciones económicas con un mayor grado de precisión. Sin embargo, se necesitan nuevos métodos, en particular los relacionados con el aprendizaje automático, para aprovechar al máximo los Big Data. Además, los responsables políticos deben considerar una gama más amplia de datos como sensibles, los investigadores necesitan controles para evitar sesgos involuntarios y los economistas deben aprender lenguajes de codificación de propósito general.

Perspectiva de la oportunidad

En conjuntos de datos pequeños, los métodos econométricos tradicionales tienden a superar a las técnicas más complejas. Sin embargo, en conjuntos de datos grandes, los métodos de aprendizaje automático brillan. Se necesitan nuevos enfoques analíticos para sacar el máximo partido a los Big Data en economía. Así pues, los investigadores y los responsables políticos deberían prestar mucha atención a los recientes avances en las técnicas de aprendizaje automático si quieren aprovechar al máximo las nuevas fuentes de Big Data.

Mientras que tradicionalmente los datos sólo se recogían con un fin concreto, a menudo por parte de un organismo nacional de estadística, el mundo está cada vez más cuantificado, y hasta la empresa más pequeña recoge y registra datos detallados y a veces individualizados.

Los datos se recogen a través de un vasto ecosistema de software (aplicaciones) y hardware (sensores) incrustados en el vasto mar de la tecnología “inteligente”, que incluye teléfonos, electrodomésticos conectados por Wi-Fi, coches y satélites. La avalancha de datos ha aumentado el flujo de datos tanto en términos de variedad como de velocidad.

Estos nuevos datos están afectando a la investigación económica en varias dimensiones. Muchos campos han pasado de depender de encuestas gubernamentales con muestras relativamente pequeñas a datos administrativos con una cobertura de población universal o casi universal.

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