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Argentina
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.
Objective: Describe the different assessments of data quality in public statistics. It examines the changes in the assessment of quality in the context of an exponential increase in data generation due to the potential of Big Data. Design/Methodology/Approach: The article is exploratory in nature. By 2 means of an extensive search of specialised information, it describes the knowledge linked to this problem, developed in recent years. Results/Discussion: Big Data structures come from the private sector and were not generated for statistical purposes. The use in public statistical offices involves dealing with different sources of invalidity and multiple causes that affect the quality of the data.
Conclusions: Statistical institutes have broadened the concept of quality and modified their principles of good practice in order to include data not generated for statistical purposes. At present, there is still no unified position on the feasibility of using big data in national statistics. Originality/Value: The value of official statistics is based on the ability to generate quality and unbiased information for all actors in society. The technological advances of recent years, expressed in Big Data and its associated disciplines, coupled with the increased user demand for open data, present new challenges in assessing their quality.
