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Macrodatos: la antesala de las decisiones acertadas

Publicado el 5/06/17 8:00

¿Puede la organización conocer si la expansión de la producción tendrá una buena acogida en el mercado? ¿Tendrán los consumidores suficiente dinero para comprar los productos? ¿Conviene tomar esta decisión o es mejor esperar para evitar generar un excedente? Los macrodatos permiten a los responsables del negocio apostar por la estrategia más rentable y la que implica menor riesgo.


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Créditos fotográficos: starfotograf

El conocimiento del PIB, sus componentes, los precios y las principales estadísticas monetarias y del mercado de trabajo hacen posible afinar el análisis y beneficiarse de un forecasting más preciso. Sin embargo, pese a contar con las mejores herramientas del mercado en lo que respecta a analítica predictiva, hay que tener en cuenta que la calidad de la información resulta determinante para los resultados. Hace falta tener acceso a macrodatos en tiempo real.

 

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Métodos de análisis auto-regresivos o simulaciones: la forma de explotar los macrodatos

En los últimos años, diferentes proveedores han trabajado para desarrollar herramientas y procedimientos que faciliten el uso de modelos macroeconómicos en la toma de decisiones de negocio. El objetivo es usar predicciones basadas en modelos de futuro o, en su defecto, emplear modelos creados en base al estado actual de la economía, que son los que pueden lograrse cuando los datos a los que se tiene acceso se publican con demora. Así, las organizaciones pueden emplear los macrodatos para:

1. Elaborar pronósticos: en este caso, se requieren herramientas para la producción e interpretación de predicciones de densidad y forecastings de probabilidad de ocurrencia de sucesos. La toma de decisiones basa su éxito en la capacidad para conocer a través de análisis de tipo what if, qué es lo que sucedería en diferentes escenarios. Dadas las características de esta modalidad de análisis, se podría decir que los pronósticos producidos por los modeladores macroeconómicos no son útiles para tomar decisiones cuando se presentan como predicciones puntuales (incluso cuando se acompañan de intervalos de confianza que indican el grado de incertidumbre que rodea a las previsiones).

2. Realizar análisis de la economía en tiempo real: aquí, los macrodatos complican la consecución de objetivos puesto que puede suceder que sólo estén disponibles con un retraso o deban sujetarse a considerables revisiones posteriores. Así, por una parte, la toma de decisiones en el presente aumenta de dificultad y la interpretación de las decisiones tomadas no es tampoco fácil si se utilizan sólo los datos más actualizados, que pueden estar revisados.

El análisis de conjuntos de datos en tiempo real, que emplea la información tal como se publica por primera vez, resulta esencial para entender el pasado y tomar decisiones hoy en día. Teniendo esto en cuenta, las compañías deberán recurrir a las simulaciones o los métodos de análisis auto-regresivos para lograr extraer todo el valor que encierran y convertirlo en conocimiento accionable.

 

Macrodatos en tiempo real

Las previsiones y las simulaciones son tan fiables como los macrodatos que se emplean para llevarlas a cabo, pero, los datos macroeconómicos se revisan, a menudo de manera significativa y se ponen a disposición nuevos datos de origen, sobre los que realizan cambios conceptuales. ¿Cómo influye esta práctica en los resultados de los procesos analíticos?

Para poder entender la magnitud de este hecho, los responsables del análisis de macrodatos deberían comenzar por tener en cuenta las revisiones de datos en el desarrollo de sus modelos de predicción. La cuantificación y mitigación del impacto podría alcanzarse considerando:

  • El tipo de variables empleadas y las diferencias entre fuentes que ofrecen datos de en tiempo real en contraposición a los últimos datos disponibles.
  • La sensibilidad a las revisiones de datos en la selección de modelos que se rigen por diversos criterios de información.
  • La literatura económica disponible que aporte visibilidad sobre la medida en que las revisiones de los datos afectan a las previsiones.

Sin embargo, existe otra alternativa, que es el basarse directamente a fuentes de macrodatos en tiempo real. Esta decisión minimiza el riesgo financiero al proveer:

  • El conjunto de datos históricos más recientemente publicado sobre las variables macroeconómicas y financieras, es decir, la información en real time.
  • Todos los conjuntos de datos que estaban disponibles en el pasado; que aportan una perspectiva necesaria, dado que las revisiones pueden causar un impacto significativo en los resultados y que el replanteo de los datos macroeconómicos es común. Por eso, las mediciones de observaciones anteriores publicadas hoy pueden diferir sustancialmente de las que realmente fueron utilizadas por los tomadores de decisiones en el momento en que emplearon esos macrodatos. Y sólo de esta forma se puede añadir contexto a este tipo de información.

Así, al nutrir a las herramientas analíticas y simuladores de datos en tiempo real se revela el interés por comprender adecuadamente las razones que llevaron a tomar ciertas decisiones en el pasado, el afán por descubrir y explotar cualquier patrón sistemático en las revisiones que permita asegurarse de que las decisiones actuales son sólidas; y el objetivo de afinar al máximo de toma de decisiones presente, que labrará el futuro de la organización.

Igualmente, los responsables de la toma de decisiones de hoy en día deben tener en cuenta que los datos publicados más recientemente, los que se emplean en el presente en condiciones de tiempo real, también estarán sujetos a revisión en el futuro.

En la búsqueda de fuentes de estadísticas, informes y macrodatos en tiempo real se puede recurrir a la biblioteca de la Universidad de Yale, a los recursos de la OECD, o a diferentes webs que ofrecen este tipo de indicadores macroeconómicos, siempre que se trate de fuentes contrastadas y confiables.

A la hora de tomar decisiones en base a macrodatos hay que observar la precaución de comparar la información recogida entre las diversas fuentes, buscar los indicadores que pueden proporcionar una descripción completa del entorno macroeconómico y aplicar los programas de calidad de datos internos a toda ese conocimiento, para que alimente al sistema de información de la empresa en las condiciones óptimas para su explotación.

 

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