Las autoridades públicas, y los bancos centrales en particular, se están dando cuenta cada vez más del potencial de los grandes conjuntos de datos y análisis, con el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), para proporcionar información estadística nueva y complementaria (Hammer et al ( 2017)). Sin embargo, la pregunta sigue siendo: ¿cómo deberían organizarse las instituciones para beneficiarse al máximo de estas oportunidades? Dos áreas parecen particularmente importantes para los bancos centrales. El primero es cómo organizar su información estadística en relación con su infraestructura de TI. El segundo es pensar estratégicamente sobre cómo utilizar las técnicas apropiadas para procesar y analizar la nueva información recopilada.
Etiqueta: Recopilación de datos
Cómo la transparencia de datos puede ayudar a combatir COVID-19
En las semanas transcurridas desde que COVID-19 se convirtió en una pandemia, gobiernos y entidades no gubernamentales han lanzado una gran cantidad de paneles de datos. Desafortunadamente, los datos que proporcionan a menudo son incompletos e inconsistentes, lo que hace que los responsables de la formulación de políticas y el público reciban una cantidad insuficiente de información procesable. Para responder a las preguntas sobre qué medidas de salud pública son necesarias y qué medidas de protección personal son prudentes, debemos tener datos completos y estandarizados.
¿Debería blockchain o AI reemplazar a XBRL?
A medida que las comunidades de IA y blockchain han evolucionado, y a medida que investigan nuevos casos de uso para estas tecnologías, reconocen que los estándares de datos maduros y ampliamente utilizados son fundamentales para el buen funcionamiento de las aplicaciones de IA y blockchain. Necesitan estándares de datos que admitan numerosos sistemas de recopilación y análisis de información y que produzcan datos digitalizados de buena calidad, coherentes, limpios y que sean interoperables con otros datos.
El estándar XBRL, debido a su capacidad para crear datos legibles por máquina, consistentes e inequívocos, es un ajuste perfecto para impulsar tecnologías como AI y blockchain.
Blog: CII defiende los informes trimestrales
La presentación de informes trimestrales se ha convertido en un sistema de gestión principalmente para los números trimestrales, con el resultado neto de distorsionar negativamente el desempeño financiero, de la misma manera en que enseñar a los estudiantes únicamente a desempeñarse bien en una prueba estandarizada distorsiona su aprendizaje. El enfoque en los resultados trimestrales nos ha traído recompras de acciones sin precedentes que impulsan artificialmente los precios de las acciones, recortes de costos no estratégicos, menos inversión en investigación básica y aplicada a largo plazo (versus desarrollo de productos), así como una presión malsana sobre los costos laborales.
Resultado de la investigación: actividad económica, indicadores más rápidos, Reino Unido: enero a marzo de 2019
Estos resultados de la investigación son parte de los indicadores más rápidos del proyecto de actividad económica del Reino Unido y no son estadísticas oficiales. Los indicadores aún están en desarrollo y aún no están completamente en producción. Estamos poniendo estos datos a disposición en una etapa temprana para invitar a recibir comentarios y comentar […]
Un poco de ayuda para la Oficina del Censo
La División de Gobiernos de la Oficina del Censo recopila datos financieros sobre los gobiernos estatales de la nación, sus más de 89.000 gobiernos locales y sus más de 5.500 planes de pensiones públicos, así como datos de empleo y organizacionales del gobierno. Debido al colapso de los procesos presupuestarios del Congreso y la presión a la baja sobre el gasto discrecional no relacionado con la defensa, la división recibe fondos limitados, e incluso eso se ve interrumpido periódicamente por cierres gubernamentales. El resultado es predecible: niveles de servicio decrecientes y falta de inversión en nuevas tecnologías que podrían reducir los costos de recopilación de datos y mejorar su calidad.