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La estandarización y sistematización de los procesos, elementos clave para la modernización de la Estadística

28-01-14

Alberto Sánchez RodelgoAlberto Sánchez Rodelgo, miembro del Departamento de Estadística del FMI, durante su conferencia

Alberto Sánchez Rodelgo, miembro del Departamento de Estadística del Fondo Monetario Internacional (FMI), ofreció el pasado día 20 de enero una conferencia sobre el desarrollo y la situación actual de los modelos de producción estadística y su importancia en la modernización de las oficinas de estadística.

Sánchez Rodelgo resaltó la situación actual a la que se enfrentan los productores estadísticos. Entre ellos, las mayores demandas de información por parte de la sociedad sobre nuevas cuestiones (como la globalización, los indicadores de bienestar más allá del PIB, etc), una mayor celeridad en la difusión de datos, una mayor desagregación de los mismos y un incremento de las garantías de calidad. Y todo ello en un contexto de reducción de los recursos disponibles por los Institutos Nacionales de Estadística de los países de nuestro entorno.

En su opinión, sólo hay una forma de abordar estos retos y es incrementando la eficiencia en el proceso de producción de las estadísticas. Esta tarea ha de ser abordada por cada oficina estadística, pero también existen enormes posibilidades de colaboración entre las instituciones, compartiendo procesos similares y herramientas comunes que ejecuten dichos procesos.

Para poder avanzar en esta línea se necesita una mayor comunicación y colaboración entre la comunidad estadística para poder comparar los sistemas de producción y compartir sus desarrollos. Esta sinergia sólo puede darse con una estandarización de los procesos, y su documentación sistematizada y completa. Este hecho es vital para afrontar la producción estadística en un contexto cada vez más complejo.

Modelo genérico

El modelo genérico del proceso de producción estadística (conocido como GSBPM por sus siglas en inglés) es un modelo que actualmente tiene gran consenso a nivel mundial. Muchas organizaciones internacionales y oficinas nacionales de estadística reflejan su diagrama de procesos en el esquema propuesto por el GSBPM.

Para realizar aplicaciones que sean aprovechadas por diferentes agentes, sin embargo, es necesario especificar los métodos y la información con los que se trabaja en cada fase del proceso estadístico y cómo se comunican dichas fases entre sí: qué información se transfiere de un paso a otro, qué conocimiento se necesita, etc.

Este detalle es el que el modelo de información GSIM (Generic Statistical Information Model) determina con sus definiciones. GSIM no está ligado a un lenguaje de programación concreto, aunque recoge ideas presentes en estándares de intercambio de información aceptados como el SDMX (Statistical Data and Metadata Exchange).

A partir de la documentación que se obtiene al detallar cada uno de los pasos que se han de realizar para obtener los resultados de una operación estadística siguiendo los modelos GSBPM y GSIM, es posible analizar dónde se encuentran los procesos donde puede ganarse en eficiencia mediante la estandarización de una fase por la que tenga que pasar cualquier producto estadístico (depuración, tratamiento de la confidencialidad, ajuste estacional, etc.).

GSIM ha sido impulsado por un grupo de alto nivel creado por la Comisión Económica de Naciones Unidas para Europa  (UNECE) y su primera versión 1.0 ha sido, en opinión de Sánchez Rodelgo, “muy completa, pero laboriosa para realizar una implementación práctica”.

Análisis y simplificación

En el FMI se han realizado pruebas de análisis de alguno de sus procesos de producción de estadísticas con el modelo propuesto por GSIM, y están trabajando en una simplificación que se encuentra actualmente en discusión en el grupo que promueve el modelo.

Además, como parte fundamental para la aplicación de GSIM, se proponen acciones de promoción que resalten sus ventajas para la comunidad estadística. Estas ventajas se pueden resumir en que este modelo facilita la comunicación, la colaboración, la automatización de los procesos, la innovación, la formación de nuevos expertos y la validación y comparación de los sistemas de diferentes organizaciones.

Alberto Sánchez Rodelgo es Estadístico Superior del Estado, y durante su estancia en el INE desarrolló su trabajo en las Unidades de Recogida de Datos, Relaciones Internacionales y Difusión Estadística.

 

NIPO: 096-20-015-8
ISSN: 2255-5625
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