LA ACTUALIZACIÓN DE DATOS: La necesidad de nuevos sistemas de análisis e indicadores.

En los últimos días hemos asistido a un ejemplo práctico de la importancia de la actualización constante de los datos. Siempre hemos tenido en cuenta, o hemos asumido que cuando alguien publica unos resultados estos se han hecho próximos a la fecha de publicación de los mismos, y eso no es siempre así, de hecho en muchos casos han pasado semanas, meses e incluso años de la recogida de la información.

Esta práctica en algún sector concreto de análisis de datos puede no ser relevante, ya que se puede controlar el error de medida, sin embargo en sectores cambiantes e inestables como el económico y empresarial esto ya no es posible. Debemos comenzar a buscar análisis que permitan estimaciones y predicciones en tiempo casi real, con datos prácticamente semanales o diarios, debemos establecer nuevos índices de movimiento de capital, analizar no solo índices de los datos conocidos, hay que innovar hacia la inclusión de indicadores de crisis, la propia crisis es un indicador y produce sus propios datos. De la misma manera que tras un temblor de tierra le siguen otros hasta la estabilidad de las placas en movimiento, movimiento constante y predecible, frente a la ruptura no predecible pero esperada, hemos de enfrentar estos nuevos movimientos de ruptura de sistemas, debemos aprender a analizar las réplicas hasta llegar al movimiento conocido, oara ello debemos comenzar a acostumbrarnos a trabajar en tiempo real y en sistemas de análisis actualizables al momento. Ir reduciendo los márgenes de error que este desfase produce.

Se trata pues de una aplicación del modelo cuántico (con funciones probabilísticas, en lugar de atributos) a los comportamientos surgidos del que hacer humano. Es hora de superar los modelos de análisis formales, y acercarse a formas de análisis no paramétricas, que puedan crear predicciones en sistemas no estables.

Nos movemos en un universo lógico inestable, y por ello necesitamos nuevos datos/indicadores predictivos que se adapten a esa inestabilidad. Es preciso ir más allá del datos y el uso informativo que nos aporta, para llegar a establecer pautas de conocimiento en la propia manera de seleccionar y actualizar los datos.

Con ello se evitarían desajustes como en el caso de Bankia, que según los análisis realizados se comportaba de forma más o menos estable, pero que en una semana con nuevos datos aparece como una gran amenaza financiera para todo el sector. Casi se puede analizar el proceso de su comportamiento en los mercados  a través de un meta-análisis del análisis de los datos  pre y post crisis.

Feliciano Ordóñez