Trusted big data for official statistics: Study case: Statistics Indonesia (BPS)

Uluwiyah, Ana

doi:10.1109/icitsi.2016.7858196

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“…Aspectos como mínima granularidade, mencionado por Nasem (2017b) e Gurwitz ( 2012), e usabilidade, citado por Unece (2015), podem ser parte da dimensão relevância. Processos de gestão e governança de dados, com integração, linkagem, limpeza, processamento, ponderação e imputação de dados (Vaju e Meszaros, 2018;Thompson, 2018;Máslankowski e Nowicka, 2018;Lauro e Traverso, 2018;Hand, 2018;Struijs e Daas, 2014;Nasem, 2017b;Biffignandi e Signorelli, 2015;Unece, 2015;Uluwiyah, 2016) podem fazer parte das dimensões extração, interpretação e transformação. Variabilidade, volatilidade, instabilidade e disrupção das fontes (Silva, 2016;Biffignandi e Signorelli, 2015;Hajnovic, 2018) entram em sustentabilidade da fonte, em linha com mudanças metodológicas que podem acontecer (Hand, 2018) e culminar na perda da comparabilidade temporal.…”

Section: Dimensões De Qualidade No Contexto De Big Dataunclassified

“…Alta dimensionalidade, mencionada por Biffignandi e Signorelli (2015), pode ser contemplada pelas dimensões redução, modelagem e/ou estimação. Eficiência, performance e infraestrutura computacional (Al-Hajjar et al, 2015;Tam e Clarke, 2015b;Uluwiyah, 2016), assim como escalabilidade e interoperabilidade (MacFeely, 2016;Hilbert, 2016), relacionam-se com as dimensões performance do sistema e softwares de processamento, tendo as últimas uma relação também com a coerência e a comparabilidade.…”

Section: Dimensões De Qualidade No Contexto De Big Dataunclassified

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Planejamento e Políticas Públicas

2021

Revista Planejamento E Políticas Públicas

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A implementação de dois estaleiros de grande porte no município de Rio Grande, apoiados pela política de mobilização da indústria naval no país, trouxe diversas transformações para o sul do Rio Grande do Sul. Com a intenção de avançar na análise dos efeitos gerados pela política, este artigo tem como objetivo mensurar os principais efeitos socioeconômicos gerados pelos investimentos no setor naval no município de Rio Grande. Para tanto, utilizou-se o método de controle sintético com base em um painel de dados municipais do Rio Grande do Sul no período de 1997 a 2015. Os resultados apontaram que os investimentos do segmento naval no município promoveram a ampliação da geração de empregos formais, principalmente nos setores de construção civil e indústria de transformação, o produto interno bruto (PIB) e, por consequência, a arrecadação de impostos, como Imposto Sobre Serviços (ISS) e Imposto Sobre A Propriedade de Veículos Automotores (IPVA). Além disso, houve também um aumento do número de internações hospitalares e também uma redução no número de matrículas no ensino médio no município. Esses resultados revelam que, no período de pujança dos investimentos no setor naval, houve melhoria na condição de renda da população, porém, também, ocorreu uma sobrecarga na infraestrutura municipal, que se traduziu principalmente no âmbito da saúde pública.

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Section: Dimensões De Qualidade No Contexto De Big Dataunclassified

Planejamento e Políticas Públicas

2021

Revista Planejamento E Políticas Públicas

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“…of big data analytics in official statistics is to have alternative data sources due to the survey's high costs and nonresponded level in conventional statistics. Choosing suitable big data analytics tools, techniques, and data sources for producing official statistics is necessary to reduce total costs(Uluwiyah 2016). Additionally,Daas et al (2015) discussed that due to the decreasing response rate, National Statistics Organizations began to utilize big data as an…”

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confidence: 99%

Key Research Challenges of Incorporating Official Statistics with Big Data Analytics and Lean Six Sigma

Jaghoub,

Araci,

Semeraro

2022

Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management

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The amount of created and captured data has been increasing rapidly. Since 2018, the amount of data generated and collected surpasses 90% of the data produced in the previous years. To meet the 2030 United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) statistical agenda, National Statistics Organizations (NSOs) must meet the required amount of data demanded through the modernization of statistics. Relevant studies showed the implementation of official statistics with lean six sigma, resulting in a 5% operational budget reduction. Moreover, integrating official statistics with big data analytics produced more efficient and timelier statistics. However, in this industry 4.0 era, there is a lack of practices in the integration of big data tools and technique with the official statistics. The reason might be the uncertainty on the challenges and potential solutions. Therefore, this paper systematically reviews and analyses the critical challenges and potential solutions for the integration of big data analytics and lean six sigma into the processes of generating official statistics. A comprehensive and systematic literature review was conducted. Findings showed that the challenges of integrating big data are lack of proper infrastructure, data quality and data privacy. On the other hand, challenges of integrating lean six sigma are lack of management support, lack of common goal and the hierarchical organization structure. This paper will contribute to future work by using the identified challenges of integrating official statistics with big data analytics and lean six sigma to develop and propose a framework which overcomes the critical challenges and maximize the benefits.

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NGOs and Academia and Democratization in Indonesia: How Has the Relationship Fared so Far?

Jameaba

2014

SSRN Journal

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Trusted big data for official statistics: Study case: Statistics Indonesia (BPS)

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Planejamento e Políticas Públicas

Planejamento e Políticas Públicas

Key Research Challenges of Incorporating Official Statistics with Big Data Analytics and Lean Six Sigma

NGOs and Academia and Democratization in Indonesia: How Has the Relationship Fared so Far?

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