En la era actual, las organizaciones se encuentran “inundadas de datos”, y las Administraciones Tributarias (AATT) no son una excepción. El objetivo último del Big Data es crear valor y éste está en gran medida en la capacidad analítica. La cuestión es ser capaces de preguntar a los datos de tal manera que, la información recopilada pueda dar las respuestas necesarias para entender lo que sucede, por qué sucede y hasta lo que puede suceder.
Tipos de Analítica para la Información Tributaria
La analítica desempeña un papel crucial en la interpretación de grandes volúmenes de datos, incluyendo aquellos relacionados con el registro de contribuyentes y la gestión fiscal.
- Analítica Descriptiva: Esta metodología utiliza los datos históricos, identificando comportamientos y dibujando cómo se están haciendo las cosas.
- Analítica Prescriptiva: Finalmente, la Analítica Prescriptiva analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre una gama de variantes. Su tarea es optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa.
Aplicación de Big Data y Analítica en Administraciones Tributarias Globales
El uso de Big Data y la analítica avanzada se ha vuelto fundamental para las administraciones tributarias en todo el mundo, permitiéndoles mejorar la eficiencia y combatir el fraude. Aquí se presentan algunos ejemplos de su implementación:
| País | Uso de Big Data/Analítica en la Administración Tributaria |
|---|---|
| Estados Unidos | El IRS usa Big Data para combatir el fraude fiscal. |
| Reino Unido | El HMRC desarrolló, desde 2017, el sistema Connect, un sistema informático de minería de datos de software de análisis de redes sociales, que cruza los registros de impuestos de empresas y personas con otras bases de datos, para establecer actividades fraudulentas. |
| España | La AEAT ya realizaba labores de control específicas para determinar dónde residen grandes patrimonios, a través del rastreo de información como gastos en establecimientos o relaciones familiares. |
| Costa Rica | Por medio del uso de Big Data se mejoró el cobro de impuestos. |
| México | El SAT ya resolvió tres principales problemáticas antes de implementar la IA: 1. Creación de algoritmos. 2. Convertir datos en información estructurada. 3. ANGIE identificará y agrupará automáticamente a los contribuyentes para comprender su relación entre ellos. |
| India | Los datos recopilados de Insight se segregarán. Esto tendrá el perfil maestro del contribuyente, que incluirá la dirección, la firma y el perfil de devolución de impuestos. Un sistema de información geográfica ayudará a la AT a concentrarse en un área específica para una acción más enfocada. |
| Canadá | La CRA, mediante el análisis de macro datos, busca combatir la evasión fiscal en el extranjero. |
La Importancia del Análisis de Riesgos (Risk Analytics)
El Risk Analytics, si bien ha sido un problema que el Big Data ha venido ignorando, su utilización es clave para la prevención, ya que detecta patrones anormales que se producen en determinadas acciones personalizadas. Esta metodología está enfocada a la toma de decisiones para la prevención y control de adversidades, utilizando como base la estadística y la ciencia de datos. Esta investigación tiene la dificultad de estudiar todo lo que es extraordinario y tiene consecuencias desastrosas, además de buscar qué amenazas tienen un alto impacto en el riesgo, ya sea aisladamente o cuando se producen de forma conjunta. El proyecto encontrará formas de integrar la información que proporcionan los casos atípicos incluso cuando resultan de la combinación de varios estados dependientes entre sí. La prevención de la seguridad de las personas es la aplicación fundamental del Risk Analytics.
Por ejemplo, el aumento de la temperatura de una vivienda detectado por un sensor no es un indicador de riesgo por sí mismo, sin embargo, si se produce cuando no hay nadie en casa o si el aumento es rápido, puede tratarse de algo inusual y preocupante. Esta metodología te alerta de que algo peligro puede ocurrir. La aplicación del Risk Analytics también juega un papel importante en la asistencia sanitaria ya que puede valorar el riesgo que puede tener un paciente si el médico le da uno u otro tratamiento, con estos algoritmos los sanitarios pueden conocer el margen de error y tomar con más seguridad la decisión adecuada. Todo un avance en la sanidad.
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Soluciones Analíticas Especializadas
Más allá de la información tributaria, la analítica se aplica en una multitud de campos, ofreciendo herramientas para la toma de decisiones informadas en diversos sectores.
Análisis de Activos y Valoraciones
Nuestra aplicación web Appraisal Nabla permite hacer valuaciones de inmuebles dentro de la república mexicana en tiempo real. Para cada valuación se debe llenar un formulario con la información geográfica del inmueble junto con sus características generales como antigüedad, no. de habitaciones, etc.
En el sector energético, Nabla Wind Hub transforma datos operativos de aerogeneradores en diagnóstico técnico cuantificado mediante la integración estructurada de múltiples fuentes de información, permitiendo convertir la monitorización convencional en una herramienta avanzada de gestión del riesgo y optimización del activo. Las capacidades de postproceso de datos operativos y preconstructivos permite la integración estructurada de datos, la correlación con modelos físicos, un diagnóstico técnico cuantificado y la protección metodológica. El servicio de Advanced Data Analytics de Nabla Wind Hub integra datos operativos del parque eólico con modelos físicos validados para generar un diagnóstico técnico cuantificado del comportamiento estructural. Este análisis combina información SCADA, sistemas CMS, registros O&M e inspecciones estructurales con resultados derivados de modelos aeroelásticos y de elementos finitos, permitiendo evaluar el comportamiento real de cada turbina en comparación con sus condiciones de diseño y operación esperadas.
Este enfoque posibilita la identificación de desviaciones, tendencias de degradación y riesgos estructurales bajo criterios técnicos definidos. El servicio de Advanced Data Analytics analiza datos de viento y operación procesados aerogenerador por aerogenerador, integrando registros SCADA, alarmas, historial O&M e información estructural. Este análisis permite caracterizar el comportamiento operativo real de cada turbina en comparación con condiciones esperadas y referencias sectoriales. A partir de esta evaluación se obtienen, entre otros, los siguientes indicadores técnicos:
- Curvas de potencia y coeficiente de potencia (Cp).
- Velocidad del generador y del rotor.
- Ángulo de pitch y estimación de turbulencia.
- Distribución de la velocidad del viento.
- Identificación de desalineaciones en producción y en parada.
- Clasificación de paradas según registros de alarma.
- Análisis de averías reportadas y medidas correctivas asociadas.
Los resultados permiten categorizar el comportamiento operativo de las turbinas e identificar desviaciones significativas respecto a su régimen esperado, estableciendo criterios técnicos para la priorización de inspecciones y seguimiento estructural. El análisis se consolida en un informe técnico que puede servir como base para evaluaciones posteriores de integridad estructural o extensión de vida.
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A partir del análisis estructurado de datos SCADA, se obtiene una evaluación técnica del comportamiento operativo de cada aerogenerador que permite caracterizar el régimen operativo individual de cada turbina, detectar desviaciones de rendimiento y comportamientos anómalos, identificar desalineaciones (yaw misalignment) en condiciones de producción y parada, cuantificar condiciones de viento por turbina, incluyendo distribución de velocidad y estimación de turbulencia, clasificar paradas y eventos a partir de registros de alarmas, diferenciando eventos rutinarios y extraordinarios, y categorizar unidades según su comportamiento operativo para definir criterios técnicos de inspección y seguimiento. Este servicio se desarrolla de forma completamente independiente del OEM y sin interferir en contratos FSA u O&M, permitiendo una evaluación técnica objetiva basada exclusivamente en datos reales y modelos físicos validados.
Analítica e Informes Financieros
Los términos "informes" y "análisis" suelen utilizarse indistintamente. Si está confundido entre el análisis de informes y los informes financieros, tiene sentido empezar con una definición básica de los informes financieros. En el nivel más fundamental, comienza con los estados financieros básicos. Toda organización necesita elaborar informes clave que resuman su rentabilidad, el valor neto de sus activos y pasivos, y sus fuentes y usos de efectivo. Estas tres categorías básicas de informes se traducen en una cuenta de resultados -también conocida como cuenta de pérdidas y ganancias-, un balance y un estado de flujos de tesorería.
La mayoría de las organizaciones producen una variedad de formatos diferentes para cada uno de estos tres informes. Las cuentas de resultados, por ejemplo, pueden reflejar el rendimiento real en relación con el presupuesto y presentarse con una periodicidad mensual, trimestral o anual (o una combinación de ambas). También es útil poder "trocear" las cuentas de resultados separando la información de las distintas divisiones, líneas de productos o filiales de la empresa. El contenido y la presentación de los informes financieros también pueden variar considerablemente en función del público al que vayan dirigidos. Históricamente, estos informes se rigen por los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados (PCGA), aunque en los últimos años han surgido normas PCGA específicas de cada país y muchas jurisdicciones han adoptado las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF).
Por necesidad, los equipos financieros también elaboran estados financieros para uso interno del equipo directivo de una empresa. Muchos de los informes que los empleados utilizan a diario no encajan necesariamente en la categoría de "informes financieros" per se, aunque incorporen información de los sistemas financieros de la organización. Una hoja de recuento de inventario, por ejemplo, extrae información del sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) y puede incluso presentar cifras en dólares asociadas a cada unidad de mantenimiento de existencias (SKU).
A diferencia de la información financiera, la analítica tiende a lanzar una red mucho más amplia en términos de su propósito y objetivos generales. La analítica pretende descubrir tendencias, identificar anomalías y responder a preguntas importantes para ayudar a tomar mejores decisiones empresariales.
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Herramientas Analíticas Avanzadas
- Análisis multidimensional: Permite al usuario resumir y analizar fácilmente la información según varias "dimensiones". Por ejemplo, se puede organizar un análisis de ventas por vendedor, región, línea de producto o cualquier otra dimensión significativa. Un usuario podría elegir ver las ventas de diferentes líneas de productos, con un desglose secundario de esas ventas por región. Al hacerlo, podría observar que las ventas de una línea de productos concreta están siendo bajas en el noreste. Esto puede dar lugar a una investigación más profunda y revelar información sobre las medidas correctivas adecuadas. (El análisis multidimensional se conoce a veces como "OLAP", que significa "procesamiento analítico en línea".)
- Visualizaciones: Las visualizaciones de datos, incluidos cuadros, gráficos, mapas y componentes gráficos similares, constituyen una herramienta especialmente poderosa para identificar rápidamente patrones en grandes conjuntos de datos.
- Análisis ad hoc: Los directivos siempre han tenido la necesidad de responder a las preguntas que surgen en el curso normal de la actividad empresarial. Esto es especialmente cierto en épocas de cambios rápidos, cuando los directivos se enfrentan a un sinfín de preguntas del tipo "qué pasaría si...".
Para maximizar el poder de la elaboración de informes y análisis, las empresas deben invertir en herramientas de elaboración de informes sólidas y específicas que puedan cumplir todas las categorías enumeradas anteriormente. La elaboración de informes financieros es un requisito básico, y debe ser posible sin un gran esfuerzo manual y sin los errores que a menudo se producen al copiar y pegar información en hojas de cálculo. Del mismo modo, los informes operativos ayudan a agilizar los procesos empresariales y garantizan la precisión y la eficacia. Para lograr la excelencia tanto en informes como en análisis, es crucial invertir en las herramientas adecuadas. En insightsoftware, ofrecemos las mejores herramientas de análisis e informes financieros que se integran a la perfección con más de 140 sistemas de software ERP diferentes. insightsoftware ha diseñado sus productos pensando en los usuarios financieros, lo que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos diseñar los informes y análisis que necesitan sin depender del departamento de TI.
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