Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
ES POSIBLE EL USO DE BIG DATA EN MATERIA TRIBUTARIA?, INFORMACIÓN SOBRE LA…
ES POSIBLE EL USO DE BIG DATA EN MATERIA TRIBUTARIA?
Las empresas privadas y las entidades publicas cuentan con grandes bases de datos, por tanto almacenan de información de las cuales se puedes extraer multiplicidad de contenidos razón por la cual es información
VARIADA Y UTIL
ES POSIBLE LA UTILIZACIÓN DEL BIG DATA POR PARTE DE UNA ADMINISTRACIÓN
TRIBUTARIA?
Una de las bases de datos mas completas del pais se encuentran administradas por el fisco y su contenido se incrementa dia a día lo cual determina que el análisis de la misma cada vez sea mas compleja
El usos de Big data favorece a la toma de decisiones de las entidades regulatorias, su efectividad es un buen estimulo para evitar que las personas o empresas oculten información de manera consiente
Gracias a el uso de Big Data obtienen beneficios como:
Trasformar digital a la AT
Estudiar e identificar los contribuyentes por su comportamiento
Oportunidad en toma de decisiones
Reducir riesgos
Generar un cambio positivo en el comportamiento del contribuyente
Determinar medidas correctivas en favor de los contribuyentes
Reducir la evasión tributaria
Aumentar la recaudación tributaria
BASES DE DATOS
Es un conjunto o colección agrupada de datos que se encuntran relacionados entre si, dentro de la cual existe un significado implícito
Son recolectados y explotados por los distintos sistemas de consulta que tienen las empresas privadas o instituciones publicas
La base de datos cuenta con los denominados campos, los cuales constituyen unidades de información mínimas, las que se deben ir completando con los elementos que se incorporen a la referida base
CAMPO BOOLEANO
La información que se ingresa únicamente posee dos tipos de estados: VERDADERO y FALSO
NUMERICO
En este campo encontramos registros de datos considerando únicamente números, dependerá del volumen de la información la asignación de la cantidad de números a utilizarse
FECHAS DE CALENDARIO
ALFANUMERICO
Existe la combinación de dos variables por un lado las LETRAS y por el otro los NUMEROS, lo cual incrementa considerablemente el numero de registros almacenados
Se guardan las fechas de los hechos y actos los que permite su rápida consulta y permite realizar cruces de datos para ver tendencias o patrones de conducta por fechas
Los datos pueden contar con muchas variables por tanto resulta difícil visualizar toda esta información sin la ayuda de una maquina
INFORMACION DISPONIBLE, EN CANTIDAD E INMEDIATA
La información esta constituida por los datos y algunos hechos organizados, siendo necesario que sean puestos en un contexto o marco de referencia de una persona o entidad por tanto aquí los datos son ORDENADOS,AGRUPADOS,ANLIZADOS e INTERPRETADOS
De este modo, la información hoy en día se constituye un elemento valioso que procura ser aprovechado al máximo para lograr encontrar la información sin alguna dificultad o con el menor numero de trabas para acceder a la misma lo cual implica ser SUFICIENTE y permita su acceso inmediato
Con estas tendencias, la eficiencia de la comprobación tributaria y el grado de automatización de esta permite la detección de irregularidades o de la infradeclaraciones con mayor rapidez
LAS SIENTE "V" EN EL BIG DATA
1. VOLUMEN
La cantidad de información que cada día se almacena es impresionante y la interacción realizada por los usuarios por distintas redes determina que la información crezca cada vez mas ademas de conservarse para próximos análisis mas detallados
2. VELOCIDAD
La velocidad constituye una variable tomada en cuenta en cada proceso de revisión de la información de la base de datos, la respuesta hoy en dia requieren de una rapidez nunca antes vista
3. VARIEDAD
En este punto debemos hacer frente a la variedad, lo que corresponde es buscar elementos que permitan encontrar capitalizar, frente a la diversidad de información, una oportunidad para encontrar conocimiento
4. VARIABILIDAD
El mundo está en permanente cambio, del mismo que los datos. Las bases de datos siempre
son dinámicas y no estáticas, sobre todo si día a día se incrementa su contenido.
5. VERACIDAD
Si la información ingresada es falsa y no verdadera, no existirá posibilidad alguna de contar con
un valor potencial aplicable al Big Data
6. VISUALIZACION
Se pretende mostrar la información de un modo accesible que permita la lectura mas practica, precisamente ello es un permanente desafío al cual se ve tentado a superar el proceso Big Data
7.VALOR
La estimación del valor obtenido con la información a través del uso del Big data es enorme, siempre y cuando la información sea útil y se destine al cumplimiento de un fin específico
Si existiera información almacenada pero la misma fuera mala, no se podría cumplir con la
finalidad del Big Data
ANALISIS PREDICTIVO Y LA ANALITICA AVANZADA
Automatizar mediante la utilización de diversos logaritmos la identificación de patrones, correlaciones o ciertas tendencias que aparecen ocultas en la base de datos por tal motivo la información obtenida proporciona grandes ventajas
El
ANALISIS PREDICTIVO
Busca confesionar un modelo analítico de los datos históricos que existen en las bases de datos, lo cual permite realizar predicciones relacionadas con comportamientos futuros o patrones estimados que inicialmente eran desconocidos
La
ANALITICA AVANZADA
revisa toda base de datos sobre todo los hechos,suscesos e información que es almacenada por actuaciones que ya ocurrieron con el objetivo de tratar de predecir hechos a futuro a través de formulas o algoritmos
El
ANALISIS PREDICTIVO
es el método estadístico que a través de la cobertura de datos de hechos que ya sucedieron o están sucediendo puede obtener conclusiones de como va a desarrollar determinadas actividades o que tanto cambiara un comportamiento en el futuro
EL USO DE ALGORITMOS
Es una regla abstracta que permite encontrar y expresar aquello que buscamos
( en el mundo del Big Data generalmente buscamos patrones y relaciones entre variables)
Los algoritmos buscan patrones y modelos que nos interesen siguiendo sus reglas prestablecidos que pueden incluir arboles de clasificación, modelos de regresion,cluters,modelos mixtos entre otros
Portal Minerva
Son desarrollados con el fin de automatizar un camino optimo que ayude al ser humano a tratar la ingente cantidad de datos que se genera diariamente
Ibertecch,2016
LA MINERIA DE DATOS Y EL KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES
La minería de datos constituye un proceso de complejo de exploración de datos y pretende revisar, explorar y analizar por distintos medios una base de datos.
Para lograr se utiliza distintos y variados mecanismos automáticos o semiautomáticos a efecto de poder encontrar patrones y reglas que estuvieron ocultos en la base de datos, pero que aparecen una vez que se investiga mas en profundidad
Knowledge Discovery in Databases – KDD tiene las siguientes fases
Establecer el dominio del estudio a trabajar y señalar sus objetivos
Creación de dataset
Necesaria limpieza y procesamiento de datos
se debe buscar interpretar los patrones obtenidos por la minería de datos
Obtención y posterior utilización de los conocimientos que fueron descubiertos
INFORMACIÓN SOBRE LA APLICACIÓN DEL BIG DATA EN ARGENTINA