Desarrollo de una base de datos integrada de Censo y encuesta mediante el uso de elementos de inteligencia de negocios y SIG

• Autores: Roberto Cornejo, Mónica Navarrete Álvarez, Ricardo Valdivia, Patricio Aroca, Sebastián Aracena
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 22, Nº. 2, 2014, págs. 205-217
• Idioma: español
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• Resumen
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    En este trabajo se plantea el desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios y Sistemas de Información Geográfica (SIG) para gestionar integradamente los datos generados por el Censo Nacional de personas, hogares y viviendas y la Encuesta de Clasificación Económica y Social (CASEN) como una alternativa a los métodos actuales de estimación en área pequeña (SAE) utilizados para obtener indicadores desagregados de bienestar y que estiman, por ejemplo, el ingreso a partir de los atributos del hogar, ignorando la ubicación geográfica de las observaciones de la encuesta.

    En este trabajo proponemos un cambio en la lógica tradicional implícita de estos métodos, al estimar el ingreso medio en áreas pequeñas georreferenciando las observaciones de la encuesta mediante el método de emparejamiento conocido como Matching Estimator y luego extrapolando los datos con la técnica de predicción del Kriging. La propuesta plantea el uso de una base de datos integrada de ambas fuentes mediante tecnología ETL (Extract, Transform and Load), permitiendo obtener datos de la encuesta en niveles de desagregación que esta no provee originalmente y que le son transferidos por el emparejamiento con los datos del Censo. Utilizando los códigos de localización espacial incorporados a un SIG, se añaden herramientas de visualización cartográfica que facilitan la observación y análisis de las relaciones espaciales entre las unidades geográficas, así como la observación y análisis de las particularidades en áreas pequeñas. Como aplicación, se describe la desagregación espacial del ingreso per capita de los hogares en las Regiones XIII, VI y VII de Chile

  • English

    In this paper, we propose a solution development of Business Intelligence and Geographic Information Systems (SIG) to an integrated management of information generated from Census of population, households and dwellings, and the Survey of Economic and Social Classification (CASEN). This, as an alternative to current methods in small area estimation (SAE) that are used to obtain disaggregated welfare indicators and estimate, for example, the income from the household attributes, ignoring the geographical location of the observations in the Survey.

    In this paper, we propose a change in the traditional implicit logic in these methods, to estimate the average income in small areas, georeferencing the survey observations using the matching method known as Matching Estimator and then extrapolating data using the Kriging prediction technique. The proposal suggests the use of an integrated database of both sources allowing to obtain data from the survey of economic characterization at levels of disaggregation not originally provided and are transferred by pairing with census data. Using spatial location codes incorporated into a SIG, cartographic visualization tools are added, which facilitates the observation and analysis of spatial relationships among geographic units, as well as observation and analysis of particularities in small areas. As an application, we describe the per capita spatial disaggregation income of households in Regions XIII, VI and VII of Chile