DATATUR Almacén de Datos para el Análisis y Difusión de la Información Estadística del Turismo en España

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1 DATATUR Almacén de Datos para el Análisis y Difusión de la Información Estadística del Turismo en España Jorge Rubio Navarro 1 José Manuel Salinas 2 1. Subdirector General Adjunto de Promoción Turística (TURESPAÑA) 2. Gerente BG&S online consultores Resumen: Se describe en este artículo el almacén de datos turísticos creado en el Instituto de Estudios Turísticos (DATATUR) para el análisis y difusión de la información estadística del turismo en España. Se da una visión global del sistema tanto desde su perspectiva metodológica como técnica, haciendo hincapié sobre todo en su arquitectura y funcionamiento. Esta perspectiva se enmarca dentro de lo que debería ser un sistema de información turística (SIS), según las definiciones de la Comisión Estadística y Económica para Europa. 1. Situación El IET además de ser un órgano de elaboración y de producción de datos, tiene entre sus funciones la de difundir información sobre el turismo entre el sector público y privado, otros departamentos de la administración Española, los organismos regionales existentes en cada una de las Comunidades Autónomas, la red de 27 oficinas de turismo de España en el extranjero, la Unión Europea y otros organismos internacionales. El IET dispone de un gran volumen de información estadística procedente fundamentalmente de sus tres estadísticas: Frontur, Egatur y Familitur, así como de la reelaboración de fuentes secundarias procedente de otros organismos nacionales. Sin embargo todos estos datos tanto internos como de fuentes externas se encontraban dispersos por la organización en formato digital, texto, documental, gráficos e imágenes, con lo que era imprescindible crear una plataforma común capaz de concentrar toda la información. 29

2 La difusión de la información estadística siempre se ha hecho a través de los métodos tradicionales como tablas de datos en formato impreso o Web. La finalidad del proyecto DATATUR, ha sido la de poner al alcance de los analistas de datos estadísticos del turismo, una herramienta que permite analizar esta información y trabajar con ella de un modo más sencillo que con las tradicionales aplicaciones estadísticas y poder además publicar esta información a través de Internet para ponerla al alcance de todo analista que la necesite. 2. Marco Un sistema de información turística (SIS) realiza una serie de procesos estadísticos y maneja unas categorías de datos, datos estadísticos. En una organización estadística existen procesos para los siguientes tipos de tareas: Recogida de datos Elaboración de datos Almacenamiento datos Recuperación datos Análisis estadístico de datos Difusión de información estadística Los procesos estadísticos usan y producen datos estadísticos, estos según definición de la Comisión Estadística de la OCDE, pueden ser microdatos, macrodatos y metadatos. 30

3 El sistema DATATUR se ha desarrollado para facilitar y agilizar los cuatro últimos procesos, el almacenamiento, recuperación, análisis y difusión. Aunque el sistema cubre gran parte de los procesos de una organización dedicada a elaborar datos estadísticos, también es cierto que sólo es la punta del iceberg de un trabajo ingente que hay en los procesos previos que son la recogida y elaboración de los datos. 31

4 Hasta que los datos ya elaborados llegan a DATATUR se han tenido que realizar, en el caso de datos provenientes de encuestas, la definición de estas, la toma de datos en campo, el estudio de las tomas para la mejora de la recogida, las limpiezas previas de las encuestas, la tabulación y elevación de los datos... Todas estas tareas conllevan el uso de otras herramientas más específicas adaptadas a cada una, como es el uso de PDA (Personal Digital Assistant) en la recogida de datos, el uso de software especializado en la elevación y depuración de datos. Por tanto DATATUR se nutre de unos procesos y tareas previas sin los cuales no podría existir. El esquema completo del flujo de datos y metadatos de una operación estadística, a partir de una encuesta se puede ver en la figura Solución La realización del sistema de información de estadísticas turísticas se basa en la unión de los sistemas de información relacionales y los sistemas OLAP (On Line Analisys Process). Así, los sistemas relacionales se utilizan para la carga de los datos fuente (aunque ya tratados con herramientas estadísticas para su elevación). En este entorno relacional se ha creado también una base de datos para almacenar toda la información necesaria para el análisis de los datos, es decir, se ha creado una base de metadatos de apoyo a los sistemas OLAP que se utilizan para la consolidación de la información a niveles agregados y su análisis desde un entorno multidimensional que permite cruzar las distintas variables. El análisis de la información en un sistema OLAP o multidimensional implica muchas ventajas para el usuario final, ya que puede navegar por la información de una manera sencilla, sin tener que conocer ningún tipo de lenguaje de programación. 32

5 Únicamente mediante el uso del ratón, puede componerse sus informes a medida y hacer las selecciones que considere necesarias por diferentes niveles de la información. En contrapartida, el sistema está muy interrelacionado con el negocio, lo que requiere que los usuarios, por una parte, conozcan conceptualmente el modelo por el cual quieren navegar o extraer la información y por otra, necesiten de unos conocimientos del negocio turístico o en concreto de la operación o área de estudio sobre la cual estén trabajando. Los beneficios aportados por esta solución se pueden resumir en los siguientes puntos: - Rapidez en la difusión de la información a través de la Web. - Un entorno centralizado para la consulta de los datos. - Integración de las distintas fuentes en un único sistema. - Mayor potencialidad para el análisis de los datos. 4. Descripción funcional del sistema Los diferentes niveles de datos que contiene DATATUR se han dividido dentro del sistema en diferentes bases de datos: la de Datos Primarios o datos fuente de la operación, que en el caso de operaciones estadísticas en las que es necesaria la elevación de los datos, se corresponde con los ficheros elevados ( a cada registro se le ha asignado un peso específico), la Base de Datos Agregados que se identifica con los modelos multidimensionales los cuales se explicarán ampliamente más adelante y la Base de Datos de Metadatos o de información sobre el dato estadístico almacenado en las otras dos, es decir, definiciones de variables, comentarios, documentos metodológicos asociados... 33

6 4.1 Base de datos primarios El almacenamiento de los datos fuente o microdatos se realiza en una base de datos relacional. Los datos originarios cargados proceden de fuentes diversas, dependiendo no sólo del organismo elaborador sino también del tipo de datos. Existen dos tipos de datos fuente principalmente, los datos derivados de encuesta, que han sido elevados y tabulados para hacerlos corresponder a una población y que son principalmente los datos que explota el propio IET y los datos que se corresponden con directorios (Ejem. Hoteles, apartamentos) o datos estadísticos no elevados (Ejem. Balanza de Pagos por Turismo). La diferencia fundamental entre unos y otros es el tratamiento posterior que ha de realizarse sobre ellos, antes de convertirlos en multidimensionales. Esta base de datos no tiene ningún rasgo destacable, a no ser la de sobra conocida por todo el mundo de las ventajas de almacenar la información en una base de datos relacional sobre el almacenamiento como ficheros independientes, a la hora de hacer consultas o buscar información. El único inconveniente es que es necesario conocer muy bien el lenguaje de SQL para hacer consultas y sobre todo, cuando lo que se quiere es conocer datos como las variaciones sobre distintos escenarios agregados. Esta base de datos se utiliza más como un repositorio de datos organizado que como un almacenamiento para consulta. 4.2 Base de datos de metadatos Un complemento indispensable a la hora de dar información estadística son los metadatos, considerando como tales todo dato susceptible de aportar mas información o claridad sobre el dato que se está consultando, es decir, cualificar el dato, ya sea por medio de definiciones de variables, documentos asociados, links o referencias a otros datos... 34

7 Los Metadatos son esenciales para comprender correctamente los datos numéricos y para valorar la comparabilidad de distintas fuentes. Como base de soporte de estos, se ha creado una base de datos relacional con esta información que está estrechamente relacionada con las bases de datos de agregados o multidimensionales. Es muy importante que cuando uno está consultando un dato estadístico sepa por ejemplo la diferencia entre excursionista o turista, que meses componen los datos de una temporada o poderse leer el / los documento(s) de metodología asociados. Una de las principales razones por las que se optó en su momento en hacer un desarrollo a medida en el IET, fue que ningún software actual, es capaz de mostrar información estadística pura con metadatos a través de Internet y esto es uno de los pilares fundamentales sobre los que se sustenta el sistema. Dentro de esta base de datos, a través del programa especialmente diseñado para ello, los usuarios de mantenimiento del sistema son capaces de añadir definiciones o aclaraciones tanto a nivel variables cuantitativas, información para distintos cruces de variables, incluso definiciones para los distintos estados de una variable cualitativa. Además se pueden asociar al sistema documentos en distintos formatos, relacionados con operaciones, suboperaciones, distintos meses, temporadas y años que son publicados automáticamente en Internet por el sistema. 4.3 Base de datos agregados Las bases de datos agregados o multidimensionales, constituyen el núcleo del sistema, ya que es sobre ellas, sobre las que se realizan casi todas las consultas. 35

8 Estas bases de datos no son de tipo relacional y el software empleado para su desarrollo no es tan conocido como el de las anteriores, pero no es complicado. La mayor complejidad en este tipo de desarrollos es la parte de análisis, el diseño propio de la base de datos más que su desarrollo e implantación. Las BD dimensionales permiten generalmente distintos tipos de almacenamiento conocidos como MOLAP, ROLAP y HOLAP. En el caso que nos ocupa, al no ser las bases de datos muy grandes (aunque contengan millones de registros) y siendo lo que prima los tiempos de respuesta, se optó por el almacenamiento MOLAP, en el cual todos los datos, incluidos los de origen (existe una redundancia de datos), se almacenan en el formato multidimensional, que es el almacenamiento que mejores tiempos de respuesta ofrece. Para una operación estadística como Frontur (Movimientos Turísticos en Fronteras) gestionada por el IET, la base de datos dimensional o cubo, consta de 10 dimensiones (variables cualitativas con sus respectivos estados) o puntos de vista sobre los que se puede analizar indicadores (variables cuantitativas) como número de viajeros, número de pernoctaciones, variaciones sobre el año anterior, sobre el periodo anterior, estancia media Esto implica en la práctica que un usuario puede cruzar cualquier estado de las variables o dimensiones con cualquier otro. Para dar una mejor visión de lo que esto representa diremos que el número de combinaciones posibles que un usuario podría hacer sería el producto de los elementos o estados de todas las dimensiones que en el caso de la operación que estamos poniendo como ejemplo ascendería a Esto es el número de consultas teóricas que se pueden hacer sobre la base de datos pero no en todos los cruces tendremos información, no todos los turistas provenientes de Suiza en coche y que hayan entrado por el punto fronterizo de La 36

9 Junquera durante Enero del 2000 han pernoctado en Segovia, si hiciésemos este cruce de variables seguramente no nos devolvería ningún dato. La forma de efectuar la consulta anterior sobre el modelo sería a través del ratón, el usuario ha de desglosar la dimensión País de residencia y seleccionar Suiza, desglosar los periodos hasta llegar el elemento Enero 2000, desglosar puntos de entrada hasta La Junquera y seleccionar que quiere ver como filas y columnas, por ejemplo, podría seleccionar como filas los motivos del viaje y como columnas los tipos de viajero. 5. Arquitectura del sistema Además de las bases de datos o subsistema de almacenamiento de la información definido previamente, un sistema de información estadística debe estar compuesto de otros subsistemas. En el caso que nos ocupa sería el subsistema de ETL (Extracción, Transformación y Limpieza) y el subsistema de análisis, presentación y difusión de la información. 37

10 Análisis de datos Análisis de datos Proveedor DATA WAREHOUSE Usuario Proveedor Proveedor ETL Metadatos Documentos electrónicos Internet Usuario Usuario Proveedor Usuario Proveedores de datos Registros Registros finales depurados Estadísticas finales multidimensionales 5.1 Subsistema ETL: Esquema Data Warehouse Un subsistema ETL o de Elaboración y transformación de datos es tanto más importante cuanto más heterogéneas sean las fuentes de las que provienen los datos. Los datos estadísticos necesitan ser depurados, eliminar las inconsistencias de datos, eliminar los registros que no cumplan determinados requisitos Además existe un trabajo muy significativo, que es el de la codificación, se han de estandarizar para todos los registro independientemente de la fuente los código, es decir, Alemania debe tener el mismo código en todas las bases de datos independientemente de que hablemos de turistas o de Índice de precios armonizado. Esto es muy importante, sobre todo para poder cruzar variables de diferentes fuentes y para poder gestionar como veremos en el siguiente subsistema la representación de datos sobre mapas. 38

11 Subsistema de información Este es la parte final y por tanto visible de la pirámide. Este subsistema está enfocado al usuario final y permite analizar la información a través de Internet de tres maneras distintas: Módulo de información en formato tablas Los datos estadísticos se pueden visualizar en Web de manera dinámica por el usuario, decidiendo éste que información quiere ver (filtrando distintos elementos) y como la quiere ver (que dimensión quiere en filas y cual en columnas), puede ordenar columnas, ocultarlas, desglosar la información (drill-down y drill-up), todo cumplimentado con un ficha técnica que varía en función de las selecciones y que le da las definiciones de las variables y dimensiones que tiene en pantalla así como otra información relacionada. Módulo de información gráfica La misma información anterior se puede visualizar en forma gráfica, pudiendo el usuario seleccionar entre variados tipos de gráfico, el tamaño de este para su correcta visualización, mostrar los datos o no, cambiar filas por columnas Módulo de información geográfica La tercera forma de poder visualizar la información es en mapas, donde el usuario a través de un asistente puede seleccionar la forma de representación de los datos (tartas, barras, rangos ), cuantos y que tipo de rangos (segmentación natural, desviación estándar ), los colores del mapa. Se han creado capas a nivel de comunidad autónoma, provincias y municipios en España y de países a nivel mundial para poder presentar toda la información disponible. Estos mapas son totalmente dinámicos, se puede navegar por ellos (zoom, drill, centrar) y muestran los datos que el usuario elige en cada momento, de la misma manera que si navegara por el informe de datos. 39

12 6. Conclusión Con las nuevas herramientas que proporciona la informática hoy en día, es posible extender el uso de los datos estadísticos a personas sin experiencia en el manejo de herramientas estadísticas. Aunque la potencia de estas en el tratamiento de datos está fuera de toda duda, los sistemas OLAP o multidimensionales proporcionan una forma flexible y fácil de acceder a los datos cuando se ha definido previamente el modelo de negocio o la estructura de la información que se va a poder consultar. Por tanto son herramientas de tipo complementario que deberían usarse conjuntamente en los sistemas estadísticos actuales. Bibliografía COMISIÓN ESTADÍSTICA Y ECONÓMICA PARA EUROPA (22-25 octubre 1996): Work session on Statistical Metadata (METIS) Berlín, Alemania. FRANCO, JEAN MICHEL Y EDS-INSTITUT PROMÉTÉUS (1997). Le Data Warehouse, le Data Minino. Editions Enrolles, Paris; Ediciones Gestión 2000, S.A., Barcelona. 40

13 MICROSOFT (1999). Estrategia de Data Warehousing de Microsoft: una plataforma para mejorar la toma de decisiones mediante un acceso a datos y análisis fácil. INMON, W. H. (1996). Building Data Warehouse (2ª edición). John Willey & Sons (Sd.) 41

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