Preguntas Frecuentes

ABRAMS World Trade Wiki es un portal de conocimiento que se ha creado a partir de miles de millones de registros de diversas fuentes, como la Organización Mundial del Comercio (http://wto.org), UN Comtrade (https://comtrade.un.org) y muchos gobiernos nacionales e instituciones gubernamentales que proporcionan datos en bruto de manera legal según las leyes de transparencia (https://de.wikipedia.org/wiki/Informationsfreiheit). En ABRAMS World Trade Wiki, estos datos internacionales se procesan sistemáticamente para apoyar la seguridad y confianza en el comercio mundial mediante la transparencia. Este principio es compartido con varias organizaciones mundiales que, a través de su compromiso internacional y red, han sido de gran ayuda en el desarrollo del comercio mundial durante décadas:

Organización Mundial del Comercio (OMC): https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/what_we_do_e.htm

Comercio de las Naciones Unidas (UN Comtrade): https://comtrade.un.org

Organización Mundial de Aduanas (OMA): http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx y http://www.wcoomd.org/en.aspx

Los grupos destinatarios son muy amplios, y se pueden dividir de manera general en las siguientes categorías:

• Gobiernos
• Periodistas
• Logísticos
• Empresas
• Consultores
• Investigadores

Sí, los datos en bruto provienen de fuentes de acceso público, de las cuales se obtienen legalmente. Cualquier otro interesado también podría adquirir los datos en bruto utilizados como base por ABRAMS World Trade Wiki de las instituciones competentes.

La base para esto son, entre otras cosas, las leyes de transparencia fundamentales en muchos países del mundo (https://de.wikipedia.org/wiki/Informationsfreiheit), que permiten el acceso a muchos datos del comercio mundial y los ponen a disposición legalmente desde hace décadas. La motivación para la publicación es variada y abarca desde el fortalecimiento de la economía nacional (las empresas exportadoras pueden ser identificadas en el mercado mundial como proveedores potenciales, así como las empresas importadoras pueden identificar mejor sus necesidades de productos con proveedores en el mercado global, mejorando así la oferta de productos en la competencia y la posición de la empresa nacional) hasta la identificación de prácticas comerciales no conformes con la ley (por ejemplo, detección de corrupción, importaciones y exportaciones de bienes ilegales, y falsificaciones de productos).

No en todos los países se practica de la misma manera la publicación de información empresarial. Por ejemplo, en Alemania, sobre la base de la ley, se publican anualmente balances y cuentas de resultados de decenas de miles de empresas en el Boletín Federal Electrónico (www.bundesanzeiger.de), de forma legal y accesible a todos en Internet. En otros países, esta divulgación de información financiera es completamente desconocida y se consideraría impensable, ya que, según la percepción posible, se trata de cifras financieras privadas de empresas que suelen ser privadas (las empresas cotizadas en bolsa están sujetas a otras obligaciones de publicación). Sin embargo, en Alemania, esto es un requisito legal y se sanciona con multas elevadas si una empresa no publica los datos anualmente y a tiempo.

En otros países, es común publicar datos comerciales de las empresas para mejorar el comercio mundial con la máxima transparencia (seguramente también en beneficio de la economía nacional respectiva):

Ejemplos de los beneficios de la transparencia en el comercio mundial:

Cumplimiento de leyes y acuerdos, por ejemplo, regulaciones antidumping que son registradas de manera estructurada por la Organización Mundial del Comercio (OMC): https://www.wto.org/english/tratop_e/adp_e/adp_e.htm

Prevención de cárteles y fomento de la competencia, por ejemplo, a través de autoridades nacionales e internacionales de competencia (ver https://de.wikipedia.org/wiki/Wettbewerbsbehörde):

Una autoridad de competencia, también llamada agencia antimonopolio, es un organismo regulador cuyo objetivo es combatir los efectos negativos de la concentración de poder en los mercados. La base legal de la actividad de la autoridad de competencia es la ley antimonopolio. Instituciones correspondientes existen en casi todos los países con una economía de mercado.

Las autoridades de competencia de numerosos países intercambian experiencias en organizaciones como la Autoridad de Competencia Europea, la Red Europea de Competencia, la Red Internacional de Competencia o la OCDE.

A nivel nacional, por ejemplo, en Alemania, la Oficina Federal de Competencia se encarga de un principio de orden competitivo funcional. Esto se basa explícitamente en la Ley contra Restricciones de la Competencia GWB (así como https://www.gesetze-im-internet.de/gwb/), según la cual están prohibidas las acciones que impidan deliberadamente una competencia deseada.

Protección de los propietarios de marcas contra las falsificaciones de productos: por ejemplo, investigaciones organizadas de falsificaciones de productos por la Organización Mundial de Aduanas (OMA): http://www.wcoomd.org/en.aspx

Los argumentos positivos a favor de la transparencia en el comercio mundial son evidentes y están bien resumidos por las intenciones fundamentales de la OMC, la OMA y UN Comtrade:

Organización Mundial del Comercio (OMC): https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/10thi_e/10thi00_e.htm

Organización Mundial de Aduanas (OMA): http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx

UN Comtrade: http://unstats.un.org/unsd/tradekb/Knowledgebase/What-is-UN-COMTRADE

Desde muchas fuentes, contamos con datos en nuestra base de datos desde 2007. Sin embargo, por razones de claridad y rendimiento, hemos realizado una segmentación básica:

En “Market Intelligence”, hemos procesado principalmente los datos estadísticos a partir de 2010. La adición de los datos de un año calendario se realiza generalmente a mediados del año siguiente, consolidando los informes de los países que reportan. La mayoría de los países del mundo han informado durante décadas sobre cada clase de grupo de mercancías utilizando códigos HS a UN Comtrade, con cuyas bases de datos estamos conectados electrónicamente mediante una interfaz de datos. Los datos obtenidos se estandarizan continuamente y luego se procesan.

Para presentar los datos de la manera más completa posible a lo largo del tiempo, hemos interpolado los informes de países faltantes mediante algoritmos y hemos extrapolado los informes pendientes como cálculos de tendencias. Los valores correspondientes están debidamente etiquetados.

En las secciones de análisis detallado de datos comerciales, como "Company Transparency", hemos previsto datos a partir de 2013 por razones de estandarización uniforme de diversas bases de datos, ya que aquí la actualidad y, sobre todo, la comparabilidad de los datos son mucho más importantes. El marco temporal preestablecido se puede ver en la parte superior izquierda de las herramientas y se puede ajustar a su solicitud.

En la sección "Free Search", le ofrecemos acceso total a todos los datos, de modo que puede acceder a datos más antiguos hasta 2007 según la fuente de la base de datos. Tenga en cuenta que algunas bases de datos nacionales solo se han procesado a partir de 2013.

Los datos comerciales se actualizan regularmente según la fuente. Esta actualización se realiza, en parte, diariamente, a menudo mensualmente y, en ocasiones, trimestralmente. En casos individuales, no se puede excluir que los datos se entreguen con retraso. En general, nos comprometemos a procesar y proporcionar los datos lo más rápido y completo posible; sin embargo, no podemos garantizar la exhaustividad de todos los datos comerciales. Todas las estadísticas, cálculos y visualizaciones resultantes se basan en los datos que se nos han proporcionado y, por supuesto, no reflejan todas las interrelaciones del comercio mundial.

Hafendaten Plus es un paquete de datos adicional que incluye, entre otros, información sobre Etiopía, Bangladés y Turquía.

Además, contiene conocimientos de cartas de porte desde 2015 hasta 2022, que fueron proporcionados por diversas fuentes portuarias. Estos datos permiten obtener información sobre los flujos comerciales que no serían visibles a través de los datos aduaneros.

Desde 2023, todas las nuevas bases de datos nacionales se integran en Hafendaten Plus.

El propósito de nuestra plataforma es transformar grandes cantidades de datos comerciales (más de 6 mil millones de registros) en un valor añadido para nuestros clientes, permitiéndoles, como usuarios, extraer conocimiento específico de esta información. A través de la combinación de diversas herramientas de nuestra plataforma, los clientes son capaces de tomar mejores decisiones estratégicas o realizar predicciones más precisas, asegurando su ventaja competitiva. Antes de publicar o visualizar esta información, los datos deben ser procesados y analizados para garantizar una alta calidad y accesibilidad.

Para comprender mejor este proceso de transformación, hemos descrito cada paso en detalle:

1. Recopilación y Extracción

Nuestros datos provienen de una variedad de fuentes, que en general están mal estructuradas. Estos datos en bruto no suelen ser autodescriptivos, son heterogéneos, no están almacenados de forma jerárquica ni en un formato específico. Son generados y enviados desde diversos sistemas operativos con aplicaciones de entrada de datos. Estas aplicaciones generan datos, en parte, a partir de transacciones diarias (envíos). También se reciben documentos escaneados mediante software OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y archivos de texto con inevitables tasas de error. Además, disponemos de datos estadísticos proporcionados por varios países, que generalmente están estructurados, pero no siempre validados.

2. Transformación

Antes de que los datos puedan ser importados/cargados en nuestra plataforma, deben ser convertidos a un formato estándar definido por nosotros. Esto implica analizar, decodificar, renombrar, transponer y mapear los datos para que encajen en nuestro almacén de datos (data warehouse).

3. Verificación

Verificamos nuestros datos mediante análisis cuantitativos y cualitativos utilizando modelos estadísticos y muestreo. Nuestro sistema supervisa todo el proceso, desde la recopilación hasta la publicación/visualización de los datos en nuestra plataforma. Esto nos permite evaluar de manera fundamentada y objetiva la integridad y precisión de los datos.

4. Validación

Para garantizar que nuestro sistema cumple con nuestros requisitos y especificaciones de precisión, repetibilidad, reproducibilidad, estabilidad y seguridad, validamos nuestros datos y programas en función de la consistencia de tipos de datos, constantes y referencias cruzadas. Algunos ejemplos de nuestros métodos de validación incluyen:

• Verificaciones de plausibilidad: aseguran que los valores en ciertos campos corresponden al valor esperado.
• Verificaciones de plausibilidad entre sistemas: comparan datos entre diferentes sistemas para garantizar su coherencia.
• Sumas de control: se realizan con valores numéricos de diferentes tipos que aparecen en cada conjunto de datos.
• Verificación de cardinalidad: asegura que un conjunto de datos tiene una cantidad válida de registros relacionados.

5. Limpieza

Antes del proceso de organización de la información en un almacén de datos, la limpieza y mejora de los datos es crucial. Algunas de las tareas clave en la limpieza de datos son:

• Eliminación de duplicados/fusión de registros.
• Identificación de valores de datos incorrectos o faltantes debido a errores de entrada de datos.
• Unificación de convenciones de nombres inconsistentes debido a diferentes formatos de origen (abreviaturas como "UNO" vs. "1" o "Ltd." vs. "Limited").
• Corrección de nombres de empresas y direcciones que están mal escritos, tienen variaciones o contienen información adicional innecesaria.

6. Organización y Estandarización

Antes de poder extraer información de los datos, estos deben ser organizados, estructurados y estandarizados. Para permitir la comparabilidad entre ellos, las estructuras y elementos de los conjuntos de datos se ajustan utilizando definiciones uniformes. De esta manera, la lógica de negocio implementada posteriormente puede realizar análisis e interpretaciones de todos los datos en la plataforma. Para ello, utilizamos más de 20 componentes de software diferentes, escritos en varios lenguajes de programación óptimos para cada propósito.

7. Enriquecimiento

El enriquecimiento de datos nos permite ofrecer una mejora significativa en el valor comercial de los datos integrados. Algunos ejemplos de enriquecimiento incluyen:

• La combinación de registros entrantes con datos existentes para identificar nuevos envíos, productos, clientes o proveedores.
• Corrección de datos inválidos basados en otros datos presentes en el registro o en la base de datos.
• Interpolación de valores faltantes basándose en otros datos disponibles.

8. Análisis

Uno de los pasos más importantes en la transformación hacia el conocimiento es el análisis de los datos. Además de la investigación de datos, modelado de datos, minería de datos y correlación de datos a través de algoritmos, las estadísticas cuantitativas y cualitativas son una parte fundamental de nuestro análisis de datos. Solo después de un análisis adecuado, los datos se convierten en información que podemos utilizar para expandir nuestro conocimiento. Para su comprensión:

• Investigación de datos: un enfoque para analizar conjuntos de datos, a menudo con métodos visuales, para resumir sus características principales.
• Minería de datos: el proceso computacional de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos de campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos.

La minería de datos incluye 6 tareas principales:

• Detección de anomalías (detección de valores atípicos/desviaciones): Identifica conjuntos de datos inusuales que podrían ser interesantes o errores de datos que requieren más investigación.
• Modelado de dependencias (descubrimiento de reglas de asociación): Busca relaciones entre variables individuales en los datos.
• Agrupamiento (clustering): La tarea de identificar grupos y estructuras en los datos que son de alguna manera similares, sin utilizar estructuras conocidas.
• Clasificación: Clasificar datos y aplicar esas clasificaciones a nuevos datos.
• Regresión: Intentar encontrar una estructura que modele los datos con el menor error posible.
• Resumen: Proporcionar una representación más compacta del conjunto de datos, incluida la generación de informes y visualizaciones.

9. Visualización

El objetivo principal de nuestra visualización de datos es comunicar información de manera clara y eficiente a través de gráficos estadísticos, tablas e infografías. En el caso de los datos numéricos, el uso de gráficos puede comunicar visualmente las proporciones cuantitativas. Una visualización efectiva ayuda a nuestros usuarios a analizar y razonar sobre los datos de manera rápida y sencilla. Hace que los datos complejos sean más accesibles, comprensibles y utilizables. Los usuarios están interesados en realizar tareas analíticas específicas, como hacer comparaciones o comprender causalidades. El concepto de diseño de nuestra interfaz sigue esta exigencia de los clientes.

En estos 9 pasos, ABRAMS World Trade Wiki transforma datos comerciales internacionales en conocimiento valioso. ¡Estamos convencidos de que nuestra plataforma le proporcionará ventajas competitivas!

El portal de conocimiento ABRAMS World Trade Wiki comparte con otras organizaciones mundiales el objetivo de fortalecer el comercio mundial mediante la transparencia, haciéndolo más eficiente y seguro.

Sin embargo, para proteger la privacidad de las personas, filtramos con la ayuda de algoritmos los envíos de mercancías que contienen datos personales identificables, como los envíos de empresas de mudanzas. Si usted identifica, además de los datos filtrados, datos personales que le conciernen, puede reportarlos. Estos serán eliminados de inmediato: privacy@abrams.wiki.

A lo largo de los años, hemos procesado, optimizado y normalizado millones de registros mediante algoritmos, además de realizar un esfuerzo significativo en la edición manual de datos en el límite de la lógica de los algoritmos, para poder ofrecerle datos de una calidad excepcional.

Si en algunos casos desea mejoras en la calidad de los datos (por ejemplo, la consolidación comprobablemente razonable de empresas), o si considera que ciertos contenidos no son plausibles o son claramente incorrectos, le solicitamos que nos lo comunique por escrito a: quality@abrams.wiki.

Cada usuario del portal de conocimiento ABRAMS world trade wiki debe conocer las coberturas y limitaciones de los datos para evaluar cualitativa y cuantitativamente toda la información:

Cobertura

El portal de conocimiento ABRAMS world trade wiki contiene datos detallados de importación y exportación que, diferenciados por datos estadísticos y comerciales, son reportados por diversas autoridades e instituciones de 193 países de todo el mundo.

Datos estadísticos: Estos son datos estadísticos mensuales y anuales que recopilamos y publicamos desde el año 2010 hasta el último año, basándonos en los formatos originales. En caso de datos faltantes, realizamos cálculos para obtener valores interpolados a modo de aproximación. Lo mismo aplica a los datos más recientes, que se calculan como valores estimados mediante extrapolación. En todos los casos, los valores calculados se indican de manera explícita y sirven únicamente como aproximaciones, sin pretender representar los valores reales.

Cuando detectamos desviaciones significativas en las cifras reportadas, que claramente difieren de otras cifras publicadas y pueden considerarse incorrectas, dichos datos se ajustan mediante el algoritmo RANSAC a los valores reportados antes y después en el tiempo. Estos valores también se destacan explícitamente en nuestras publicaciones.

Los datos estadísticos se actualizan de manera continua, basándonos en la disponibilidad de los datos nacionales recogidos por UN Comtrade.

Datos comerciales: Estos datos provienen, por ejemplo, de gobiernos y entidades relacionadas, publicados de acuerdo con leyes internacionales de transparencia. Si un país publica tales datos, existen principalmente tres variantes:

a) Solo se muestran empresas con direcciones del país de origen, tanto en los datos de importación como de exportación, y las empresas extranjeras no se publican, solo el país relevante del socio comercial. Llamamos a estos datos "semiabiertos". b) Se publican todas las empresas con direcciones de las relaciones comerciales (proveedores y clientes internacionales). Así, por ejemplo, en una base de datos de importación de una nación importadora importante, no solo aparece el país que publica (destino), sino también los datos de más de 100 países exportadores de todo el mundo. Llamamos a estos datos "abiertos". c) En algunos países también se recopilan y publican datos de tránsito. No se trata exactamente de una importación o exportación del país que publica los datos, sino de otras naciones. Dependiendo de la base de datos, estos datos pueden ser del tipo a) o b).

Los datos comerciales se recopilan como información en bruto, se procesan mediante diversos procedimientos, software y algoritmos, y se ponen a disposición de manera unificada en una base de datos estandarizada. En total, la base de datos contiene información de más de 10 millones de empresas en todo el mundo, relacionadas con más de 600 millones de envíos de mercancías.

Los datos comerciales se actualizan continuamente, también en función de la disponibilidad de los datos nacionales que nos proporcionan.

Limitaciones

Los usuarios del ABRAMS world trade wiki deben tener una idea clara de los límites del portal, por lo que nos dirigimos exclusivamente a representantes de instituciones profesionales, como autoridades y empresas. Es importante leer atentamente los siguientes puntos antes de trabajar con las herramientas y los datos del portal de conocimiento:

Afirmación importante: ¿Se muestra el comercio mundial en su totalidad? ¡Definitivamente no!

Tanto los datos estadísticos como los comerciales siempre reflejan solo una parte del comercio real. No se trata de qué porcentaje está disponible, sino de qué conocimiento se puede generar en general que pueda ser útil para los tomadores de decisiones. Por lo tanto, debe quedar claro que se trata únicamente de relaciones comerciales internacionales, es decir, que cruzan fronteras. Las actividades puramente nacionales de las empresas están, en la mayoría de los casos, ausentes. En consecuencia, todas las estadísticas generadas con porcentajes, etc., deben entenderse siempre únicamente como basadas en la información identificada.

En cuanto a los datos estadísticos de UN Comtrade, nos remitimos expresamente a su aviso legal, que establece las condiciones para la interpretación de los datos que hemos procesado posteriormente. El aviso legal se puede consultar aquí: https://comtrade.un.org/db/help/uReadMeFirst.aspx

Los puntos clave se destacan aquí de forma ejemplar, aunque solo son un extracto del aviso oficial: Los valores de los datos estadísticos detallados publicados no son necesariamente idénticos al valor total del comercio de un país determinado. Debido a la confidencialidad de ciertos sectores de productos (por ejemplo, armas), algunos países informan solo a nivel agregado y no sobre detalles de productos. Por ejemplo, los datos comerciales que no se informan para un código HS de 6 dígitos específico se incluyen en la categoría de comercio para el código HS de 2 dígitos.

Los datos se informan en más de 20,000 categorías de códigos HS posibles (generalmente de 6 dígitos estandarizados a nivel internacional). Estos se basan en una nomenclatura HS uniforme que se adapta a las condiciones actuales del mercado y del producto aproximadamente cada 5 años. Sin embargo, no todos los países adoptan automáticamente la misma y más reciente nomenclatura, lo que puede generar imprecisiones en la comparación entre países o en la evolución de un solo país. Las adaptaciones no son 100 % compatibles hacia adelante o hacia atrás, ya que no siempre es posible una correspondencia única entre clasificaciones más nuevas y más antiguas, ya que pueden existir relaciones 1, n:1 o n. Al convertir datos de una clasificación más nueva a una más antigua, es posible que algunos códigos HS convertidos incluyan más (o menos) productos de los previstos en la posición HS oficial. No se realizan ajustes para estos casos.

Los datos de exportación de un país pueden no coincidir exactamente con los datos de importación del país socio. Las diferencias se deben a factores como la valoración (exportaciones FOB, importaciones CIF), diferencias en la inclusión/exclusión de ciertos materiales, tiempo, etc. Las recomendaciones para las estadísticas de comercio internacional de mercancías están en el "International Merchandise Trade Statistics Compiler Manual". Más información metodológica está disponible en el mismo sitio web.

Con base en los límites señalados para los datos estadísticos, también debe destacarse que los datos comerciales, dependiendo de la fuente y la extensión de los datos publicados, solo reflejan una parte del comercio internacional. Por ejemplo, una base de datos completamente abierta puede incluir envíos de mercancías por vía marítima, ya que estos están en su mayoría registrados y publicados, pero no incluir flete aéreo o transporte terrestre (en tren o camión).

Además, es posible que algunos envíos de mercancías aparezcan varias veces debido a la unificación de todas las bases de datos. Por ejemplo, un envío de mercancías de una empresa chilena a un cliente en EE. UU. puede aparecer tanto en la base de datos de exportaciones de Chile como en la base de datos de importaciones de EE. UU. En la medida de lo posible, tratamos de vincular estos envíos, aunque pueden surgir imprecisiones estadísticas durante los análisis, como en la función "Free Search" o en las tablas de envíos de mercancías de "Company Transparency", identificables en un análisis detallado.

Como ocurre con los datos estadísticos de los países, en casos excepcionales puede suceder que no se disponga de datos comerciales de algunos países. Esto puede ser temporal (problemas técnicos) o indefinido, como en casos de guerra, políticas de embargo o cambios legislativos. En tales casos, las estadísticas afectadas claramente muestran imprecisiones.

Sí, antes de utilizar el portal de conocimiento ABRAMS World Trade Wiki, debe leer los términos de uso y aceptar estos. Estos se muestran durante su registro personal y están disponibles en cualquier momento aquí