Sprint 3 · Los Datos — PD1002
Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
18 de septiembre de 2026
Tres bases de datos
que nunca debían
hablarse entre sí.
Sesión 7 · Sprint 3 · Los Datos · Bloque 35, Aula 403
🌉 De S6: leyeron el borrador de otro grupo y les leyeron el suyo. Ya saben cuál es su pregunta y qué se ha escrito sobre ella.
Hoy empieza el problema difícil: esa pregunta necesita un dato. Y el dato no está esperándolos.
Hoy arranca el
Sprint 3 · Los Datos.
Christian Posso
👤 Invitado · Banco de la República · 10 min él, 10 min ustedes
No es una biografía.
Es una descripción de puesto.
¿Perder el trabajo
puede mandar
a alguien de su familia
a la cárcel?
Quiénes son
Economista principal del Banco de la República, en Medellín. Y profesor en EAFIT — la escuela sigue siendo la misma de la que hablamos en S6.
Doctorado en Economía, University of North Carolina at Chapel Hill.
Trabaja en economía laboral, del desarrollo, de la salud y de la educación.
Lo que importa
Para responder si perder el empleo manda a alguien a la cárcel, construyó un dato que no existía: cruzó nómina de empresas, contratos de trabajadores y registros de arrestos — de la misma ciudad, la misma gente.
Verificado en banrep.gov.co y en Khanna, Medina, Nyshadham, Posso & Tamayo (2021), AER: Insights. Regla del curso: nada entra sin fuente primaria.
| La pregunta | Anoten aquí | |
|---|---|---|
| 1 | ¿Qué hace un martes cualquiera? | |
| 2 | ¿Qué produce? | |
| 3 | ¿Con qué herramienta? | |
| 4 | ¿Qué decisión cambia con su trabajo? |
🎁 Bono: una pregunta buena vale 3 puntos (máx. 2 en el semestre).
Y hoy hay una que vale la pena hacerle, porque es el taller de hoy resumido en una frase:
¿Cómo sabe que esos tres registros hablan de la misma persona?
El dato no estaba
esperándolo.
Tuvo que construirlo.
¿Quién sabe más?
¿Y si el otro sabe algo que yo no? · Padrinos: Akerlof, Stiglitz
Usted es honesto. No quiere robarle a nadie. Ofrece el precio justo — el que vale un carro promedio.
Y descubre algo raro:
los únicos que le venden a ese precio son los que tienen un carro malo.
El que tiene un carro bueno no le vende: sabe que vale más.
Entonces usted baja el precio
Lógico: si solo me ofrecen malos, pago menos.
Y al bajarlo, se van los del medio también.
Y usted vuelve a bajar.
Y se van más.
El remate que separa al economista del resto:
No es un mercado donde
algunos salen estafados.
Es un mercado que
debería existir
y simplemente no existe.
# El vendedor SABE la calidad. El comprador NO.
vendedor: conoce(calidad)
comprador: conoce(promedio) # solo eso
# Entonces el comprador ofrece el precio del PROMEDIO:
precio = valor(calidad_promedio)
# Y aquí empieza el problema:
si valor(mi_carro) > precio : me lo quedo # se sale el bueno
si valor(mi_carro) < precio : lo vendo # se queda el malo
# El promedio de los que QUEDAN baja -> el precio baja
# -> se salen más buenos -> el promedio baja -> el precio baja -> ...
# RESULTADO: no es que alguien pierda.
# Es que el mercado del carro BUENO se APAGA.Piensen en un apartaestudio amoblado cerca de la U.
Ya saben cómo está el sofá.
¿Por qué siempre está hundido?
No porque el dueño sea tacaño.
Porque nadie le paga más por un sofá bueno: el inquilino no puede distinguirlo antes de firmar.
Y el que no puede cobrar por la calidad, no la pone.
Por eso los muebles de un
apartamento arrendado
nunca son duraderos.
25 minutos
🃏 Carta Nº09 · ¿Quién sabe más?
El mercado de libros usados de la U.
¿Quién sabe más: el que vende o el que compra?
⚠️ Salen ya.
Apenas se cierre esta carta.
30 minutos
Circulan. Cuentan. El que entiende, firma.
3 firmas = carta llena.
No es una ronda de exposiciones: es un mercado. Todos hablan al tiempo. El que explica aprende más que el que escucha.
De dónde salen
El trabajo de ustedes se parece al de Posso: nadie entrega la base completa.
Hay que construirla. Vamos por ella.
| Forma | Qué varía | Ejemplo colombiano | Se ve así |
|---|---|---|---|
| Serie de tiempo | El tiempo. Una sola unidad. | La inflación de Colombia, mes a mes, 2000–2025 | 1 columna, muchas filas |
| Corte transversal | Las unidades. Un solo momento. | El desempleo de los 32 departamentos, año 2024 | 1 fila por departamento |
| Panel | Los dos. | El desempleo de los 32 departamentos, cada año, 2010–2024 | 32 × 15 filas |
Su pregunta ya decidió la forma.
Ustedes todavía no lo saben.
# Se lee la pregunta y se subraya el verbo:
"¿Cómo ha EVOLUCIONADO el desempleo en Medellín?"
-> evolución = tiempo -> SERIE
"¿QUÉ DEPARTAMENTOS tienen más informalidad?"
-> comparar unidades -> CORTE
"¿El Metrocable REDUJO el desempleo en la comuna 1?"
-> antes/después + con/sin -> PANEL
-> (y necesita una comuna que NO recibió Metrocable)
# REGLA:
# si la pregunta compara ANTES y DESPUÉS -> necesita panel
# si compara CON y SIN -> necesita panel
# si compara las dos cosas -> necesita panel Y suerteEn su grupo. Sobre su pregunta:
08:00
🏛️ DANE
Fabrica el dato.
GEIH (empleo) · IPC (precios) · Cuentas Nacionales (PIB) · ECV · Censo
Microdatos anonimizados, gratis.
🏦 Banco de la República
Series macro y financieras.
Tasas · TRM · agregados monetarios · balanza de pagos
Y las minutas: son públicas.
📐 DNP
Datos de política pública.
TerriData (municipios) · SISBÉN · evaluaciones
El nivel municipal vive aquí.
Regla del curso: el que fabrica el dato es la fuente. Todo lo demás es una copia — y las copias envejecen.
| Fuente | Quién | Qué tiene | Cuándo sirve |
|---|---|---|---|
| WDI | Banco Mundial | ~1.400 indicadores · 200+ países · 1960– | Panel de países. El caballo de batalla. |
| CEPALSTAT | CEPAL | América Latina, con desagregación que el WDI no tiene | Comparar Colombia con la región |
| FMI | WEO · IFS | Macro, deuda, fiscal · con pronósticos | Deuda y déficit |
| BID | Numbers for Development | Social y laboral en LatAm | Encuestas de hogares comparables |
| OIT | ILOSTAT | Empleo, informalidad, salarios | La fuente detrás del desempleo del WDI |
El número que sale
Anótenlo. Grande. En el cuaderno.
Y ahora abran el DANE y busquen el desempleo de Colombia en 2024.
¿Cuadran?
El indicador que acaban de bajar se llama, completo:
SL.UEM.TOTL.ZS
Unemployment, total (% of total labor force)
(modeled ILO estimate)
Modeled. Modelado.
No es el dato del DANE: es una estimación de la OIT, armonizada para que 200 países sean comparables entre sí.
El dato tiene
fecha de fabricación
y nombre de fabricante.
Los dos están escritos.
Nadie los lee.
n.a. no es ceroTres razones distintas para un hueco
Las tres se ven exactamente igual en el CSV.
Y si alguien reemplaza los huecos por ceros “para que la fórmula corra”: acaba de inventar datos.
La GEIH
Lo más importante del día. Y dura 20 minutos.
| Periodicidad | Hasta dónde desagrega |
|---|---|
| Mensual | Total nacional · las 13 ciudades principales y sus áreas metropolitanas |
| Trimestral | Cada ciudad capital con su área metropolitana |
| Semestral | Grandes regiones (Atlántica, Oriental, Central, Pacífica, Bogotá) |
| Anual | ⚠️ Departamentos |
Entre más fina la geografía,
más gruesa la periodicidad.
Fuente: DANE, ficha metodológica de la GEIH (DSO-GEIH-FME-001).
“Quiero el desempleo
de Antioquia, mensual,
2015–2025”
Ese dato no existe.
Y no es culpa de nadie.
Sobre SU pregunta. Hoy. No la otra semana.
12:00
| Si su pregunta es sobre… | Indicador WDI | Código | Forma |
|---|---|---|---|
| Deuda y crecimiento | Central government debt (% of GDP) | GC.DOD.TOTL.GD.ZS |
panel |
| Ingreso y bienestar | GDP per capita (constant 2015 US$) | NY.GDP.PCAP.KD |
panel |
| Desigualdad | Gini index | SI.POV.GINI |
panel ⚠️ con huecos |
| Educación | Gov. expenditure on education (% of GDP) | SE.XPD.TOTL.GD.ZS |
panel |
| Internet y desarrollo | Individuals using the Internet (% of pop.) | IT.NET.USER.ZS |
panel |
| Remesas | Personal remittances received (% of GDP) | BX.TRF.PWKR.DT.GD.ZS |
panel |
| Inflación | Inflation, consumer prices (annual %) | FP.CPI.TOTL.ZG |
panel |
| Salud | Life expectancy at birth (years) | SP.DYN.LE00.IN |
panel |
Todas son panel de países. Ninguna resuelve una pregunta sobre una comuna de Medellín — para eso: TerriData.
📋 Esto se sube hoy a Interactiva, en Asignaciones. Es el único entregable del día — la Revisión de Literatura ya se entregó en S5 (4-sep).
# Ficha de fuente — una por grupo, hoy
PREGUNTA: ____________________________________
FORMA: serie / corte / panel
UNIDAD: ¿qué es UNA fila? (¿país-año? ¿persona? ¿mes?)
FUENTE: quién FABRICA el dato (no quién lo copia)
URL EXACTA: ____________________________________
FECHA DESCARGA: ____________________________________ # el dato cambia
GEOGRAFÍA: ____________________________________
PERIODICIDAD: ____________________________________
AÑOS: de ____ a ____
LA COSTURA: ¿cómo define la variable el que la fabrica?
(ej.: "modeled ILO estimate", no el dato del DANE)
FALTANTES: cuántos ____ dónde ____ ¿por qué?
[ ] no existe [ ] no se publicó [ ] todavía no llega
VIABILIDAD: ¿esa celda existe en la tabla de la GEIH? SÍ / NO🎤 Invitado: el economista del DANE. El que decide, un martes cualquiera, quién cuenta como “ocupado”.
🃏 Carta Nº07 — Tu jugada depende de la suya
🔧 El taller: solo Excel. Les vamos a entregar una hoja de cálculo con un error adentro. No les vamos a decir dónde.
📌 Traiga: computador con Excel funcionando. Hoy no basta con el navegador.
📋 Traiga: su ficha de fuente
El próximo viernes
un estudiante
les gana a dos
economistas de Harvard.
PD1002 · EAFIT · 2026-2 · S7