Bogotá, D. C., 26 de julio de 2022 (@UPRAColombia, @felipeff). En el marco del webinar de retos y desafíos del Sistema Estadístico Nacional, SEN, organizado por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE, su director Juan Daniel Oviedo, se refirió al trabajo que adelanta la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria, UPRA, como fuente fundamental de información del sector agropecuario.
Para el director del DANE el trabajo que se adelanta desde la UPRA como subsistema estadístico para el sector agropecuario es supremamente valioso porque permite una articulación desde la perspectiva sectorial para tener un conjunto de prioridades que se tienen que alinear con unas prioridades que se trabaja desde el Sistema Estadístico Nacional, SEN.
«Todo el trabajo que adelanta la Mesa de Estadísticas Agropecuarias en donde está la UPRA es el escenario perfecto para articularnos con el Sistema Estadístico Nacional. Este ejercicio ha sido posible por la existencia de un subsistema que tiene la capacidad de integrar rápidamente diferentes operaciones estadísticas como registros administrativos que convierte a registros estadísticos, o las evaluaciones agropecuarias que son otra herramienta complementaria para poder tener las perspectivas de producción y caracterización agropecuaria del país», indicó el titular del DANE.
Oviedo calificó como importantes los insumos que se producen desde la UPRA y su articulación de forma sistémica con el SEN. «Esta información permitirá tener una voz mucho más fuerte y articulada para poder definir prioridades agropecuarias bajo el enfoque estadístico como por ejemplo como y cuando vamos a hacer el censo nacional agropecuario», dijo el funcionario.
El director del DANE manifestó que se está ad portas de pasar el período de 10 años del censo de 2014 y se tiene que proyectar como se van a caracterizar las encuestas trimestrales que permitan conocer el panorama de coyuntura para el sector agropecuario.
«Creo que el trabajo que ha venido adelantando la UPRA bajo el liderazgo de Felipe Fonseca es un ejemplo de cómo subsistemas estadísticos pueden articularse de manera eficiente con esta gran capa de información en el Marco del SEN», concluyó Oviedo.
