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Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos.

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Presentación del tema: "Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos."— Transcripción de la presentación:

1 Data Quality in Context Grupo 10

2 Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

3 Motivación Problemas en la calidad de los datos son costosos para las organizaciones. Necesidad de identificar los problemas de calidad que ayuden a los usuarios de la información. Proveer una alternativa al enfoque actual sobre la calidad de datos. Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

4 Objetivos Investigar cómo influye el contexto de una organización en la definición de datos de alta calidad. Identificar patrones en los problemas de las organizaciones, estudiando las dimensiones de calidad que participan. Sensibilizar sobre la importancia del usuario a la hora de evaluar la calidad de los datos. Generar un conjunto de medidas que pueden ser tomadas por los profesionales de SI para diseñar y mantener sistemas de alta calidad. Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

5 Definiciones Datos de alta calidad. Son aquellos datos que se adecuan al uso que los consumidores requieren. Problema de calidad de datos. Es cualquier dificultad encontrada en alguna de las dimensiones de calidad que prohíben un uso adecuado de los datos. Proyecto de calidad de datos. Es el conjunto de acciones que realizan las organizaciones para solucionar problemas en la calidad de sus datos. Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

6 Definiciones (II) Categorías y Dimensiones Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez CategoríasDimensiones IntrínsecaPrecisión, Objetividad, Confianza, Reputación AccesibilidadAccesibilidad, Seguridad Contextual Relevancia, Valor agregado, Edad, Completitud, Cantidad de datos RepresentacionalInteroperabilidad, Facilidad de compresión, Representación concisa y consistente

7 Casos de Estudio Estudio realizado sobre 42 proyectos de calidad de datos de 3 empresas GoldenAir: aerolínea BetterCare: hospital HyCare: servicios relacionados a la salud Todas las empresas cuentan con divisiones dedicadas al mantenimiento de sus sistemas de información. Se encuentran a la vanguardia de la práctica de calidad de datos Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

8 Patrones Calidad de datos Intrínseca Precisión, Objetividad, Confianza, Reputación Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

9 Patrones (II) Accesibilidad y Representación de los datos Accesibilidad, Seguridad, Interpretabilidad, Facilidad de compresión, Representación concisa y consistente Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

10 Patrones (III) Contexto de los datos Relevancia, Valor agregado, Edad, Completitud, Cantidad de datos Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

11 Conclusiones Centrarse sólo en mejorar los aspectos intrínsecos de los datos no es suficiente. Los profesionales de SI deben auditar el proceso de creación, manipulación y uso de los datos. Es necesario hacer un relevamiento de las necesidades de los usuarios antes, durante y después de comenzar un proyecto de calidad de datos. La mejora de la calidad de datos es una disciplina multidimensional y dinámica. Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

12 Críticas Puntos Fuertes Interesante enfoque para comenzar con el estudio de calidad de datos Los ejemplos se presentan con claridad Puntos Débiles Falta de profundidad en algunos casos Casos de estudio no son lo suficientemente representativos Uso de diagramas ayudan al razonamiento pero dificulta la legibilidad del documento Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez

13 Preguntas


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