Metricas De Calidad De Datos

Índice
Introducción 3
Métricas para Calidad de Datos 4
Exactitud 4
Métrica de exactitud Sintáctica 4
Métrica de exactitud Semántica 4
Métrica de Completitud 5
Métrica de Consistencia 5
Métrica de Credibilidad 6
Métrica de Actualidad 6
Métrica de Accesibilidad 7
Métrica de Conformidad 7
Métrica de Confidencialidad 8
Métrica de Eficiencia 8
Métrica de Precisión 9Métrica de Trazabilidad 9
Métrica de Comprensibilidad 9
Métrica de Disponibilidad 10
Métrica de Portabilidad 10
Métrica de Recuperabilidad 11
Conclusión 12
Referencias 13

Introducción

La validación de la calidad de datos, surge debido a la importancia que han ido adquiriendo los datos dentro de las organizaciones hoy en día, estos son vitales para que las empresas puedan desempeñarse,éstas almacenan datos tales como, proveedores, clientes, cobranzas, entre otros, donde un error en cualquiera de ellos implica directamente una perdida para la organización.
Para lograr calidad en los datos, primero debemos tener claro qué es buena calidad y qué es mala calidad, la única forma de establecer esta diferencia es crear métricas que permitan clasificar la calidad. [1] La medición decalidad de los datos ayudará a conocer el valor de la información, los riesgos de una mala calidad y nos ayudará a definir como mejorarla. [2, 3]
La existencia de las métricas es de gran ayuda para incorporar la calidad de datos en las organizaciones, ya que son un punto de referencia para determinar si nuestros datos son de calidad. Si la calidad de datos es medida esta podrá ser gestionada, espor esto que deben existir métricas claras que permitan evaluar la calidad de datos de la forma más objetiva posible.
En este informe presentaremos una propuesta de medición para todas las dimensiones de la calidad de los datos, las métricas presentadas en este trabajo deben aplicarse orientándose en las necesidades de las organizaciones que utilizarán los datos, debido a que deben establecerseestándares y algunos rangos según los datos y su uso, para la aplicación de las métrica.
A continuación se presentarán las métricas para cada dimensión de la DQ y se finalizará con una conclusión.

Métricas para Calidad de Datos

Exactitud

Es el grado con el cual los datos tienen atributos que representan correctamente el valor verdadero que se pretendió dar al atributo de un concepto oevento en un contexto de uso específico [4].
Este tiene dos aspectos principales:
Exactitud Sintáctica: es definida como la cercanía de los valores de datos a un conjunto de valores definidos en un dominio considerado semánticamente correcto [4].
Métrica de exactitud Sintáctica

*** Para evaluar si un dato cumple con exactitud sintáctica se puede realizar, dependiendo el dato, una validacióndel mismo, es decir si el dato es un nombre se puede verificar que todos los elementos que lo componen son caracteres alfabéticos y esto cumpliría con la métrica de exactitud Sintáctica.
A: Cantidad de datos del total que no cumple con exactitud sintáctica.
B: Total de datos
Función: A/B
Interpretación: Mientras menor sea el valor (desde 0 hasta 1) es mayor la exactitud sintáctica.Exactitud Semántica: es definida como la cercanía de los valores de datos a un conjunto de valores definido en un dominio considerado semánticamente correcto [4].
Métrica de exactitud Semántica

*** Para evaluar si un dato cumple con exactitud semántica se puede realizar una validación del mismo, es decir comprar el dato con la realidad, si el dato es una dirección se puede verificar, por ejemplo,llamando por teléfono a la persona y preguntado si su dirección es la mencionada.
A: Cantidad de datos del total que no cumple con exactitud semántica.
B: Total de datos
Función: A/B
Interpretación: Mientras menor sea el valor (desde 0 hasta 1) es mayor la exactitud semántica.
Completitud
El grado en que los datos asociados a una entidad tienen valores para todos los atributos esperados...