data quality in context grupo 10. agenda motivación objetivos definiciones casos de estudio...
TRANSCRIPT
![Page 1: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/1.jpg)
Data Quality in ContextData Quality in ContextGrupo 10
![Page 2: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/2.jpg)
Agenda Agenda MotivaciónObjetivosDefinicionesCasos de EstudioPatronesConclusionesCríticasPreguntas
Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez
![Page 3: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/3.jpg)
MotivaciónMotivaciónProblemas 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
![Page 4: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/4.jpg)
ObjetivosObjetivos 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
![Page 5: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/5.jpg)
DefinicionesDefinicionesDatos 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
![Page 6: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/6.jpg)
Definiciones (II)Definiciones (II)Categorías y Dimensiones
Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez
Categorías DimensionesIntrínseca Precisión, Objetividad, Confianza, Reputación
Accesibilidad Accesibilidad, Seguridad
Contextual Relevancia, Valor agregado, Edad, Completitud, Cantidad de datos
Representacional Interoperabilidad, Facilidad de compresión, Representación concisa y consistente
![Page 7: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/7.jpg)
Casos de EstudioCasos de EstudioEstudio 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
![Page 8: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/8.jpg)
PatronesPatrones Calidad de datos Intrínseca
◦ Precisión, Objetividad, Confianza, Reputación
Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez
![Page 9: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/9.jpg)
Patrones (II)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
![Page 10: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/10.jpg)
Patrones (III)Patrones (III) Contexto de los datos
◦ Relevancia, Valor agregado, Edad, Completitud, Cantidad de datos
Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez
![Page 11: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/11.jpg)
ConclusionesConclusionesCentrarse 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
![Page 12: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/12.jpg)
CríticasCríticas 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
![Page 13: Data Quality in Context Grupo 10. Agenda Motivación Objetivos Definiciones Casos de Estudio Patrones Conclusiones Críticas Preguntas Calidad de Datos](https://reader036.vdocuments.co/reader036/viewer/2022062617/54cfc4bf49795990548b4ddf/html5/thumbnails/13.jpg)
PreguntasPreguntas
Calidad de Datos - Sebastián Beceiro - Juan Rodríguez