Resultados de búsqueda para Calidad de Datos

Cada vez más organizaciones son conscientes de la necesidad de cuidar la ca-lidad de sus activos de datos y de realizar esfuerzos para asegurar la calidad de sus repositorios de datos. Estos esfuerzos se han acentuado incluso más con la adopción de tecnologías como Big Data, Analytics y Deep Learning, o IoT, y se han orientado en dos direcciones: asegurar el valor de los datos de repositorios organizacionales, y mejorar la madurez de los procesos de gobierno, gestión y calidad de datos. En DQTeam, spin-off de la UCLM ofrecemos a las organizacio-nes servicios de consultoría para mejorar sus datos en las dos aproximaciones usando como referencia estándares abiertos internacionales con la posibilidad de certificación internacional por parte de AENOR tanto los niveles de calidad de sus productos de datos como la madurez organizacional de sus procesos relacio-nados.

La preocupación por la propagación de información falsa crece y el análisis de grandes volúmenes de datos correctos se hace imprescindible en los procesos de toma de decisiones de las organizaciones. Pese a ello, no se han extendido mecanismos automáticos que aseguren la consistencia de los datos relativos al tiempo cronológico, que abundan en los grandes sistemas de información.En este artículo se define y formaliza la restricción de coetaneidad, un mecanismo para la detección y el marcado masivos de datos inconsistentes gracias a la comparación cruzada de valores de tiempo con el consiguiente incremento en la calidad de la información en diferentes contextos.

Los procesos de negocio ofrecen la infraestructura necesaria para la combinación de distintas actividades en un único proceso. Dicha combinación puede implicar el intercambio de datos entre las mismas, de forma que la calidad de datos toma una especial relevancia. Si los datos que utilizan las actividades involucradas no tienen el nivel de calidad adecuado, el resultado generado por el proceso podría no ser ni fiable ni usable por el usuario final. Una forma de garantizar la confiabilidad en los datos es mediante una certificación de su nivel de calidad. La certificación de los niveles de calidad de los datos que deben manejar las actividades que se combinan, puede ser descrita mediante el uso de la familia de estándares ISO/IEC 8000-100. El uso de esta certificación supone una nueva restricción que ha de tenerse en cuenta a la hora de buscar el resultado global en la combinación de actividades. En este artículo se propone el diseño y la implementación de una Arquitectura de Servicios llamada I8K, que se encarga del proceso de evaluación y certificación de los datos, y de como ésta se ha aplicado a un ejemplo motivador sobre la combinacíon de actividades para la organización de un viaje, que implica la búsqueda de billete de avión, estancia en hotel, y opcionalmente el alquiler de coches.

Los datos son uno de los activos más importantes de las organizaciones. Prueba de ello son las iniciativas que están surgiendo para disponer y analizar la mayor cantidad de datos posibles (efecto Big Data), pudiendo así poder descubrir patrones de comportamiento de posibles clientes. Así es frecuente que las organizaciones adquieran datos de terceras partes, datos que son usados como base para los procesos de negocio. Pero, en general, si los datos adquiridos no tienen un nivel de calidad adecuado, entonces no podrá extraerse de ellos el máximo rendimiento. Para evitar esto, es posible establecer acuerdos a niveles de servicio para la adquisición de datos, que es el principal objeto de este artículo. Para ello, se puede usar ISO 8000 partes 100 a 140, que tratan específicamente sobre el intercambio de datos maestros. Para facilitar dicho intercambio de datos, proponemos el uso de un framework que permite combinar los servicios web que satisfacen los correspondientes requisitos de la familia de estándares. Dicho framework consiste en dos componentes: I8K ­ una arquitectura de servicio ­ e ICS-API ­ una interfaz de programación de aplicaciones que permite usar I8K-. La principal aportación de este artículo radica en describir cómo usar el framework para implementar los aspectos tecnológicos de los acuerdos a niveles de servicio, cuando la calidad de datos tiene que ser tenida en cuenta durante el intercambio de datos como parte de la operativa.