Calidad de los datos
Conceptos de diseño de paneles
Olga Scrivner, PhD
President, Scrivner Solutions Inc
Principales beneficios del panel
Principales beneficios del panel
Principales beneficios del panel
Principales beneficios del panel
Principales beneficios del panel
Retos habituales
Retos habituales
Retos habituales
Dimensiones de la calidad de datos
Unos datos de buena calidad permiten un análisis preciso y respaldan decisiones empresariales fiables
Completitud y unicidad
Completitud: garantiza datos suficientes
Datos completos: sin valores faltantes (null, en blanco)
Unicidad: evita duplicados
Datos únicos: cada elemento se registra una sola vez
Integridad, validez, precisión, consistencia
Integridad
- Garantiza que todos los datos de la organización puedan rastrearse y conectarse
Validez
- Se ajusta a la sintaxis (formato, tipo, rango) de su definición
Precisión
- Grado en que los datos describen correctamente el objeto o evento real
Consistencia
- La misma información se almacena y usa en múltiples instancias
Comprobación de calidad de datos
Comprobación de calidad de datos
Comprobación de calidad de datos
Comprobación de calidad de datos
Comprobación de calidad de datos
Comprobación de calidad de datos
¿Qué es la metadata?
Datos sobre datos: cuándo, por quién, cómo, por qué
¿Qué es la metadata?
Datos sobre datos: cuándo, por quién, cómo, por qué
¿Qué es la metadata?
Datos sobre datos: cuándo, por quién, cómo, por qué
¿Qué es la metadata?
Datos sobre datos: cuándo, por quién, cómo, por qué
¿Qué es la metadata?
Datos sobre datos: cuándo, por quién, cómo, por qué
Metadata y panel
Fiabilidad de los datos: fuentes de confianza
Selección de datos: recogida adecuada de datos
Reproducibilidad de los datos: capacidad de obtener resultados similares aplicando el mismo diseño
Imputación de datos: reducción adecuada de anomalías por datos faltantes
