Definición 1) Los datos limpios son un activo de la empresa 2) Calidad de Datos es un conjunto de instrucciones lógicas para controlar

el registro Exacto de la información.

3) La calidad de datos en un sistema de información de una empresa u organización, es un conjunto de instrucciones lógicas que controlan el ingreso de datos, suficientemente exhaustivo y adecuado para aumentar la precisión de la información registrada.

4) Las empresas son ricas en datos, pero son pobres en información.

CALIDAD DE DATOS

Características de una DBase “Sucia” •Varias versiones de la verdad producen confusión en los usuarios de Sistema de Información quienes terminarán por abandonarlo. •Repetición de procesos administrativos que ocasionan demoras y pérdidas. •Falta de control de cartera: facturación sin pago, pérdidas en operación. •Ineficiencia de la gestión de la empresa. •Caos en el Sistema de Información. •Restricciones de consistencia no son usadas •Costos de reforzar las restricciones •Pérdida de flexibilidad •Restricciones no entendidas •Basura en DBase •Problemas indetectables, valores incorrectos, datos perdidos. •Metadatos sin mantenimiento •DBase es muy compleja para ser entendida.

CALIDAD DE DATOS | EDICIÓN ESPECIAL

Beneficios de una DBase “Limpia” Una sola versión de la verdad en la empresa, que produce confianza en los datos de sus sistemas de información. Toma de decisiones correctamente informadas.

Eficiencia en los procesos administrativos en lo operativo, táctico y estratégico.

Correcta facturación y recaudo oportuno de cartera.

CALIDAD DE DATOS CALIDAD DE DATOS | EDICIÓN ESPECIAL | WHITE PAPER LIBRE

¿Cuándo es necesario un plan de limpieza de datos en una empresa?

Depende del estado de desarrollo de los sistemas de información de la empresa

Fases de la Evolución de Sistemas de Información

1. Inicio 2. Expansión 3. Control y Formalización 4. Integración 5. Administración de Datos 6. Madurez

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FASES PLAN DE CALIDAD DE DATOS

Conocimiento (Sistema de

información)

DX Estado Actual

(Diagnóstico)

Tratamiento y limpieza

Almacén de datos

Explotación (Business

Intelligence / Datamining)

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CALIDAD DE DATOS DINÁMICA

Relevancia o Pertinencia Precisión y Exactitud Credibilidad Oportunidad o Puntualidad Accesibilidad

CALIDAD DE DATOS

Interpretabilidad Coherencia Transparencia Comparabilidad Exhaustividad

Indicadores Generales DQ

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