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1. Objetivo

Evaluar la calidad de los datos del subsistema de información misional de la Secretaría a través de la identificación y generación de reportes y evaluaciones con destino a los responsables de la calidad de la información, con el fin de mejorar la misma y contar con información confiable y oportuna para la toma de decisiones de la Entidad.

2. Glosario

Base de datos: conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso.

Calidad de datos: grado en que los datos satisfacen los requisitos definidos por la SDIS1.

Calidad de datos inherente: grado con el que las dimensiones de calidad de los datos tienen el potencial intrínseco para satisfacer las necesidades establecidas y necesarias cuando los datos son utilizados bajo condiciones específicas. 2

Consumidores de datos: personas que hacen uso de los datos para fines analíticos, cualitativos, cuantitativos o predictivos, así como también para el uso de estos datos para proyectar reportes e indicadores.

Dato anómalo: es un valor que se aparta de su estado natural o de las condiciones que le son inherentes, de acuerdo a la naturaleza de alguna de las dimensiones de calidad.

Dimensión de calidad: métrica que permite identificar el estado actual de los datos.

Dominio de información: representa un campo, una columna de datos para lo cual se debe determinar los valores correctos, los sinónimos, los errores junto con su corrección y los valores no-válidos que se deben rechazar, también puede contener reglas de negocio que permite tratar cada término del dominio.

Subsistema de información misional: está compuesto por los aplicativos y bases de datos que contribuyen al cumplimiento del propósito de la SDIS, donde se registra la información sociodemográfica de los ciudadanos que acceden a los servicios de la entidad.

Variable: es un campo o espacio que permite almacenar o tomar diferentes valores.

1 Richard Y. Wang, D.M.S., Beyond accuracy: what data quality means to data consumers. Journal of Management Information Systems, 1996. 12(4): p. 5-33.2 Norma Técnica ISO/IEC 25012 “Calidad de Producto de Datos”

PROCESO GESTIÓN DE CONOCIMIENTO

PROCEDIMIENTO ANÁLISIS Y REPORTE DE LA CALIDAD DE LOS DATOS DEL

SUBSISTEMA DE INFORMACIÓN MISIONAL

Código: PCD-GC-007

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Fecha: Circular No. 038 – 01/12/2017

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3. Condiciones generales

3.1 Modelo de calidad de datos de la SDIS

El Modelo de Calidad de datos de la SDIS se fundamenta en el modelo ISO/IEC 25012 sobre calidad de datos inherente3 así como en el modelo conceptual de Wang y Strong4, para lo cual se escogieron cuatro (4) dimensiones de calidad:

Dimensión Descripción

CompletitudLa completitud rompe el principio de información adecuada para su uso ya que evidencia información incompleta o faltante. Esta dimensión se calcula verificando campo por campo si está vacío o si tiene dato.

ConformidadLa conformidad rompe los principios de ausencia de defectos en los datos, consistencia e información adecuada para su uso y cumplimiento de normativas y leyes. Esta dimensión se calcula verificando una serie de reglas campo por campo si se cumple o no la regla definida según sea el caso.

Unicidad La Unicidad de los datos rompe con el principio de visión única, por lo que para esta dimensión se realiza un proceso de identificación del factor de registros duplicados.

ExactitudLa exactitud se relaciona con la correctitud y la precisión con la que están representados los datos en el Subsistema de Información Misional. Abarca aspectos de correctitud que son intrínsecos de los datos y aspectos de representación (formato, precisión, etc.).

3.2 Instrumentos para la implementación del modelo de calidad de datos de la SDIS

Este procedimiento describe la implementación de los siguientes tres (3) instrumentos que se desarrollan de manera consecutiva, aunque pueden desarrollarse de manera independiente para mejorar la calidad de los datos.

Cálculo y reporte del indicador de calidad de la información misional

Se trata del estudio trimestral de las cuatro (4) dimensiones de calidad de datos (Exactitud, Completitud, Conformidad y Unicidad) definidas por la SDIS en su modelo de Calidad de Datos. Su objetivo es calcular y reportar periódicamente el estado de la calidad de la información consignada en la base de datos del Subsistema de Información Misional. Es un instrumento etapa clave para determinar los problemas de calidad dentro de un factor y dimensión de calidad, también llamados errores en los datos.

Identificación y reporte de los problemas de calidad o errores en los datos misionales

Con base en los problemas de calidad identificados en el Indicador de Calidad de la información misional, se realiza mensualmente la identificación y reporte de errores en los datos, con el fin de señalar a los responsables de la calidad de la información los ajustes que deben realizarse, así como las acciones que mitiguen la recurrencia de los mismos.

3 Norma Técnica ISO/IEC 25012 “Calidad de Producto de Datos”, http://iso25000.com/index.php/normas-iso-25000/iso-250124 Richard Y. Wang, D.M.S., Beyond accuracy: what data quality means to data consumers. Journal of Management Information Systems, 1996. 12(4): p. 5-33.




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Evaluación de la calidad de los datos misionales

Teniendo en cuenta que la calidad de los datos misionales requiere contar con componentes funcionales clave en todos los niveles del subsistema de información, se evalúa semestralmente la capacidad de la SDIS para la adecuada recopilación, manejo de datos y presentación de reportes de información misional, con el fin de identificar oportunidades de mejora en todos los niveles del Subsistema de Información Misional.

3.3 Periodicidad de la aplicación de los instrumentos

Si bien se establece una periodicidad para la aplicación de cada instrumento, es posible desarrollar los mismos cada vez que se requiera desarrollar actividades de mejoramiento de calidad del dato o que sea requerido por los proyectos de inversión.

3.4 Responsabilidades de la calidad de la información en el Subsistema de Información Misional

Artículo 12 de la Resolución 1887 de 2015: la responsabilidad de la calidad, el estado de actualización y la oportunidad en el registro de los datos en el Subsistema de Información Misional corresponde a:– En el nivel central: El-La Subdirector-a Técnico-a que asuma el rol de gerente del

proyecto de inversión – En el nivel local: El-La Subdirector-a Local para la Integración Social, referente del

proyecto y referente de planeación– En las unidades operativas o puntos de atención: El-La Coordinador-a del punto de

atención, del operador, del recolector o quien haga sus veces o ejerza dicha responsabilidad.

Artículo 14: La Subdirección de Investigación e Información -SII tiene la responsabilidad de administrar el subsistema de información, lo cual incluye: i) el manejo técnico de las bases de datos y de la información y ii) el procesamiento y generación de información según las solicitudes realizadas por las subdirecciones técnicas de acuerdo con sus necesidades.

Artículo 15: Los Subdirectores Técnicos del nivel central y gerentes de los proyectos de inversión son responsables de: i) revisar los informes sobre inconsistencias reportados por

Indicador de Calidad

del Dato

Identificación y reporte de

errores

Evaluación sistemas de

manejo de datos




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la SII, ii) Realizar la articulación con las Subdirecciones Locales para garantizar la corrección de las inconsistencias en la información.

Los Subdirectores Locales son responsables de i) Coordinar con la SII y Subdirecciones Técnicas la identificación y corrección de aquellos factores para asegurar la calidad de la información registrada de los proyectos de inversión.

Los referentes de proyectos y de planeación de la Subdirección Local así como los coordinadores de los puntos de atención son responsables de tomar medidas para mejorar la calidad de la información en el registro de información del proyecto.

3.5 Aspectos generales

Debido al alto número de registros en el Subsistema de Información Misional, se prioriza el análisis y evaluación de los datos sobre los que se calculan las metas de los proyectos de inversión y las personas únicas atendidas.

La información que supere el análisis de las dimensiones de calidad puede ser considerada como fit for use, es decir, de buena calidad y apta para iniciar un proceso decisorio o un análisis de inteligencia.

3.5.1 Aspectos generales para el Cálculo y reporte del indicador de calidad de la información misional

3.5.1.1 Selección de los Bloques de Información

Las variables del Subsistema de Información Misional se distribuyen en tres (3) bloques de Información, de acuerdo con la parte del negocio a la que obedece:

Variables básicas: son las variables con información general que determinan las características de una persona participante en los servicios sociales de la SDIS. De las 24 variables básicas de la ficha SIRBE, el indicador de calidad se calcula sobre 13.

Variables específicas: son las variables propias de un servicio social de la SDIS; estos contienen la información que habla del estado actual o condiciones de una persona. En la actualidad se viene identificando las variables específicas por proyecto que van a ser analizadas a través del Índice de calidad de información.

Variables transversales: variables que permiten focalizar a los participantes de un servicio social y que dan cuenta del enfoque diferencial.: De las 13 variables transversales en la ficha SIRBE el indicador se calcula para ocho (8) variables.




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3.5.1.2 Generación y aplicación de reglas para la medición del Indicador de calidad de la información

Exactitud

La exactitud se relaciona con la Correctitud y la precisión con la que están representados los datos en el Subsistema de Información Misional. Se analizan dos (2) aspectos:

Correctitud semántica: Verifica si los datos del Subsistema de Información Misional corresponden con la realidad. Se identifican errores como:

– Registro de una persona inexistente o fallecida, de acuerdo con el cruce realizado con registros de inhumados

– Registro de una persona equivocada, según el cruce con Archivo Nacional de Identificación. – Registro de la persona correcta, pero con errores (Dirección, sexo, etc.)

Correctitud sintáctica: Verifica si los datos contienen errores de formato. Se identifican errores como:

– Valores fuera de rango, errores ortográficos y de tipo.– Errores de digitación: “Marínez” en lugar de “Martínez”, edad 317 años– Errores de estandarización: Valores que no tienen el formato esperado: sexo: “0” y “1” en

lugar de “F” y “M”.

Completitud

Interesa conocer qué información fue registrada y cuál fue omitida. Para aquella información que fue omitida, interesa conocer la causa de la omisión, y en caso que sea posible, determinar el valor que debería tomar en lugar de nulo.

La presencia de valores nulos influye en el análisis de los datos que se lleve a cabo, ya que al obtener estadísticas de los mismos se hace necesario dejar de lado aquellos valores vacíos.

Resulta necesario identificar en primer lugar cuáles son los campos que admiten nulos y cuáles no, según el esquema actual de la base de datos. Luego, se identifican aquellos campos que admiten nulos, pero deberían en la realidad contener algún valor distinto de vacío (el hecho de




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que admitan nulos es un error en el diseño de la base de datos). Este último caso es el que interesa medir.

Se analiza la completitud para cada persona y para cada campo. Si el campo tiene valor se le asigna el valor de 1, de lo contrario se le asigna el valor 0. Posteriormente, se saca el porcentaje de acuerdo a la cantidad total de registros, así:

Completitud por Variable=NoTotalde Registros con Datos por variableNoTotal de Registros de labase

Completitud por Bloque=∑Completitud por VariableNo deVariables

Completitud=∑ Completitud por BloqueNode Bloques

Conformidad

El indicador de conformidad evalúa el porcentaje de datos que cumplen las reglas de estructura, estándares, convenciones o normativas vigentes. Para las variables básicas y transversales sobre las cuales se calculará el Índice de Calidad de la Información se determinaron las siguientes reglas:

Variables Básicas

No. Variable Variable Regla de Conformidad Comodines

1 NOMBRE1 Longitud mayor a 3 caracteres y caracteres diferentes entre si

2 NOMBRE2 Longitud mayor a 3 caracteres y caracteres diferentes entre si

3 APELLIDO1 Longitud mayor a 3 caracteres y caracteres diferentes entre si

4 APELLIDO2 Longitud mayor a 3 caracteres y caracteres diferentes entre si

5 NOMTIPOID Si el proyecto es DESARROLLO INTEGRAL DESDE LA GESTACIÓN HASTA LA ADOLESCENCIA y la modalidad es diferente a gestación el tipo de documento debe ser diferente a ('CEDULA DE CIUDADANIA','CEDULA DE EXTRANJERIA','SED','REGISTRO CIVIL','PASAPORTE','CONTRASEÑA','CERT. DEFUNCION BEBE','SIN INFORMACIÓN','NO APLICA','NIP','INCONSISTENTE','ICBF','CERT. DE DEFUNCION','SIN IDENTIFICACION','NO TIENE','NIT'

Si el proyecto es ENVEJECIMIENTO DIGNO Y FELIZ el tipo de documento debe ser diferente a ('TARJETA DE IDENTIDAD','SED','REGISTRO CIVIL','CERT. NACIDO VIVO',’, CONTRASEÑA','CERT. DEFUNCION BEBE','SIN INFORMACIÓN','NO

SED','SIN INFORMACIÓN', 'NO APLICA','INCONSISTENTE', 'SIN IDENTIFICACION', 'NO TIENE




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APLICA','NIP','INCONSISTENTE','ICBF','CERT. DE DEFUNCION','SIN IDENTIFICACION','NO TIENE','NIT','NUIP')

6 NUM_DOC Longitud mayor a 11 caracteres

7 FECNACIMIENTO

Fecha de nacimiento menor o igual 30/06/2017 y los años de nacimiento diferentes,2994,2302,4475

fecha de nacimiento 01/01/1900

8 EDAD Si la modalidad es igual a 1860, 2052, 1861, 2053, 1862, 2054, 1863, 1864, 1855, 2146, 1856, 2147, 1857, 2148, 1858, 1859, 1850, 2055, 1851, 2056, 1852,2057,1853, 1854, 2038, 2095,2096,2097, 2042, 2043, 2044,2045,2046, 2040, 2151, 2039) la edad debe ser entre 0 y 5 años.

Si el proyecto es vejez y el sexo es mujer, la edad debe ser mayor o igual a 54 años Si el proyecto es vejez y el sexo es mujer, la edad debe ser mayor o igual a 59 años.La edad debe ser menor a 110 años

9 ESTADO_CIVIL

NO APLICA, SIN INFORMACION

10 NIVEL_EDUCATIVO

'NO APLICA', 'INCONSISTENTE','SIN INFORMACION

11 PARENTESCO

OTRO PARIENTE', 'DESCONOCIDO','NO APLICA','INCONSISTENTE','SIN INFORMACION'

12 POSICION_OCUPACIONAL

13 SEXO Debe ser igual a 'HOMBRE','MUJER' o 'INTERSEXUAL'

Variables Transversales

No. Variable Variable Regla de Conformidad Comodines

1 ETNIA NO APLICA

2 NOMBRE_INDIGENA

SI ETNIA = NO APLICA Y NOMBRE INDIGENA DIFERENTE A NO APLICA, ETNIA = NINGUNO DE LOS ANTERIORES Y NOMBRE INDIGENA NULL

3 GENERO NO APLICA','NO ACTUALIZADO'

4 ORIENTACION_SEXUAL

Si el proyecto es Distrito Diverso la orientación debe ser diferente a 'NO APLICA','NO ACTUALIZADO','NO INFORMA'

NO APLICA','NO ACTUALIZADO'

5 DISCAPACIDAD

Si el proyecto es Por una ciudad incluyente y sin barreras debe ser igual a SIDebe ser igual a SI o NO

6 NTIPO_DISCAPACIDAD


7 VICTIMA_CONFLICTO

Debe ser igual a SI o NO

8 NTIPO_CONFLICTO





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Se analiza la conformidad para cada persona y para cada campo. Si el campo cumple con la regla se le asigna el valor de 1 de lo contrario se le asigna el valor de 0. Posteriormente se saca el porcentaje de acuerdo a la cantidad total de registros, así:

Conformidad por Variable=NoTotalde Registros que cumplen lasreglasNoTotal de Registros de labase

Conformidad Bloque=∑Conformidad por VariableNo deVariables

Conformidad=∑Conformidad por BloqueNo deBloques

Unicidad

La unicidad indica el nivel de duplicación entre los datos. La duplicación ocurre cuando una misma entidad está representada dos o más veces en el Subsistema de Información Misional. Distinguimos dos factores: Duplicación (la misma entidad aparece repetida de manera exacta) y Contradicción (la misma entidad aparece repetida con contradicciones).

La duplicación va más allá de un chequeo de unicidad de clave, ya que una misma entidad puede identificarse de diferentes formas: - Se realiza otro registro del mismo documento de identidad, pero con diferente fecha de nacimiento.- Se realiza otro registro, pero con diferente número de documento.- se realiza otro registro, pero con diferente tipo de documento.

Se analiza la conformidad para cada persona y para cada campo. Si el campo no está duplicado se le asigna el valor de 1 de lo contrario se le asigna el valor de 0. Posteriormente se saca el porcentaje de acuerdo a la cantidad total de registros, así:

Unicidad por RegistroDuplicidad= NoTotalde Registros DuplicadosNoTotal de Registros de labase




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3.5.2 Aspectos generales para la Identificación y reporte de los problemas de calidad o errores en los datos misionales

3.5.2.1 Análisis y detección de Errores en los datos

Para realizar la detección de errores se priorizan los proyectos con los promedios más bajos en la medición del Índice de calidad de información misional, profundizándose en los siguientes tipos de errores:

Dimensión Factor Tipo de ErrorExactitud Exactitud sintáctica Valor fuera de rango

EstandarizaciónExactitud semántica Registro inexistente

Defecto mal registradoValor fuera de referencial

Completitud Densidad Valor nuloClasificación de defecto

Conformidad Integridad intra-relación Reglas de integridad intra-relaciónValor único

Integridad referencial Referencia inválidaUnicidad Duplicación Registro duplicado

Contradicción Registro contradictorio

Para detectar los errores por cada tipo se utilizan una serie de técnicas, dentro de las que destacan las siguientes:

Dimensión Técnica DescripciónConformidad Data editing Consiste en la definición de reglas de consistencia, más

específicamente reglas de integridad intra-relación e integridad referencial.

Completitud Detección de datos incompletos (valores nulos)

Mediante la ejecución de consultas SQL, se detectan cuáles son los datos que contienen nulos pero que deberían contener un valor distinto de vacío.

Exactitud Detección de anomalías

Consiste en identificar casos “extraños” (o anómalos) que será necesario corregir. Se establecen rangos o se definen referencias a los cuales los valores de ciertos campos deben pertenecer.Luego de identificadas las anomalías, es necesario decidir si corresponden a datos correctos de sucesos de la realidad (generalmente poco comunes), ó si corresponden a datos incorrectos y deben ser corregidos

Unicidad Identificación de Objetos

Se identifican los registros que hacen referencia al mismo objeto de la realidad (duplicación), y se realiza la limpieza (unificación) correspondiente. Se identifican además aquellos objetos que aparecen repetidos pero con distintos datos (contradicción).




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3.5.3 Aspectos generales para la Identificación y reporte de los problemas de calidad o errores en los datos misionales

3.5.3.1 Alcance de la evaluación de la calidad de datos misionales

Se evaluarán las capacidades de tres (3) actores que son los encargados en la producción de la información misional de la SDIS en cuatro (4) áreas funcionales:

Actor DescripciónRecolectores Personas, programas o dispositivos encargados de reunir la Informacion en crudo de

acuerdo con las necesidades del consumidor. Son quienes determinan la calidad inicial del proceso de información

Custodios Personal de tecnología responsable de la implementación de procesos para almacenar, mantener y entregar la información a los consumidores

Consumidores Responsables de los procesos de utilización de la información. Determinan el significado de calidad aplicada a la información. Retroalimentan a los recolectores y custodios con las deficiencias encontradas en la Información suministrada.

AREAS FUNCIONALES1 Estructuras, funciones y capacidades para el monitoreo y evaluación de la información misional2 Definiciones de los indicadores y pautas para la presentación de reportes de información misional3 Formularios y herramientas de recopilación de datos y preparación de reportes de información misional4 Procesos de manejo de datos

3.5.3.2 Protocolo de evaluación de la calidad de datos misionales

La evaluación se realizará a través de la formulación de las siguientes preguntas a los actores de las dependencias, para lo cual deberá responder a cada pregunta con “sí, completamente”, “parcialmente” o “no, nada”.

Actores Indicador Área Funcional Pregunta

Custodios Estructuras, funciones y capacidades para el Monitoreo y Evaluación de la información misional

- ¿Existe el personal necesario para el monitoreo y evaluación de la información misional, y se ha identificado claramente sus responsabilidades?

- ¿Existe documentación clara de los pasos de recopilación, agregación y manipulación de los datos misionales?

Custodios, Consumidores

Estructuras, funciones y capacidades para el Monitoreo y Evaluación de la información misional

- ¿El personal para el monitoreo y evaluación de la información misional ha recibido la capacitación o el entrenamiento necesario?

- ¿Hay personal responsable de revisar las cifras agregadas antes de presentarlas a la dependencia superior?

- ¿Existe un plan de capacitación o entrenamiento para el personal que participa en la recopilación de datos y en la presentación de reportes de información misional para la preparación de estos reportes?

Consumidores

Definiciones de los indicadores y pautas para la presentación de reportes de información misional

- ¿Su dependencia superior ha documentado y compartido la definición de los indicadores con todos los involucrados en la presentación de reportes de información misional?

- ¿Los indicadores para la información misional se encuentran definidos?

- ¿Su dependencia documenta formalmente lo que se reporta, a quién, cómo, y la frecuencia con la que se requiere presentar el reporte de información misional?

- ¿Se mantienen y se hacen disponibles los documentos fuente de conformidad con una política por escrito?




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- ¿Se han proporcionado pautas por escrito a cada nivel inferior de reporte de información misional sobre cómo han de presentarse los mismos?

- ¿Se han proporcionado pautas por escrito sobre a quién deben presentarse los reportes de información misional?

Recolectores Formularios y herramientas de recopilación de datos y preparación de reportes de información misional

- ¿Existe alguna dependencia que haya dado instrucciones claras sobre cómo completar los formularios/herramientas de recopilación de datos y preparación de reportes de información misional?

Consumidores

Formularios y herramientas de recopilación de datos y preparación de reportes de información misional

- ¿Existen procedimientos definidos para identificar y reconciliar las discrepancias en los reportes de información misional?

- ¿Todos los documentos fuente y formularios para la preparación de reportes importantes con que se miden indicadores están disponibles para fines de auditoría?

- ¿Su dependencia cuenta con personal responsable de revisar las cifras agregadas antes de presentar/publicar los reportes de información misional?.

- ¿Si varias dependencias implementan actividades bajo el mismo programa/ proyecto, todas usan los mismos formularios de preparación de reportes y los presentan en las mismas fechas?

Custodios Consumidores

Procesos de manejo de datos

- ¿El personal de manejo de datos ha recibido la capacitación o el entrenamiento necesario?

- ¿Se identifican las dificultades de calidad de los datos y hay mecanismos establecidos para abordarlas?

- ¿Se mantienen los datos de conformidad con las normas de confidencialidad?

- ¿El personal relevante ha recibido capacitación o entrenamiento sobre el proceso y las herramientas de manejo de datos?

- ¿El área de preparación de reportes de información misional permite la identificación y el registro de una persona "dada de baja", "desaparecida del seguimiento" o fallecida?

Consumidores

Procesos de manejo de datos

- ¿Existen procedimientos claramente definidos para verificar periódicamente los datos fuente?

- ¿Se registran los datos con precisión/ detalles suficientes para medir los indicadores relevantes?

- ¿Hay personal responsable de revisar la calidad de los datos recibidos de los niveles inferiores de reporte de información misional?

- ¿Existe un procedimiento para abordar los reportes tardíos, incompletos, imprecisos y faltantes, incluyendo un seguimiento de los niveles inferiores de reporte sobre los asuntos relacionados con la calidad de la información?

- ¿Se provee retroalimentación sistemática a todos los niveles inferiores de reporte de calidad de información sobre la calidad de los mismos?

Recolectores Procesos de manejo de datos

- ¿Hay medidas de control de calidad establecidas para cuando se ingresan los datos de las Fichas SIRBE en una computadora?

Custodios Procesos de manejo de datos

- ¿Existe personal para el manejo de datos, identificado con una descripción clara de sus responsabilidades?

- ¿Si se han descubierto discrepancias de datos en los reportes de los niveles inferiores, la Dirección de Análisis y Diseño Estratégico o los proyectos de inversión han documentado cómo se han resuelto esas inconsistencias?

3.5.3.3 Cálculo y Análisis de los resultados de la evaluación de la calidad de datos misionales




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Para calcular los resultados de la evaluación se promedian los puntajes asignados a cada respuesta, lo cual permitirá analizar los resultados por área funcional para toda la SDIS y por cada dependencia:

Respuesta PuntajeSí, completamente 3Parcialmente 2No, nada 1

El puntaje obtenido debe interpretarse dentro del contexto de cada dependencia y área funcional, para lo cual también se debe incluir revisiones de documentación, verificaciones de datos y las acciones emprendidas dentro de los planes de acción de mejoramiento de la calidad de la información misional.

Los resultados de la evaluación permitirán priorizar las actividades para el fortalecimiento del Subsistema de Información Misional.

3.5.3.4 Generación del informe de recomendaciones sobre la evaluación de la calidad de datos misionales

Sección Contenido DescripciónI ResumenII Introducción y antecedentes – Propósito de la Evaluación de la calidad de datos misionales

– Antecedentes del proyecto– Indicadores y período de informe – Razonamiento de selección– Descripción del sistema de recopilación de datos y presentación

de reportes de información (relacionado con los indicadores).III Evaluación del sistema de

manejo de datos y presentación de reportes de información misional

- Descripción de los pasos tomados para la evaluación de la calidad de los datos

IV - Estadísticas de resumen (tabla y gráfica de radar de las áreas funcionales - Hallazgos clave en los cada uno de los niveles- Fortalezas y debilidades del sistema de manejo de datos

V Verificación de los datos – Descripción de los pasos de verificación de datos– Precisión de los datos – Factor de verificación– Precisión y confidencialidad de los datos– Disponibilidad, totalidad y puntualidad de los informes– Hallazgos clave – Evaluación general de la calidad de los datos

VI Recomendaciones y sugerencias para mejorarVII Clasificación final de la calidad de los datos

4. Descripción de actividades

4.1. Cálculo y reporte del indicador de calidad de la información misional




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4.2. Identificación y reporte de los problemas de calidad o errores en los datos misionales

4.3. Evaluación de la calidad de los datos misionales




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4 Disposiciones de almacenamiento y archivo

Las disposiciones de almacenamiento y archivo de la documentación del Sistema Integrado de Gestión, se realizarán de conformidad con lo dispuesto en el Subsistema de Gestión Documental y Archivo (SIGA).

5 Dependencia encargada de administrar este procedimiento

Dirección de Análisis y Diseño Estratégico.

6 Documentos asociados




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No aplica.

7 Aprobación del documento

Elaboró Revisó Aprobó

Nombre Mauricio Smith MejíaKatheryn González Castillo

Teresa Victoria DávilaMileni Rodríguez GómezAlexandra Rivera PardoRocío Gómez Rodríguez

Liliana Pulido Villamil

Cargo/Rol Asesores Dirección de Análisis y Diseño Estratégico

Gestora SIG del Proceso Gestión del Conocimiento

Gestora SIG de la Dirección de Análisis y Diseño Estratégico

Subdirectora de Diseño, Evaluación y Sistematización

Subdirectora de Investigación e Información

Directora de Análisis y Diseño Estratégico




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