Inteligencia de Negocios y la Calidad de Datos en el Sector Público de los Estados Unidos

Dr. Ramón Barquín

En el contexto de Inteligencia de Negocios se aplica el concepto de Garbage in, Garbage out (GIGO), existiendo 2 dominios de data: Data Transaccional y Data de Análisis, dando la primera origen a la segunda. En el sector público de los Estados Unidos los problemas de calidad de datos muchas veces son mayores que los problemas de datos que se dan en el sector privado: problemas de precisión, consistencia, desfase, unicidad y validez.
Por ejemplo, por problemas de falta de precisión en el Departamento de Vehículos no se tiene exactamente los datos de una persona: peso, altura, etc. Otro problema típico es cuando la data está incompleta, por ejemplo cuando no se llenan todos los campos de un formulario.
Los problemas de calidad de datos pueden generarnos inconvenientes para la aplicación de Inteligencia de Negocios en el sector publico de los Estados Unidos. Nuestro colaborador, el Dr. (PhD) Ramón Barquín nos muestra en detalle estos problemas en el siguiente artículo.

Ver artículo: Business Intelligence and Data Quality in the Public Sector

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