Integridad de los datos frente a calidad de datos- definiciones y diferencias

datos vs Calidad de los datos April 06, 2021

Integridad de los datos frente a calidad de los datos

Tanto la integridad de los datos como la calidad de los datos deben considerarse absolutamente las principales prioridades empresariales. Los datos empresariales son un activo estrategico que es inestimable para una amplia gama de iniciativas, desde la toma de decisiones hasta la prevision.

Por lo tanto, es imprescindible garantizar la calidad de los datos y mantener la integridad de los mismos. Sin mantener la integridad de los datos ni garantizar la calidad de los datos, las empresas se exponen a una variedad de riesgos. Los datos incorrectos generan un aumento de los errores humanos en la toma de decisiones y otros procesos empresariales impulsados por datos. Discutir la integridad de los datos frente a la calidad de los datos ayuda a las empresas a evitar los datos incorrectos y los errores humanos al tiempo que avanzan las mejores practicas

Desafortunadamente, el termino integridad de los datos y calidad de los datos se utilizan incorrectamente muy a menudo indistintamente. La conflacion entre la calidad de los datos y la integridad de los datos es comprensible, ya que ambos terminos describen la condicion de los datos. Sin embargo, la integridad de los datos y la calidad de los datos son dos terminos separados con sus propias definiciones unicas. Como tal, tanto la similitud como la diferencia que tienen la calidad de los datos y la integridad de los datos son importantes para que las empresas tengan en cuenta.

Calidad de los datos Con

respecto a la calidad de los datos, en realidad existen varias definiciones del termino, dependiendo de quien pregunte. En terminos generales, la calidad de los datos se refiere al estado de la informacion cuantitativa y cualitativa. La calidad de los datos tambien se define comunmente como la fiabilidad de los datos.

Tambien hay una diferencia notable entre la calidad de los datos y las definiciones de datos de calidad. Para que los datos sean considerados como calidad, tambien debe cumplir criterios estrictos. Los criterios para los datos de calidad incluyen la integridad, la singularidad, la validez, la puntualidad y la coherencia. Sin cumplir con todos los criterios, los datos de calidad no estan garantizados.

Incluso las conversaciones sobre lo que constituyen datos de alta calidad pueden ser complicadas. Para que los datos se consideren de alta calidad deben ajustarse a su proposito de uso previsto. Por ejemplo, para garantizar que los datos utilizados para las iniciativas de toma de decisiones sean de alta calidad, deben ajustarse. Los datos de alta calidad tambien deben ejemplificar con precision la construccion del mundo real que describe.

Hay varias situaciones en las que las diferentes definiciones de alta calidad pueden contradecirse entre si. Por ejemplo, un registro de datos maestros del cliente puede ser adecuado para emitir una factura al recibir el pago. Sin embargo, es posible que el mismo registro de datos del cliente no este completo o correcto para el servicio al cliente. La proporcionalidad y rentabilidad de garantizar la alineacion de datos de alta calidad en el mundo real es una consideracion importante para la toma de decisiones empresariales. Como tal, en la practica del mundo real se suele lograr un equilibrio entre las definiciones de datos de alta calidad.

Integridad de los datos

Si se pregunto a personas promedio acerca de como definian la integridad, las respuestas probablemente serian similares. Sin embargo, la definicion de la integridad de los datos seria probablemente mas dificil y daria lugar a muchas respuestas diferentes. La integridad de los datos se refiere a la validez, integridad, coherencia y exactitud de los datos. La integridad de los datos abarca estas cualidades a lo largo de los ciclos de vida de los datos. Ademas, la integridad de los datos se refiere a la seguridad y proteccion de los datos con respecto al cumplimiento normativo.

Hay cuatro pilares principales de integridad de datos que todos los profesionales de negocios deben tener en cuenta. La integracion de datos es un pilar importante para la integridad de los datos necesario para una visibilidad optima. La integracion de datos recopila datos empresariales de varias fuentes para proporcionar a los usuarios una vista unificada. Los

origenes de integracion de datos pueden ir desde un almacen de datos en la nube hasta sistemas heredados. La calidad de los datos es otro pilar importante de integridad de los datos. Para que se considere util para las iniciativas de toma de decisiones, la calidad de los datos debe ser valida, unica, completa, oportuna y coherente.

La inteligencia de ubicacion y el enriquecimiento de datos tambien son pilares importantes para la integridad de los datos. El enriquecimiento de datos mejora los datos internos con significado, contexto y matiz anadidos mediante la utilizacion de datos de fuentes externas. La adicion de informacion adicional de origenes externos genera datos empresariales mas completos y contextualizados.

Al utilizar datos empresariales mas contextualizados e integrales, las empresas tambien pueden mantener un analisis de datos mas potente. La inteligencia de ubicacion utiliza la informacion de ubicacion y el analisis de datos para hacer que los datos sean mas procesables. Como resultado de la inteligencia de ubicacion, los datos no solo son mas procesables, sino tambien mas ricos.

Diferencias entre la integridad de los datos frente a

differences between data integrity vs data quality 1616790581 7810

la calidad de los datos El encuadre de la integridad de los datos frente a la calidad de los datos es en realidad bastante enganoso En realidad, la calidad de los datos es un aspecto de la integridad de los datos. Dado que la integridad de los datos contiene la calidad de los datos como componente, ambos estan entrelazados. En pocas palabras, la calidad de los datos es un subcomponente de la integridad de los datos.

Otra diferencia significativa en la integridad de los datos y la calidad de los datos es la amplitud de su alcance. La calidad de los datos se considera generalmente un excelente lugar para comenzar. Alternativamente, la integridad de los datos mejora la utilidad que los datos ofrecen a un negocio.

Como tal, en lugar de contemplar la calidad de los datos frente a la integridad de los datos, las empresas deben contemplar el uso tanto de la integridad de los datos como de la calidad de los La combinacion de integridad de los datos y calidad de los datos mejora todo, desde la toma de decisiones hasta la administracion de datos en general. En ultima instancia, las empresas que garantizan proactivamente la calidad de los datos y la integridad definida observan los beneficios de todas las iniciativas impulsadas por datos