Evaluación de la calidad de los datos

Opiniones de los lectores

El libro «Evaluación de la calidad de los datos», de Arkady Maydanchik, es valorado positivamente por su presentación clara y organizada de los conceptos de calidad de los datos y sus aplicaciones prácticas. Sirve de útil introducción al tema y aporta ideas prácticas, aunque algunos lectores técnicos lo consideran demasiado básico.

El libro está bien organizado, redactado con claridad y ofrece ejemplos prácticos. Abarca los fundamentos de la calidad de datos de forma exhaustiva y es accesible para lectores sin formación técnica. Resulta especialmente útil para gestores y profesionales implicados en la evaluación de la calidad de los datos. Muchos lectores aprecian la experiencia del autor y su estilo ameno.

Algunos lectores técnicos opinan que el libro es demasiado simplista y carece de profundidad en conceptos avanzados de calidad de datos. Se critica el uso de metáforas que pueden complicar en exceso ideas sencillas, y algunos lectores consideran que no es útil para funciones de gestión o ingeniería.

(basado en 18 opiniones de lectores)

Título original:

Data Quality Assessment

Contenido del libro:

Imagínese un grupo de cazadores prehistóricos armados con lanzas con punta de piedra. Sus armas primitivas hacían de la caza de grandes animales, como los mamuts, un trabajo peligroso. Sin embargo, con el tiempo surgió una nueva raza de cazadores. Extendían la piel de un mamut previamente abatido en la pared y lanzaban sus lanzas, mientras observaban qué lanza, lanzada desde qué ángulo y a qué distancia, penetraba mejor en la piel. Los datos obtenidos les ayudaron a fabricar mejores lanzas y a desarrollar mejores estrategias de caza.

Los datos de calidad son la clave de cualquier avance, ya sea de la Edad de Piedra a la Edad de Bronce. O de la Era de la Información a cualquier otra que venga después. El éxito de las empresas y las instituciones gubernamentales depende en gran medida de la eficacia con la que puedan recopilar, organizar y utilizar los datos sobre productos, clientes, competidores y empleados. Afortunadamente, mejorar la calidad de sus datos no tiene por qué ser una tarea tan descomunal.

DATA QUALITY ASSESSMENT es una lectura obligada para cualquiera que necesite entender, corregir o prevenir problemas de calidad de datos en su organización. Prescindiendo de la teoría y centrándose puramente en lo que es práctico y lo que funciona, este texto contiene un enfoque probado para identificar, almacenar y analizar los errores de datos - el primer paso en cualquier programa de calidad de datos. Domine las técnicas en:

⬤ Perfiles de datos y recopilación de metadatos.

⬤ Identificación, diseño e implementación de reglas de calidad de datos.

⬤ Organizar catálogos de reglas y errores.

⬤ Asegurar la exactitud e integridad de la evaluación de la calidad de los datos.

⬤ Construir el cuadro de mando dimensional de calidad de datos.

⬤ Ejecutar una evaluación recurrente de la calidad de los datos.