{"id":3976,"date":"2023-11-15T16:36:38","date_gmt":"2023-11-15T15:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ommadata.ai\/?p=3976"},"modified":"2023-11-21T09:52:11","modified_gmt":"2023-11-21T08:52:11","slug":"une-0080-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ommadata.ai\/es\/2023\/11\/15\/une-0080-2\/","title":{"rendered":"UNE 0081:2023"},"content":{"rendered":"


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Especificaci\u00f3n UNE 0081 \u2013 Gu\u00eda de Evaluaci\u00f3n de la calidad de datos<\/mark><\/strong>
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Fuente: Gobierno de Espa\u00f1a<\/p>\n\n\n\n


Hoy en d\u00eda, la calidad de los datos desempe\u00f1a un papel fundamental en el mundo actual, donde la informaci\u00f3n es un activo valioso. Asegurar que los datos sean precisos, completos y confiables se ha vuelto esencial para el \u00e9xito de las organizaciones\u00a0y garantiza el \u00e9xito de la toma de decisiones informadas.<\/p>\n\n\n\n

La calidad de los datos tiene un impacto directo no solo en el intercambio y uso a nivel interno de cada organizaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n en la\u00a0compartici\u00f3n de datos entre diferentes entidades<\/strong>, siendo una variable clave en el \u00e9xito del nuevo paradigma de los\u00a0espacios de datos<\/strong>. Cuando los datos son de alta calidad, se crea un entorno propicio para el intercambio de informaci\u00f3n precisa y consistente, lo cual permite a las organizaciones colaborar de manera m\u00e1s efectiva, fomentando la innovaci\u00f3n y el desarrollo conjunto de soluciones.<\/p>\n\n\n\n

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Una buena calidad de datos facilita la\u00a0reutilizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en diferentes contextos<\/strong>, generando valor m\u00e1s all\u00e1 del sistema que los crea. Los datos de alta calidad son m\u00e1s fiables y accesibles, y pueden ser utilizados por m\u00faltiples sistemas y aplicaciones, lo que aumenta su valor y utilidad. Al reducir considerablemente la necesidad de realizar correcciones y ajustes constantes, se ahorra tiempo y recursos, permitiendo una mayor eficiencia en la implementaci\u00f3n de proyectos y la creaci\u00f3n de nuevos productos y servicios.<\/p>\n\n\n\n

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La calidad de los datos tambi\u00e9n juega un papel fundamental en el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico. Los\u00a0modelos de IA se basan en grandes vol\u00famenes de datos para obtener resultados precisos y confiables<\/strong>. Si los datos utilizados est\u00e1n contaminados o son de baja calidad, los resultados de los algoritmos de IA ser\u00e1n poco confiables o incluso err\u00f3neos. Por lo tanto, garantizar la calidad de los datos es esencial para lograr el m\u00e1ximo rendimiento de las aplicaciones de IA, reducir o eliminar sesgos y aprovechar su potencial al m\u00e1ximo.
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Con el objetivo de ofrecer un proceso basado en est\u00e1ndares internacionales que pueda ayudar a las organizaciones a utilizar un modelo de calidad y a definir caracter\u00edsticas y m\u00e9tricas de calidad adecuadas,\u00a0la Oficina del Dato\u00a0<\/strong>ha patrocinado, promovido y participado en la generaci\u00f3n de la especificaci\u00f3n\u00a0UNE 0081 Evaluaci\u00f3n de la calidad del dato<\/strong>\u00a0que complementa la especificaci\u00f3n ya existente\u00a0UNE 0079 Gesti\u00f3n de la calidad del dato,<\/strong>\u00a0centrada m\u00e1s en la definici\u00f3n de procesos de gesti\u00f3n de la calidad del dato que en la calidad del dato como tal.<\/p>\n\n\n\n

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Especificaci\u00f3n UNE \u2013 Gu\u00eda de Evaluaci\u00f3n de la calidad del dato<\/mark><\/strong>
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La especificaci\u00f3n UNE 0081, familia de est\u00e1ndares internacionales ISO\/IEC 25000, permite conocer y evaluar la calidad de los datos de toda organizaci\u00f3n<\/strong>, permitiendo establecer un plan futuro para su mejora, y pudi\u00e9ndose incluso llegar a certificar su calidad formalmente. Los destinatarios de est\u00e1 especificaci\u00f3n, aplicable a cualquier tipo de organizaci\u00f3n independientemente de su tama\u00f1o o dedicaci\u00f3n, ser\u00e1n los responsables de calidad de datos, as\u00ed como los consultores y auditores que necesiten llevar a cabo una evaluaci\u00f3n de los conjuntos de datos dentro de sus funciones.<\/p>\n\n\n\n

La especificaci\u00f3n primero expone el modelo de calidad del dato, en d\u00f3nde se detallan las caracter\u00edsticas de calidad que pueden tener los datos, as\u00ed como algunas m\u00e9tricas aplicables, para una vez definido este marco de trabajo, pasar a definir el proceso que se debe seguir para\u00a0evaluar la calidad de un conjunto de datos<\/strong>. Finalmente, la especificaci\u00f3n acaba detallando como interpretar los resultados obtenidos de la evaluaci\u00f3n mostrando alg\u00fan ejemplo concreto de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Modelo de calidad del dato<\/mark><\/strong>
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La gu\u00eda propone una serie de caracter\u00edsticas de calidad siguiendo las presentes en la norma\u00a0ISO\/IEC 25012,<\/strong>\u00a0clasific\u00e1ndolas entre aquellas inherentes al dato, dependientes del sistema donde se aloja el dato o dependientes de ambas circunstancias. Se justifica la elecci\u00f3n de estas caracter\u00edsticas dado que abarcan las presentes en otros marcos de referencia tales como DAMA, FAIR, EHDS, IA Act y RGPD.<\/p>\n\n\n\n

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En base a las caracter\u00edsticas definidas, la gu\u00eda se apoya en la norma\u00a0ISO\/IEC 25024<\/strong>\u00a0para proponer un conjunto de m\u00e9tricas que sirvan para medir las propiedades de las caracter\u00edsticas, entendiendo estas propiedades como \u201csubcaracteristicas\u201d de las caracter\u00edsticas.
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As\u00ed, a modo de ejemplo, siguiendo el esquema de dependencias, para la caracter\u00edstica concreta de\u00a0\u201cconsistencia del formato de datos\u201d<\/strong>\u00a0se muestran sus propiedades y m\u00e9tricas, detall\u00e1ndose una de ellas.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Proceso para evaluar la calidad de un conjunto de datos<\/mark><\/strong>
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Para realizar la evaluaci\u00f3n en s\u00ed de la calidad de los datos, la gu\u00eda propone seguir la norma ISO\/IEC 25040, que establece un modelo de evaluaci\u00f3n que tiene en cuenta tanto los requisitos y restricciones definidas por la organizaci\u00f3n<\/strong>, como los recursos necesarios tanto materiales como personales. Con estos requisititos, se establece un plan de evaluaci\u00f3n a trav\u00e9s de unas m\u00e9tricas y criterios de decisi\u00f3n concretos en funci\u00f3n de los requisitos de negocio<\/strong>, que permita realizar la correcta medici\u00f3n de las propiedades y caracter\u00edsticas e interpretar sus resultados.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, se muestra un esquema con los pasos a realizar en el proceso, as\u00ed como sus principales actividades:<\/p>\n\n\n\n

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Resultados de la evaluaci\u00f3n de calidad<\/mark><\/strong>
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El resultado de la evaluaci\u00f3n depender\u00e1 directamente de los requisitos marcados por la organizaci\u00f3n y los criterios de cumplimiento<\/strong>. Las propiedades de las caracter\u00edsticas suelen evaluarse de 0 a 100 a partir de los valores obtenidos en las m\u00e9tricas definidas para cada uno de ellos, y las caracter\u00edsticas a su vez se eval\u00faan por agregaci\u00f3n de las anteriores tambi\u00e9n de 0 a 100 o mediante la conversi\u00f3n a un valor discreto de 1 a 5 (1 calidad deficiente, 5 calidad excelente) en funci\u00f3n de las reglas de c\u00e1lculo y ponderaci\u00f3n que se hayan establecido. Al igual que de la medici\u00f3n de las propiedades se obtiene la de sus caracter\u00edsticas, lo mismo pasa con estas caracter\u00edsticas, que mediante su suma ponderada en base a las reglas que se hayan definido (pudiendo establecer m\u00e1s peso a unas caracter\u00edsticas que a otras), se pueda obtener un resultado final de la calidad de los datos. Por ejemplo, si queremos calcular la calidad de los datos en base a una suma ponderada<\/strong> de sus caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas, en donde por el tipo de negocio, interese darle mayor peso a la exactitud, entonces se podr\u00eda definir una f\u00f3rmula como la siguiente:<\/p>\n\n\n\n

Calidad de datos = 0.4*Exactitud + 0.15*Completitud + 0.15*Consistencia + 0.15*Credibilidad + 0.15*Actualidad<\/em><\/p>\n\n\n\n

Supongamos que de forma similar se han calculado cada una de las caracter\u00edsticas de la calidad en base la suma ponderada de sus propiedades, resultando los siguientes valores: Exactitud=50%, Completitud=45%, Consistencia=35%, Credibilidad=100% y Actualidad=50%. De esta forma la calidad de datos resultar\u00eda:<\/p>\n\n\n\n

Calidad de datos = 0.4*50% + 0.15*45% + 0.15*35% + 0.15*100% + 0.15*50% = 54.5%<\/em><\/p>\n\n\n\n

Si suponemos que se han establecido en la organizaci\u00f3n unos requisitos como los que se muestran en la siguiente tabla:<\/p>\n\n\n\n

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Se podr\u00eda concluir que la organizaci\u00f3n en general cuenta con una calificaci\u00f3n del dato de \u201c3= Calidad Buena\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En resumen, la\u00a0evaluaci\u00f3n y mejora de la calidad del conjunto de datos<\/strong>\u00a0podr\u00e1 ser todo lo exhaustiva y rigurosa que sea necesaria, y se debe llevar a cabo de manera iterativa y constante de forma que los datos vayan incrementando su calidad de forma continua, de forma que se asegure una calidad del dato m\u00ednima o incluso se pueda certificar. Esta calidad m\u00ednima del dato puede referirse\u00a0a mejorar los conjuntos de datos internos a una organizaci\u00f3n<\/strong>, es decir, los que la organizaci\u00f3n gestiona y explota para el funcionamiento de sus procesos de negocio; o bien puede utilizarse para\u00a0favorecer la compartici\u00f3n de conjuntos de datos\u00a0<\/strong>mediante el nuevo paradigma de los espacios de datos generando nuevas oportunidades de mercado. En este \u00faltimo caso, cuando una organizaci\u00f3n quiera integrar sus datos en un espacio de datos para su futura intermediaci\u00f3n, es conveniente realizar una evaluaci\u00f3n de calidad, etiquetando el conjunto de datos adecuadamente en referencia a su calidad (quiz\u00e1s mediante su metadatado). Un dato de calidad contrastada tiene una utilidad y un valor distinto de aquel que carece de ella, posicionando al primero en un lugar preferencial dentro del mercado competitivo.<\/p>\n\n\n\n

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En el siguiente v\u00eddeo se presenta un resumen:<\/p>\n\n\n\n

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