SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 5
Dimensiones de la
Calidad de Datos
Completitud
Carlos Loachamin
Completitud
 Qué tan completo está un registro?
 Un registro se considera completo incluso si faltan datos opcionales.
 Si los datos cumplen las expectativas, entonces los datos se consideran
completos.
 Existen dos factores a tomar en cuenta:
 Cobertura: La porción de datos de la realidad que se encuentra contenido en los
sistemas de información.
 Densidad: Es la cantidad de información contenida y faltante acerca de las
entidades.
 Problemas en completitud se da por valores nulos, vacíos, y por clasificación
de defecto
Errores
 Valor Nulo
 Información omitida
 Se analiza la causa de la omisión.
 Se define qué valor debería tomar el valor nulo.
 Influye en el análisis de los datos
 Al analizar si no se completa los omitidos
 Al omitirse genera un análisis erróneo
Errores
 Clasificación de Errores
 Se da al momento de detectar defectos y se los clasifica de manera
errónea.
 Se pueden dar por las siguientes causas.
 Omisión por parte del verificador al registrar un defecto y omitir clasificarlo.
 Falta de conocimiento por parte del verificador al no saber como clasificar el
defecto registrado.
 Un error en la aplicación o BDD al almacenar la información referente a la
clasificación del defecto.
Ejemplos
 Caso roles de pago
 Los salarios de los vendedores no solo están determinado por su sueldo, muchas
veces se percibe por el ingreso por comisiones, el campo de comisiones no siempre
está con datos en el caso de que el empleado no sea un vendedor, por ello es
necesario remplazar los valores nulos con el cero.
 Caso datos personales del cliente
 Cuando el operador toma datos del cliente, en muchos casos la información es
llenada con datos erróneos, por ejemplo en el caso de la dirección se llenan con
puntos, o cuando se debe establecer la ubicación geográfica del cliente, se
establece el primero que se encuentra en la lista.
 Caso datos de los productos
 El operador ingresa un producto que puede estar contenido en dos o más
clasificadores, pero toma la decisión de clasificarlo bajo su propia perspectiva, sin
tomar en cuenta la experiencia de la empresa de sus recursos.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Normalizacion en base de datos ensayo
Normalizacion en base de datos ensayoNormalizacion en base de datos ensayo
Normalizacion en base de datos ensayocarimi
 
Ejemplo básico de un SIPOC para procesos
Ejemplo básico de un SIPOC para procesosEjemplo básico de un SIPOC para procesos
Ejemplo básico de un SIPOC para procesosChristian López C.
 
Ejercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodosEjercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodosMichael Dhgfhr
 
Estructuras algebraicas
Estructuras algebraicasEstructuras algebraicas
Estructuras algebraicastanato153
 
Método Newton Raphson
Método Newton RaphsonMétodo Newton Raphson
Método Newton RaphsonAzal Flores
 
Maximos y minimos funcion de varias variables
Maximos y minimos funcion de varias variablesMaximos y minimos funcion de varias variables
Maximos y minimos funcion de varias variablesRAQUEL CARDENAS GONZALEZ
 
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callao
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callaoDiagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callao
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callaoJesus Cardenas
 

La actualidad más candente (8)

Normalizacion en base de datos ensayo
Normalizacion en base de datos ensayoNormalizacion en base de datos ensayo
Normalizacion en base de datos ensayo
 
Ejemplo básico de un SIPOC para procesos
Ejemplo básico de un SIPOC para procesosEjemplo básico de un SIPOC para procesos
Ejemplo básico de un SIPOC para procesos
 
Interpolacion POLINOMICA DE NEWTON
Interpolacion POLINOMICA DE NEWTONInterpolacion POLINOMICA DE NEWTON
Interpolacion POLINOMICA DE NEWTON
 
Ejercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodosEjercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodos
 
Estructuras algebraicas
Estructuras algebraicasEstructuras algebraicas
Estructuras algebraicas
 
Método Newton Raphson
Método Newton RaphsonMétodo Newton Raphson
Método Newton Raphson
 
Maximos y minimos funcion de varias variables
Maximos y minimos funcion de varias variablesMaximos y minimos funcion de varias variables
Maximos y minimos funcion de varias variables
 
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callao
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callaoDiagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callao
Diagrama de Forrester sobre la delincuencia en la Región callao
 

Destacado

Destacado (6)

Calidad de datos (data quality)
Calidad de datos (data quality)Calidad de datos (data quality)
Calidad de datos (data quality)
 
Data quality
Data qualityData quality
Data quality
 
sistema de gestion de datos
sistema de gestion de datossistema de gestion de datos
sistema de gestion de datos
 
Consideraciones sobre BI
Consideraciones sobre BIConsideraciones sobre BI
Consideraciones sobre BI
 
Factores y caracteristicas que determinan la calidad
Factores y caracteristicas que determinan la calidadFactores y caracteristicas que determinan la calidad
Factores y caracteristicas que determinan la calidad
 
Herramientas de medición de calidad
Herramientas de medición de calidadHerramientas de medición de calidad
Herramientas de medición de calidad
 

Similar a Dimensiones de la calidad de datos Completitud

4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx
4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx
4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptxIgnacio Leiva Olmedo
 
Propuesta de Auditoria en Informatica
Propuesta de Auditoria en InformaticaPropuesta de Auditoria en Informatica
Propuesta de Auditoria en Informaticayolimardorante
 
Control de carga en Regimen de Datos de Pozo
Control de carga en Regimen de Datos de PozoControl de carga en Regimen de Datos de Pozo
Control de carga en Regimen de Datos de PozoPablo Mocciola
 
Implementacion de base de datos
Implementacion de base de datosImplementacion de base de datos
Implementacion de base de datosRis Fernandez
 
Material sesión 4 Materialidad.pdf
Material sesión 4 Materialidad.pdfMaterial sesión 4 Materialidad.pdf
Material sesión 4 Materialidad.pdfAsociacionganaderapu
 
Guía de-ejecución
Guía de-ejecuciónGuía de-ejecución
Guía de-ejecuciónJumalo32
 
05-manual-deudores.pdf
05-manual-deudores.pdf05-manual-deudores.pdf
05-manual-deudores.pdf7158AS
 
Historias de Usuario Prosoftware
Historias de Usuario ProsoftwareHistorias de Usuario Prosoftware
Historias de Usuario ProsoftwareBrandon Betto
 
Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014Bull Jagi
 
Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014 Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014 Bull Jagi
 
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptx
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptxClasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptx
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptxCarolina Bujaico
 
Fuzzy Duplicates Arbutus Analyzer
Fuzzy Duplicates Arbutus AnalyzerFuzzy Duplicates Arbutus Analyzer
Fuzzy Duplicates Arbutus AnalyzerJorge Amaya
 

Similar a Dimensiones de la calidad de datos Completitud (20)

4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx
4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx
4.2 Clase Riesgo Importancia Relativa (1).pptx
 
Propuesta de Auditoria en Informatica
Propuesta de Auditoria en InformaticaPropuesta de Auditoria en Informatica
Propuesta de Auditoria en Informatica
 
DatawareHouse.pptx
DatawareHouse.pptxDatawareHouse.pptx
DatawareHouse.pptx
 
Norma 3000.pptx
Norma 3000.pptxNorma 3000.pptx
Norma 3000.pptx
 
Control de carga en Regimen de Datos de Pozo
Control de carga en Regimen de Datos de PozoControl de carga en Regimen de Datos de Pozo
Control de carga en Regimen de Datos de Pozo
 
Implementacion de base de datos
Implementacion de base de datosImplementacion de base de datos
Implementacion de base de datos
 
Calidad de datos
Calidad de datos Calidad de datos
Calidad de datos
 
Material sesión 4 Materialidad.pdf
Material sesión 4 Materialidad.pdfMaterial sesión 4 Materialidad.pdf
Material sesión 4 Materialidad.pdf
 
Guía de-ejecución
Guía de-ejecuciónGuía de-ejecución
Guía de-ejecución
 
05-manual-deudores.pdf
05-manual-deudores.pdf05-manual-deudores.pdf
05-manual-deudores.pdf
 
Historias de Usuario Prosoftware
Historias de Usuario ProsoftwareHistorias de Usuario Prosoftware
Historias de Usuario Prosoftware
 
Zulaima hernandez
Zulaima hernandezZulaima hernandez
Zulaima hernandez
 
Casos Call Center
Casos Call CenterCasos Call Center
Casos Call Center
 
Guía evaluado 2014
Guía evaluado 2014Guía evaluado 2014
Guía evaluado 2014
 
Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014
 
Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014 Presentación cuadros finales 2014
Presentación cuadros finales 2014
 
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptx
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptxClasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptx
Clasificación de Conjuntos de Datos Desequilibrados.pptx
 
Vision del negocio 1
Vision del negocio 1Vision del negocio 1
Vision del negocio 1
 
Introduccion BD - 01
Introduccion BD - 01Introduccion BD - 01
Introduccion BD - 01
 
Fuzzy Duplicates Arbutus Analyzer
Fuzzy Duplicates Arbutus AnalyzerFuzzy Duplicates Arbutus Analyzer
Fuzzy Duplicates Arbutus Analyzer
 

Último

Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfCritica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfRodrigoBenitez38
 
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciatriptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciaferg6120
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfluisccollana
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfIrapuatoCmovamos
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechojuliosabino1
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria deCalet Cáceres Vergara
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresamerca6
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitariachayananazcosimeon
 
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y química
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y químicaUnidad 3 Elementos y compuestos. Física y química
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y químicaSilvia García
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,juberrodasflores
 
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffff
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffffobras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffff
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffffJefersonBazalloCarri1
 
Técnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalTécnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalIngrid459352
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)estebancitoherrera
 
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdf
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdfLas mujeres más ricas del mundo (2024).pdf
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Qué es un Histograma estadístico teoria y problema
Qué es un Histograma estadístico teoria y problemaQué es un Histograma estadístico teoria y problema
Qué es un Histograma estadístico teoria y problemaJoellyAlejandraRodrg
 
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...israel garcia
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfIrapuatoCmovamos
 
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdf
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdfLos artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdf
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de Cyclistic
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de CyclisticAnálisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de Cyclistic
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de CyclisticJamithGarcia1
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosssuser948499
 

Último (20)

Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdfCritica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
Critica 1 Grupo 10 RodrigoBenitez_GinaGadea_AlexisGonzález.pdf
 
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescenciatriptico-de-las-drogas en la adolescencia
triptico-de-las-drogas en la adolescencia
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
 
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
 
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y química
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y químicaUnidad 3 Elementos y compuestos. Física y química
Unidad 3 Elementos y compuestos. Física y química
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
 
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffff
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffffobras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffff
obras-hidraulicas.docxfffffffffffffffffff
 
Técnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dentalTécnica palatina baja, anestesiología dental
Técnica palatina baja, anestesiología dental
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
 
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdf
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdfLas mujeres más ricas del mundo (2024).pdf
Las mujeres más ricas del mundo (2024).pdf
 
Qué es un Histograma estadístico teoria y problema
Qué es un Histograma estadístico teoria y problemaQué es un Histograma estadístico teoria y problema
Qué es un Histograma estadístico teoria y problema
 
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
Cuáles son las características biológicas que están marcadas en tu individual...
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
 
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdf
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdfLos artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdf
Los artistas mexicanos con más ventas de discos en la historia (2024).pdf
 
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de Cyclistic
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de CyclisticAnálisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de Cyclistic
Análisis de datos en acción: Optimizando el crecimiento de Cyclistic
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datos
 

Dimensiones de la calidad de datos Completitud

  • 1. Dimensiones de la Calidad de Datos Completitud Carlos Loachamin
  • 2. Completitud  Qué tan completo está un registro?  Un registro se considera completo incluso si faltan datos opcionales.  Si los datos cumplen las expectativas, entonces los datos se consideran completos.  Existen dos factores a tomar en cuenta:  Cobertura: La porción de datos de la realidad que se encuentra contenido en los sistemas de información.  Densidad: Es la cantidad de información contenida y faltante acerca de las entidades.  Problemas en completitud se da por valores nulos, vacíos, y por clasificación de defecto
  • 3. Errores  Valor Nulo  Información omitida  Se analiza la causa de la omisión.  Se define qué valor debería tomar el valor nulo.  Influye en el análisis de los datos  Al analizar si no se completa los omitidos  Al omitirse genera un análisis erróneo
  • 4. Errores  Clasificación de Errores  Se da al momento de detectar defectos y se los clasifica de manera errónea.  Se pueden dar por las siguientes causas.  Omisión por parte del verificador al registrar un defecto y omitir clasificarlo.  Falta de conocimiento por parte del verificador al no saber como clasificar el defecto registrado.  Un error en la aplicación o BDD al almacenar la información referente a la clasificación del defecto.
  • 5. Ejemplos  Caso roles de pago  Los salarios de los vendedores no solo están determinado por su sueldo, muchas veces se percibe por el ingreso por comisiones, el campo de comisiones no siempre está con datos en el caso de que el empleado no sea un vendedor, por ello es necesario remplazar los valores nulos con el cero.  Caso datos personales del cliente  Cuando el operador toma datos del cliente, en muchos casos la información es llenada con datos erróneos, por ejemplo en el caso de la dirección se llenan con puntos, o cuando se debe establecer la ubicación geográfica del cliente, se establece el primero que se encuentra en la lista.  Caso datos de los productos  El operador ingresa un producto que puede estar contenido en dos o más clasificadores, pero toma la decisión de clasificarlo bajo su propia perspectiva, sin tomar en cuenta la experiencia de la empresa de sus recursos.