| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000328006 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Angeles, María del Pilar1 Mhor MacKinnon, Lachlan2 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería, México, Distrito Federal. México 2University of Abertay Dundee, Computing & Creative Technologies, Dundee. Reino Unido |
| Año: | 2010 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 13 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 331-344 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La calidad de los datos se degrada durante el proceso de extracción y fusión de datos a partir de múltiples fuentes de datos heterogéneas. Además, los usuarios no tienen información acerca de la calidad de los datos que accesan. Este documento presenta los métodos utilizados para la evaluación de la calidad de datos a múltiples niveles de granularidad, incluyendo datos derivados no atómicos teniendo en cuenta la proveniencia de los datos. El prototipo del Manejador de Calidad de Datos ha sido implementado para poder probar dicha evaluación |
| Resumen en inglés | Data Quality is degraded during the process of extracting and merging data from multiple heterogeneous sources. Besides, users have no information regarding the quality of the accessed data. This document presents the methods utilized to assess data quality at multiple levels of granularity, including derived non-atomic data, considering data provenance. The Data Quality Manager prototype has been implemented and tested to prove such assessment |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Bibliotecología y ciencia de la información |
| Palabras clave: | Fuentes documentales, Sistemas de información, Tecnología de la información, Calidad de datos, Datos, Integración de datos, Evaluación de calidad de datos |
| Keyword: | Computer science, Library and information science, Information sources, Information systems, Information technology, Data quality, Data integration, Quality assesment |
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