A Asociación Española de Normalización (UNE) publicou recentemente un artigo e informe onde se recollen distintas normas técnicas que buscan garantir que a correcta xestión e gobernación dos datos dunha organización. Datos.gob, en este post
, recolleu ambos os materiais, incluíndo unha infografía-resumen das normas destacadas.
Nos artigos de referencia sinalados menciónanse norman técnicas relativas a gobernación, xestión, calidade, seguridade e privacidade de datos. Nesta ocasión queremos facer un zoom sobre aquelas centradas na calidade dos datos.
Estándares de referencia de xestión da calidade
Tal e como dixo Lord Kelvin, físico e matemático británico do século XIX, “o que non se mide, non se pode mellorar e o que non se mellora, degrádase sempre”. Pero para medir a calidade do dato e poder mellorala necesítanse estándares que nos axuden a homoxeneizar primeiro dita calidade*. A iso pódennos axudar as normas técnicas detalladas a seguir:
Norma ISO 8000
O normativa ISO (International Organization for Standardization), dispón da norma ISO 8000
como o estándar internacional para a calidade dos datos de transacción, os datos de produto e os datos mestres empresariais. Esta norma estrutúrase en 4 partes: conceptos xerais da calidade dos datos (ISO 8000-1, ISO 8000-2 e ISO 8000-8), procesos de xestión da calidade dos datos (ISO 8000-6x), aspectos relacionados co intercambio de datos mestres entre organizacións (partes 100 a 150) e aplicación da calidade dos datos de produto (ISO 8000-311).
Dentro da familia de o ISO 8000-6X, centrada en os procesos de xestión da calidade dos datos para crear, almacenar e transferir os datos que dan soporte aos procesos de negocio de maneira oportuna e rendible, atopamos:
- O ISO 8000-60 proporciona unha visión xeral dos procesos de xestión de calidade dos datos sometidos a un ciclo de mellora continua.
- O ISO 8000-61 establece un modelo de referencia de procesos de xestión de calidade dos datos. A principal característica é que, para alcanzar a mellora continua, o proceso de implementación debe ser executado continuamente seguindo o ciclo Plan-Do-Check-Act
. Ademais, inclúense procesos de implementación relacionados co aprovisionamento dos recursos e o procesamento de datos. Tal e como se mostra na seguinte imaxe, o catro etapas do ciclo de implementación deben dispor de datos de entrada, información de control e soporte para unha mellora continua, así como contar cos recursos necesarios para o desempeño das actividades.
![Etapas do ciclo de implementación de xestión de calidade dos datos](https://datos.gob.es/sites/default/files/u322/etapas_del_ciclo_de_implementacion_de_gestion_de_calidad_de_los_datos_blog-es.jpg)
- Pola súa banda, o ISO 8000-62, a última da familia do ISO 8000-6X, enfócase en a avaliación de madurez de procesos organizacionales. Nela especifícase un marco de traballo para avaliar a madurez da xestión da calidade de datos da organización, baseado na súa capacidade de executar as actividades relacionadas cos procesos de xestión da calidade de datos identificados no ISO 8000-61. En función da capacidade do proceso avaliado, asígnase un dos niveis definidos.
Norma ISO 25012
Outra das normas ISO que trata sobre a calidade dos datos é a familia de o ISO 25000
, que ten por obxectivo a creación dun marco de traballo común para avaliar a cvalidad do produto de software. En concreto, a norma ISO 25012 define un un modelo xeral de calidade de datos aplicable a datos almacenados de forma estruturada nun sistema de información.
Ademais, no contexto de datos abertos considérase unha referencia de acordo ao conxunto de boas prácticas para a avaliación da calidade dos datos abertos desenvolvido pola rede paneuropea Share-PSI, concibida para servir de orientación a todas as organizacións públicas á hora de compartir información.
Neste caso, a calidade do produto de datos enténdese como o grao en que estes satisfán os requisitos definidos previamente no modelo de calidade de datos mediante as seguintes 15 características.
![Requisitos de calidade do produto de datos](https://datos.gob.es/sites/default/files/u322/requisitos_de_calidad_del_producto_de_datos_blog-es_0.jpg)
Estas características ou dimensións de calidade, clasifícanse principalmente en dúas categorías.
A calidade de datos inherente relaciónase co potencial intrínseco dos datos de satisfacer as necesidades definidas cando se utilizan en condicións concretas. Trátase de:
- Exactitude: grao no que os datos representan o verdadeiro valor do atributo desexado nun contexto específico, como poida ser a proximidade dos datos a un conxunto de valores definidos nun determinado dominio.
- Completitud: grao no que os datos asociados teñen valor para todos os atributos definidos.
- Consistencia: grao de coherencia con outros datos existentes, eliminando contradicións.
- Credibilidade: grao en que os datos teñen atributos que se consideran certos e cribles no seu contexto, incluíndo a veracidade das orixes de datos.
- Actualidade: grao de vixencia dos datos para o seu contexto de uso.
Doutra banda, a calidade de datos dependente do sistema relaciónase co grao alcanzado a través dun sistema informático baixo condicións concretas. Trátase de:
- Dispoñibilidade: grao en que os datos teñen atributos que permiten ser obtidos por usuarios autorizados.
- Portabilidade: capacidade dos datos de ser instalados, substituídos ou eliminados dun sistema a outro, preservando o nivel de calidade.
- Recuperabilidad: grao en que os datos teñen atributos que permiten manter e preservar a calidade mesmo en caso de fallos.
Adicionalmente, hai características ou dimensións que poden englobarse tanto dentro de calidade de datos inherente como dependente do sistema. Estas son:
- Accesibilidade: posibilidade de acceso aos datos nun contexto concreto por uns roles determinados.
- Conformidade: grao en que os datos conteñen atributos con base en estándares, normativas ou referencias establecidas.
- Confidencialidade: mide o grao de aseguramiento dos datos con base na súa natureza para poder acceder a eles só polos roles configurados.
- Eficiencia: posibilidades que ofrecen os datos para ser procesados con niveis de rendemento esperados en situacións concretas.
- Precisión: exactitude dos datos con base nun contexto de uso específico.
- Rastrexabilidade: capacidade de auditar o ciclo de vida completo do dato.
- Comprensibilidade: capacidade dos datos de ser interpretados por calquera usuario, incluíndo a utilización de símbolos e linguaxes determinadas para un contexto específico.
Ademais das normas ISO, existen outros marcos de referencia que establecen pautas comúns para a medición da calidade. DAMA Internacional
, por exemplo, tras analizar as similitudes de todos os modelos, establece 8 dimensións de calidade básicas comúns a calquera estándar: exactitude, completitud, consistencia, integridade, razonabilidad, oportunidade, unicidade, validez.
A necesidade de mellora continua
A homoxeneización da calidade dos datos de acordo a estándares de referencia como os descritos, permiten asentar as bases para unha mellora continua da información. A partir da aplicación destas normas, e tendo en conta as dimensións detalladas, é posible definir indicadores de calidade. Unha vez impleméntense e executen, arroxarán uns resultados que terán que ser revisados polos diferentes propietarios dos datos, establecendo limiares de tolerancia e identificando así incidencias de calidade en todos aqueles indicadores que non superen o limiar definido.
Para iso, teranse en conta diferentes parámetros como a natureza do dato ou o seu impacto no negocio, xa que non se pode tratar de igual forma un campo descritivo que unha clave primaria, por exemplo.
A partir de aí, é frecuente pór en marcha un circuíto de resolución de incidencias capaz de detectar cáusaa raíz que xera unha deficiencia de calidade nun dato para extraela e garantir a mellora continua.
Grazas a iso, obtéñense innumerables beneficios, como minimizar riscos, aforro de tempo e recursos, toma áxil de decisións, adaptación a novos requirimentos ou mellora reputacional.
Cabe destacar que as normas técnicas abordadas neste post permiten homoxeneizar a calidade. Para tarefas de medición da calidade dos datos per se, deberiamos acudir a outras normas como o ISO 25024:2015
.
Fonte orixinal da noticia