Métricas

Las métricas especifican la forma en que se miden los datos. Se utiliza con una finalidad informativa para mostrar qué tipos de excepciones ocurren en sus datos. Por ejemplo, si la condición es diseñada para evaluar la finalización del registro (por ejemplo, que todas las direcciones contienen códigos postales), podría especificar "Finalización" como métrica de calidad de datos.

Nota: Las métricas que establece aquí servirán como opciones predeterminadas tanto para la configuración de Business Steward como para la etapa Exception Monitor.

Puede seleccionar una de las métricas predefinidas detalladas a continuación o especificar su propia métrica haciendo clic en el botón Añadir elemento y completar los campos según sea necesario. También puede editar métricas si selecciona una métrica, hace clic en el botón Editar elemento y realiza los cambios necesarios. A su vez, puede filtrar la lista de métricas que aparecen si ingresa datos de búsqueda en el campo Filter. Los resultados se actualizarán de forma dinámica.

Accuracy: la condición mide si los datos pueden ser cotejados con una fuente de confianza. Por ejemplo, si no es posible verificar una dirección utilizando datos de la autoridad postal, se la puede considerar una excepción porque no es precisa.
Completeness: la condición mide si a los datos les falta algún atributo esencial. Por ejemplo, una dirección a la que le falta el código postal o una cuenta a la que le falta un nombre de contacto.
Consistency: la condición mide si los datos son uniformes entre múltiples sistemas. Por ejemplo, si su sistema de datos de clientes utiliza los códigos de género M y F, pero los datos que está procesando tienen el código de género 0 y 1, posiblemente se considere que los datos presentan problemas de uniformidad.
Interpretability: la condición mide si los datos son correctamente analizados e ingresados en una estructura de datos que otro sistema puede interpretar. Por ejemplo, los números de seguro social deben contener solo datos numéricos. Si los datos contienen letras, por ejemplo xxx-xx-xxxx, posiblemente se considere que presentan problemas de interpretación.
Recency: la condición mide si los datos están actualizados. Por ejemplo, si una persona se muda, pero la información que usted tiene en su sistema es la dirección anterior, posiblemente se considere que los datos tienen un problema de actualización.
Uncategorized: elija esta opción si no desea categorizar esta condición.
Uniqueness: la condición mide si hay datos duplicados. Si el flujo de datos no pudo consolidar datos duplicados, los registros pueden ser considerados una excepción.