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Autor: =Lee, Yang W.
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Publicación seriada
Referencias AnalíticasReferencias Analíticas
Autor: Strong, Diane M. dstrong@wpi.edu
Oprima aquí para enviar un correo electrónico a esta dirección ; Wang, Richard Y. rwang@mit.edu
Oprima aquí para enviar un correo electrónico a esta dirección; Lee, Yang W. ylee@crgi.com
Oprima aquí para enviar un correo electrónico a esta dirección
Título: Data Quality in Context
Páginas/Colación: pp.103-110.; 28cm.; il
Communications of the ACM Vol. 40, no. 5 May 1997
Información de existenciaInformación de existencia

Resumen
Data-quality (DQ) problems are increasingly evident, particularly in organizational databases. Organizational databases, however, reside in the larger context of information systems (IS). Within this larger context, data is collected from multiple data sources and stored in databases. DQ problems may arise anywhere in this larger IS context. With few exceptions, DQ is treated as an intrinsic concept, independent of the context in which the data is produced and used. This focus on intrinsic DQ problems in stored data fails to solve complex organizational problems. Mismatches among sources of the same data are a common cause of intrinsic DQ concerns. Initially, data consumers do not know the source to which quality problems should be attributed; they know only that data is conflicting. Thus, these concerns initially appear as "believability" problems. Over time, information about the causes of mismatches accumulates from evaluations of the accuracy of different sources, which lead to poor reputation for less accurate resources.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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