¿Conoces las diferencias entre la integridad de datos interna y externa? Aquí encontrarás ejemplos de sus problemas y soluciones.
Hay varias formas en las que los problemas de calidad de datos pueden afectar al proceso de concepción de una solución analítica de Business Intelligence y cada una de ellas estaría relacionada con una cualidad diferente del dato comprendida dentro del concepto de integridad.
Esta condición tendría su reflejo en problemas de tipo referencial dentro de las bases de datos, es decir, en el modo en que los datos encajan entre sí.
- Ejemplo práctico: podrían ocasionarse problemas con la integridad de datos interna si una unidad de negocio se eliminase del sistema, pero los contactos que incluye no fuesen suprimidos a la par. En este caso, los contactos pasarían a ser "huérfanos" al perder toda relación con la entidad de negocio que los gestó.
- Problema: dependiendo del tipo de análisis que se esté haciendo, una situación de este tipo podría derivar en ciertos problemas en el estudio de la información.
- Solución: las políticas que se gestan e implementan desde el Data Governance son las encargadas de velar por esta integridad de los datos.
La integridad de datos externa atañe a la consistencia de los datos entre sistemas heterogéneos.
- Ejemplo práctico: si se fusionan los datos entre Ventas, donde se contiene al cliente XYZ, y Contabilidad, donde se ha registrado al mismo cliente como XYZ S.A..
- Problema: no existe match tras fusionar datos supuestamente “idénticos” entre dos o más sistemas.
- Solución: mantener la integridad externa significa asegurar la consistencia de los datos a través de las diferentes aplicaciones fuente.
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