La importancia de medir la integridad de los datos radica en la facultad de disponer de datos fiables con garantías. Las métricas son necesarias para conocer dónde estamos, discernir cuál es el camino a seguir y detectar pérdidas de alineación de forma temprana, cuando todavía se dispone de un margen de tiempo que posibilita la reacción.

Las mediciones sobre la integridad del dato per se, o sobre la integridad como atributo de la calidad del dato, suelen condensarse proyectos de calidad. Esta particular configuración hace necesario el definir el desarrollo de los mismos en base a la mejora continua. Actuar de esta manera, estableciendo una periodicidad y sistematizando el seguimiento, contribuye decisivamente a mejorar la alineación.

Estas mediciones periódicas han de planearse, ejecutarse y supervisarse por parte de los expertos de cada departamento, los dueños de los datos. La medición de la integridad de datos requiere de la asunción de responsabilidades, partiendo de un compromiso previo que distribuya las competencias de cada encargado de los datos, en base a sus roles. En esta etapa de medición, la calidad del dato durante el ciclo de vida juega un papel fundamental.

Los indicadores clave para medir la integridad de los datos

Las métricas más utilizadas para practicar las mediciones a la integridad de los datos y garantizar su unicidad son:

* Precisión de los datos: que cada dato sea fiel representante de lo que la función que se le atribuye requiere, haciéndolo de la forma establecida.

* Confiabilidad de los datos: dotando a la información de coherencia y estabilidad.

* Completitud de los datos: que garantice que ni en los propios datos ni en los registros o tablas donde se almacenan no falten campos ni valores, que todo esté completo.

* Conformidad de los datos: referida a un formato, que ha de respetarse a la hora de ingresar el dato y cuyas condiciones se han dispuesto de manera específica y predeterminada.

* Consistencia de los datos: que los relaciona con las reglas de negocio existentes, garantizando que, además de que el dato es correcto en cuanto a sus atributos, no vulnera ninguna.

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