Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos
Supervisor(es): Marotta, Adriana
Resumen:
Los Sistemas de Data Warehousing son de gran relevancia para el apoyo en la toma de decisiones y el análisis de los datos. Esto ha quedado demostrado a lo largo del tiempo, a través de la generalización de su desarrollo y uso a nivel industrial en todo tipo de organizaciones y mediante la gran cantidad de trabajos científicos que se han centrado en el estudio de este tipo de sistemas. Muchos investigadores han presentado la necesidad de incorporar y mantener la calidad de los datos en los Sistemas de Data Warehousing. Sin embargo, en las investigaciones no se encuentra un consenso acerca de como hacerlo, ni acerca de si es posible definir un único conjunto de dimensiones de calidad en el entorno de un Data Warehouse, dado que dicho conjunto puede depender del propósito con el cual se utilizan los datos. Por otro lado, una vez que los datos están en el Data Warehouse surge otro desafío, como serán utilizados los mismos. Los requerimientos de calidad pueden variar entre los diferentes dominios y entre los diferentes usuarios, no solo por el propósito de la tarea que necesiten realizar, sino también porque la calidad percibida por un usuario puede diferir respecto a la calidad percibida por otro usuario. Dado que, los datos vienen de diversas fuentes con niveles de calidad distintos, los dominios de análisis pueden ser variados y los usuarios pueden percibir la calidad de distintas formas, dependiendo esto de múltiples factores (su perfil, la tarea que va a realizar, etc.). Para la evaluación de la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, se considera un enfoque basado en el Contexto de los datos. En este trabajo se ejecuta una metodología de búsqueda bibliográfica para obtener una visión general de la investigación existente acerca del uso de contextos en los Sistemas de Data Warehousing y/o en la evaluación de Calidad de Datos. A partir de los resultados obtenidos con la aplicación de dicha metodología, se obtiene una visión general del estado del arte, lo que permite realizar el primer planteo de una propuesta para evaluar la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, con un enfoque basado en Contextos. Este primer planteo, es el punto de partida de una investigación mas amplia y profunda que permita la gestión de la calidad en este tipo de Sistemas.
Data Warehousing Systems are of great relevance for supporting decision making and data analysis. This has been proven over time, through the generalization of its development and use at industrial level in all kind of organizations. Moreover, the large number of scientic studies that have focused on the study of such systems have also proven the importance of them. Many researchers have presented the need to incorporate and maintain data quality in Data Warehousing Systems. However, there is no consensus in the research community on how or whether it is possible to define a single set of quality dimensions for Data Warehouse systems, due to the fact that this set of dimensions may depend on the purpose for which the data are used. On the other hand, once the data are in the Data Warehouse another challenge arises, how they will be used. Quality requirements may vary among different domains and among different users, not only due to the task they need to perform, but also because the quality perceived by a user may differ from the quality perceived by another user. Since data come from different sources with different levels of quality, analysis domains can vary and users can perceive the quality in different ways, depending on many factors (their profile, the task to be performed, etc.), for the evaluation of Data Quality in Data Warehousing Systems it is considered a data-context based approach. In this thesis a systematic literature review is executed to obtain an overview of existing research on the use of contexts in Data Warehousing Systems and/or on the evaluation of Data Quality in this kind of systems. From the results obtained with the application of this methodology, an overview of the state-of-the-art is performed, which allows to do the first proposal to assess data quality in Data Warehousing Systems with an approach based on Contexts. This first proposal is the starting point of a broader and deeper investigation that will allow quality management in Data Warehousing Systems.
2015 | |
Calidad de datos Sistemas de Data Warehousing Data Warehouse Contextos Data Quality Data Warehousing System |
|
Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/33212 | |
Acceso abierto | |
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
_version_ | 1807523182544945152 |
---|---|
author | Serra, Flavia |
author_facet | Serra, Flavia |
author_role | author |
bitstream.checksum.fl_str_mv | 6429389a7df7277b72b7924fdc7d47a9 a006180e3f5b2ad0b88185d14284c0e0 36c32e9c6da50e6d55578c16944ef7f6 1996b8461bc290aef6a27d78c67b6b52 32748d94513afc9accff9eb52b0b245a |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv | MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
bitstream.url.fl_str_mv | http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/5/license.txt http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/2/license_url http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/3/license_text http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/4/license_rdf http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/1/Ser15.pdf |
collection | COLIBRI |
dc.contributor.filiacion.none.fl_str_mv | Serra Flavia, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. |
dc.creator.advisor.none.fl_str_mv | Marotta, Adriana |
dc.creator.none.fl_str_mv | Serra, Flavia |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv | 2022-08-18T15:53:51Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv | 2022-08-18T15:53:51Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv | 2015 |
dc.description.abstract.none.fl_txt_mv | Los Sistemas de Data Warehousing son de gran relevancia para el apoyo en la toma de decisiones y el análisis de los datos. Esto ha quedado demostrado a lo largo del tiempo, a través de la generalización de su desarrollo y uso a nivel industrial en todo tipo de organizaciones y mediante la gran cantidad de trabajos científicos que se han centrado en el estudio de este tipo de sistemas. Muchos investigadores han presentado la necesidad de incorporar y mantener la calidad de los datos en los Sistemas de Data Warehousing. Sin embargo, en las investigaciones no se encuentra un consenso acerca de como hacerlo, ni acerca de si es posible definir un único conjunto de dimensiones de calidad en el entorno de un Data Warehouse, dado que dicho conjunto puede depender del propósito con el cual se utilizan los datos. Por otro lado, una vez que los datos están en el Data Warehouse surge otro desafío, como serán utilizados los mismos. Los requerimientos de calidad pueden variar entre los diferentes dominios y entre los diferentes usuarios, no solo por el propósito de la tarea que necesiten realizar, sino también porque la calidad percibida por un usuario puede diferir respecto a la calidad percibida por otro usuario. Dado que, los datos vienen de diversas fuentes con niveles de calidad distintos, los dominios de análisis pueden ser variados y los usuarios pueden percibir la calidad de distintas formas, dependiendo esto de múltiples factores (su perfil, la tarea que va a realizar, etc.). Para la evaluación de la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, se considera un enfoque basado en el Contexto de los datos. En este trabajo se ejecuta una metodología de búsqueda bibliográfica para obtener una visión general de la investigación existente acerca del uso de contextos en los Sistemas de Data Warehousing y/o en la evaluación de Calidad de Datos. A partir de los resultados obtenidos con la aplicación de dicha metodología, se obtiene una visión general del estado del arte, lo que permite realizar el primer planteo de una propuesta para evaluar la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, con un enfoque basado en Contextos. Este primer planteo, es el punto de partida de una investigación mas amplia y profunda que permita la gestión de la calidad en este tipo de Sistemas. Data Warehousing Systems are of great relevance for supporting decision making and data analysis. This has been proven over time, through the generalization of its development and use at industrial level in all kind of organizations. Moreover, the large number of scientic studies that have focused on the study of such systems have also proven the importance of them. Many researchers have presented the need to incorporate and maintain data quality in Data Warehousing Systems. However, there is no consensus in the research community on how or whether it is possible to define a single set of quality dimensions for Data Warehouse systems, due to the fact that this set of dimensions may depend on the purpose for which the data are used. On the other hand, once the data are in the Data Warehouse another challenge arises, how they will be used. Quality requirements may vary among different domains and among different users, not only due to the task they need to perform, but also because the quality perceived by a user may differ from the quality perceived by another user. Since data come from different sources with different levels of quality, analysis domains can vary and users can perceive the quality in different ways, depending on many factors (their profile, the task to be performed, etc.), for the evaluation of Data Quality in Data Warehousing Systems it is considered a data-context based approach. In this thesis a systematic literature review is executed to obtain an overview of existing research on the use of contexts in Data Warehousing Systems and/or on the evaluation of Data Quality in this kind of systems. From the results obtained with the application of this methodology, an overview of the state-of-the-art is performed, which allows to do the first proposal to assess data quality in Data Warehousing Systems with an approach based on Contexts. This first proposal is the starting point of a broader and deeper investigation that will allow quality management in Data Warehousing Systems. |
dc.format.extent.es.fl_str_mv | 162 p. |
dc.format.mimetype.es.fl_str_mv | application/pdf |
dc.identifier.citation.es.fl_str_mv | Serra, F. Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. INCO : PEDECIBA. Área Informática, 2015. |
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv | 1688-2792 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv | https://hdl.handle.net/20.500.12008/33212 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv | es spa |
dc.publisher.es.fl_str_mv | Udelar. FI. |
dc.rights.license.none.fl_str_mv | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.source.none.fl_str_mv | reponame:COLIBRI instname:Universidad de la República instacron:Universidad de la República |
dc.subject.es.fl_str_mv | Calidad de datos Sistemas de Data Warehousing Data Warehouse Contextos Data Quality Data Warehousing System |
dc.title.none.fl_str_mv | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
dc.type.es.fl_str_mv | Tesis de maestría |
dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.version.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
description | Los Sistemas de Data Warehousing son de gran relevancia para el apoyo en la toma de decisiones y el análisis de los datos. Esto ha quedado demostrado a lo largo del tiempo, a través de la generalización de su desarrollo y uso a nivel industrial en todo tipo de organizaciones y mediante la gran cantidad de trabajos científicos que se han centrado en el estudio de este tipo de sistemas. Muchos investigadores han presentado la necesidad de incorporar y mantener la calidad de los datos en los Sistemas de Data Warehousing. Sin embargo, en las investigaciones no se encuentra un consenso acerca de como hacerlo, ni acerca de si es posible definir un único conjunto de dimensiones de calidad en el entorno de un Data Warehouse, dado que dicho conjunto puede depender del propósito con el cual se utilizan los datos. Por otro lado, una vez que los datos están en el Data Warehouse surge otro desafío, como serán utilizados los mismos. Los requerimientos de calidad pueden variar entre los diferentes dominios y entre los diferentes usuarios, no solo por el propósito de la tarea que necesiten realizar, sino también porque la calidad percibida por un usuario puede diferir respecto a la calidad percibida por otro usuario. Dado que, los datos vienen de diversas fuentes con niveles de calidad distintos, los dominios de análisis pueden ser variados y los usuarios pueden percibir la calidad de distintas formas, dependiendo esto de múltiples factores (su perfil, la tarea que va a realizar, etc.). Para la evaluación de la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, se considera un enfoque basado en el Contexto de los datos. En este trabajo se ejecuta una metodología de búsqueda bibliográfica para obtener una visión general de la investigación existente acerca del uso de contextos en los Sistemas de Data Warehousing y/o en la evaluación de Calidad de Datos. A partir de los resultados obtenidos con la aplicación de dicha metodología, se obtiene una visión general del estado del arte, lo que permite realizar el primer planteo de una propuesta para evaluar la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, con un enfoque basado en Contextos. Este primer planteo, es el punto de partida de una investigación mas amplia y profunda que permita la gestión de la calidad en este tipo de Sistemas. |
eu_rights_str_mv | openAccess |
format | masterThesis |
id | COLIBRI_50e5d67975bb7d24e86e9cee44d9165e |
identifier_str_mv | Serra, F. Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. INCO : PEDECIBA. Área Informática, 2015. 1688-2792 |
instacron_str | Universidad de la República |
institution | Universidad de la República |
instname_str | Universidad de la República |
language | spa |
language_invalid_str_mv | es |
network_acronym_str | COLIBRI |
network_name_str | COLIBRI |
oai_identifier_str | oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/33212 |
publishDate | 2015 |
reponame_str | COLIBRI |
repository.mail.fl_str_mv | mabel.seroubian@seciu.edu.uy |
repository.name.fl_str_mv | COLIBRI - Universidad de la República |
repository_id_str | 4771 |
rights_invalid_str_mv | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
spelling | Serra Flavia, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.2022-08-18T15:53:51Z2022-08-18T15:53:51Z2015Serra, F. Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI. INCO : PEDECIBA. Área Informática, 2015.1688-2792https://hdl.handle.net/20.500.12008/33212Los Sistemas de Data Warehousing son de gran relevancia para el apoyo en la toma de decisiones y el análisis de los datos. Esto ha quedado demostrado a lo largo del tiempo, a través de la generalización de su desarrollo y uso a nivel industrial en todo tipo de organizaciones y mediante la gran cantidad de trabajos científicos que se han centrado en el estudio de este tipo de sistemas. Muchos investigadores han presentado la necesidad de incorporar y mantener la calidad de los datos en los Sistemas de Data Warehousing. Sin embargo, en las investigaciones no se encuentra un consenso acerca de como hacerlo, ni acerca de si es posible definir un único conjunto de dimensiones de calidad en el entorno de un Data Warehouse, dado que dicho conjunto puede depender del propósito con el cual se utilizan los datos. Por otro lado, una vez que los datos están en el Data Warehouse surge otro desafío, como serán utilizados los mismos. Los requerimientos de calidad pueden variar entre los diferentes dominios y entre los diferentes usuarios, no solo por el propósito de la tarea que necesiten realizar, sino también porque la calidad percibida por un usuario puede diferir respecto a la calidad percibida por otro usuario. Dado que, los datos vienen de diversas fuentes con niveles de calidad distintos, los dominios de análisis pueden ser variados y los usuarios pueden percibir la calidad de distintas formas, dependiendo esto de múltiples factores (su perfil, la tarea que va a realizar, etc.). Para la evaluación de la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, se considera un enfoque basado en el Contexto de los datos. En este trabajo se ejecuta una metodología de búsqueda bibliográfica para obtener una visión general de la investigación existente acerca del uso de contextos en los Sistemas de Data Warehousing y/o en la evaluación de Calidad de Datos. A partir de los resultados obtenidos con la aplicación de dicha metodología, se obtiene una visión general del estado del arte, lo que permite realizar el primer planteo de una propuesta para evaluar la Calidad de Datos en los Sistemas de Data Warehousing, con un enfoque basado en Contextos. Este primer planteo, es el punto de partida de una investigación mas amplia y profunda que permita la gestión de la calidad en este tipo de Sistemas.Data Warehousing Systems are of great relevance for supporting decision making and data analysis. This has been proven over time, through the generalization of its development and use at industrial level in all kind of organizations. Moreover, the large number of scientic studies that have focused on the study of such systems have also proven the importance of them. Many researchers have presented the need to incorporate and maintain data quality in Data Warehousing Systems. However, there is no consensus in the research community on how or whether it is possible to define a single set of quality dimensions for Data Warehouse systems, due to the fact that this set of dimensions may depend on the purpose for which the data are used. On the other hand, once the data are in the Data Warehouse another challenge arises, how they will be used. Quality requirements may vary among different domains and among different users, not only due to the task they need to perform, but also because the quality perceived by a user may differ from the quality perceived by another user. Since data come from different sources with different levels of quality, analysis domains can vary and users can perceive the quality in different ways, depending on many factors (their profile, the task to be performed, etc.), for the evaluation of Data Quality in Data Warehousing Systems it is considered a data-context based approach. In this thesis a systematic literature review is executed to obtain an overview of existing research on the use of contexts in Data Warehousing Systems and/or on the evaluation of Data Quality in this kind of systems. From the results obtained with the application of this methodology, an overview of the state-of-the-art is performed, which allows to do the first proposal to assess data quality in Data Warehousing Systems with an approach based on Contexts. This first proposal is the starting point of a broader and deeper investigation that will allow quality management in Data Warehousing Systems.Submitted by Machado Jimena (jmachado@fing.edu.uy) on 2022-08-18T14:33:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23149 bytes, checksum: 1996b8461bc290aef6a27d78c67b6b52 (MD5) Ser15.pdf: 2292590 bytes, checksum: 32748d94513afc9accff9eb52b0b245a (MD5)Approved for entry into archive by Machado Jimena (jmachado@fing.edu.uy) on 2022-08-18T14:44:18Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23149 bytes, checksum: 1996b8461bc290aef6a27d78c67b6b52 (MD5) Ser15.pdf: 2292590 bytes, checksum: 32748d94513afc9accff9eb52b0b245a (MD5)Made available in DSpace by Luna Fabiana (fabiana.luna@seciu.edu.uy) on 2022-08-18T15:53:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23149 bytes, checksum: 1996b8461bc290aef6a27d78c67b6b52 (MD5) Ser15.pdf: 2292590 bytes, checksum: 32748d94513afc9accff9eb52b0b245a (MD5) Previous issue date: 2015162 p.application/pdfesspaUdelar. FI.Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)Calidad de datosSistemas de Data WarehousingData WarehouseContextosData QualityData Warehousing SystemEvaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextosTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionreponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaSerra, FlaviaMarotta, AdrianaUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de IngenieríaMagíster en InformáticaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84267http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/5/license.txt6429389a7df7277b72b7924fdc7d47a9MD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-850http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/2/license_urla006180e3f5b2ad0b88185d14284c0e0MD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-838616http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/3/license_text36c32e9c6da50e6d55578c16944ef7f6MD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823149http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/4/license_rdf1996b8461bc290aef6a27d78c67b6b52MD54ORIGINALSer15.pdfSer15.pdfapplication/pdf2292590http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/33212/1/Ser15.pdf32748d94513afc9accff9eb52b0b245aMD5120.500.12008/332122022-08-18 12:53:51.044oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.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Universidadhttps://udelar.edu.uy/https://www.colibri.udelar.edu.uy/oai/requestmabel.seroubian@seciu.edu.uyUruguayopendoar:47712024-07-25T14:44:28.190060COLIBRI - Universidad de la Repúblicafalse |
spellingShingle | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos Serra, Flavia Calidad de datos Sistemas de Data Warehousing Data Warehouse Contextos Data Quality Data Warehousing System |
status_str | acceptedVersion |
title | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
title_full | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
title_fullStr | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
title_full_unstemmed | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
title_short | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
title_sort | Evaluación de la calidad de datos en un sistema de Data Warehousing : un enfoque basado en contextos |
topic | Calidad de datos Sistemas de Data Warehousing Data Warehouse Contextos Data Quality Data Warehousing System |
url | https://hdl.handle.net/20.500.12008/33212 |