Quais são as habilidades importantes na qualidade dos dados?

Neste artigo, é apresentada uma estrutura conceitual e um modelo de medição empírico, baseados na Teoria Geral de Sistemas, para facilitar a colaboração entre pesquisadores e profissionais de qualidade de dados.

Resumo

A pesquisa em qualidade de dados é um campo altamente interdisciplinar. Nossa comunidade de pesquisadores e profissionais de qualidade de dados poderiam se beneficiar muito por ter um compartilhamento da compreensão de como diversas pesquisas e habilidades sobre qualidade de dados se complementam, e para qual área de qualidade de dados nossa atenção deve ser direcionada. Neste artigo, nós
apresentamos um arcabouço conceitual baseado na Teoria Geral de Sistemas, a fim de facilitar discurso colaborativo entre pesquisadores e profissionais de qualidade de dados. Além disso, nós apresentamos um modelo empírico de mensuração baseado na Teoria Geral de Sistemas. Nós conduzimos um estudo exploratório de pesquisa na 6ª Conferência Internacional de Informação Qualidade realizada no MIT em novembro de 2001 (ICIQ-2001). Com base nesses dados da pesquisa, nós demonstramos como as diversas habilidades de qualidade de dados podem ser classificadas e comparadas. Nossas descobertas preliminares sugerem que as capacidades adaptativas – a capacidade de identificar requisitos de usuários e medir a satisfação do usuário e a qualidade dos dados – é percebida pela maioria como importante. Por outro lado, também descobrimos que, entre acadêmicos, executivos e gerentes, capacidades interpretativas – a capacidade de identificar e articular implicação organizacional da qualidade dos dados – é considerada a mais importante. Nesse artigo, discutimos as implicações dessas descobertas.

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Artigo – Quais são as habilidades importantes na qualidade dos dados?