Neste artigo, \u00e9 apresentada uma estrutura conceitual e um modelo de medi\u00e7\u00e3o emp\u00edrico, baseados na Teoria Geral de Sistemas, para facilitar a colabora\u00e7\u00e3o entre pesquisadores e profissionais de qualidade de dados.<\/p>\n
A pesquisa em qualidade de dados \u00e9 um campo altamente interdisciplinar. Nossa comunidade de pesquisadores e profissionais de qualidade de dados poderiam se beneficiar muito por ter um compartilhamento da compreens\u00e3o de como diversas pesquisas e habilidades sobre qualidade de dados se complementam, e para qual \u00e1rea de qualidade de dados nossa aten\u00e7\u00e3o deve ser direcionada. Neste artigo, n\u00f3s
\napresentamos um arcabou\u00e7o conceitual baseado na Teoria Geral de Sistemas, a fim de facilitar discurso colaborativo entre pesquisadores e profissionais de qualidade de dados. Al\u00e9m disso, n\u00f3s apresentamos um modelo emp\u00edrico de mensura\u00e7\u00e3o baseado na Teoria Geral de Sistemas. N\u00f3s conduzimos um estudo explorat\u00f3rio de pesquisa na 6\u00aa Confer\u00eancia Internacional de Informa\u00e7\u00e3o Qualidade realizada no MIT em novembro de 2001 (ICIQ-2001). Com base nesses dados da pesquisa, n\u00f3s 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 usu\u00e1rios e medir a satisfa\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio e a qualidade dos dados – \u00e9 percebida pela maioria como importante. Por outro lado, tamb\u00e9m descobrimos que, entre acad\u00eamicos, executivos e gerentes, capacidades interpretativas – a capacidade de identificar e articular implica\u00e7\u00e3o organizacional da qualidade dos dados – \u00e9 considerada a mais importante. Nesse artigo, discutimos as implica\u00e7\u00f5es dessas descobertas.<\/p>\n
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