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dc.date.accessioned 2024-03-21T13:06:16Z
dc.date.available 2024-03-21T13:06:16Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164088
dc.description.abstract En estos tiempos, los datos son un recurso indispensable para cualquier actividad de gestión pública, por lo que es necesario mantenerlos actualizados, claros y completos. Este trabajo se enfoca en el contexto de Gobierno Abierto en aspectos del tratamiento del dato público abierto que disponibilizan las entidades estatales. Con el fin de identificar mejoras en los aspectos de calidad de los datasets abiertos, esta tesis plantea métricas críticas y no críticas para su análisis y validación de contenido, por lo que, como parte de la propuesta, se presenta un prototipo de desarrollo propio, llamado HEVDA (HErramienta de Validación de Datos Abiertos). A modo de caso de estudio, se extrae una muestra de datasets públicos estatales que son validados con HEVDA, para obtener un análisis sobre las mediciones utilizadas y realizar así, un estudio cuantitativo sobre los resultados arrojados. Esta herramienta de validación permite detectar en forma sencilla, las falencias y errores en las fuentes de datos abiertas que podrían complicar la interoperabilidad para su utilización en diversos orígenes de bases de datos y softwares externos de otros organismos. Para evaluar la calidad de datos es necesario tener en cuenta determinadas características en el conjunto de datos analizados, por lo que se realiza un relevamiento detallado de los aspectos más notables en cuestiones de calidad de datos sobre criterios estándares de norma ISO/IEC 25012, estándares universales de calidad de datos, dimensiones de la calidad de los datos, trabajos relevados y estudios realizados en esta temática. En el estudio desarrollado, se puede analizar sí es factible definir métricas de calidad de datos públicos gubernamentales en un formato abierto para efectuar un análisis cuantitativo a través de una herramienta amigable y sencilla. validación de DepProMod y las conclusiones obtenidas. Por último, se enuncian los principales aportes de la tesis doctoral, se esboza el trabajo futuro y las publicaciones obtenidas durante el desarrollo de la tesis. es
dc.language es es
dc.subject datos abiertos es
dc.subject datos públicos es
dc.subject gobierno abierto es
dc.subject métricas de calidad de datos es
dc.title Métricas de calidad para validar los conjuntos de datos abiertos públicos gubernamentales es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-3724-66-4 es
sedici.identifier.isbn 978-987-3724-67-1 es
sedici.creator.person Martínez, María Roxana es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2023-04
sedici.relation.event XXV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Junín, 13 y 14 de abril de 2023) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/162004 es
sedici.relation.isRelatedWith https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/161620 es


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