Datos sucios

Los datos sucios , también conocidos como datos fraudulentos , ^{[1] son} ​​datos inexactos, incompletos o inconsistentes , especialmente en un sistema informático o una base de datos . ^[2]

Los datos sucios pueden contener errores ortográficos o de puntuación, datos incorrectos asociados a un campo, datos incompletos u obsoletos o incluso datos duplicados en la base de datos. Se pueden limpiar mediante un proceso conocido como limpieza de datos . ^[3]

Datos sucios (ciencias sociales)

En sociología, los datos sucios son aquellos datos secretos cuyo descubrimiento desacredita a quienes los mantuvieron en secreto. Según la definición de Gary T. Marx, profesor emérito del MIT, los datos sucios son uno de los cuatro tipos de datos: ^{[4] [5] [6]}

• Datos no secretos y no desacreditadores:
  • Información disponible rutinariamente.
• Datos secretos y no desacreditadores:
  • Secretos estratégicos y fraternales, privacidad.
• Datos no secretos y desacreditadores:
  • inmunidad ante sanciones,
  • disenso normativo,
  • disenso selectivo,
  • Cumplir una amenaza de credibilidad,
  • descubrió datos sucios.
• Datos secretos y desacreditadores: Datos ocultos y sucios.

Véase también

• Conserje de datos
• Ruido de señal

Referencias

1. Versión 12 de Spotless ya disponible
2. Chu, Margaret Y. (2004). Datos maravillosos: sabiduría y estrategias para proporcionar datos significativos, útiles y accesibles para todos los empleados . Nueva York: AMACOM. p. 71. ISBN 978-0-8144-0780-6.
3. Wu, S. (2013), "Una revisión de los datos y análisis de garantías generales" (PDF) , Reliability Engineering and System , 114 : 1–11, doi :10.1016/j.ress.2012.12.021
4. "Notas sobre el descubrimiento, la recopilación y la evaluación de información oculta y". web.mit.edu . Consultado el 17 de febrero de 2017 .
5. Walby, Kevin; Larsen, Mike (1 de enero de 2012). "Acceso a la información y solicitudes de libertad de información: medios desatendidos de producción de datos en las ciencias sociales". Investigación cualitativa . 18 (1): 31–42. doi :10.1177/1077800411427844. ISSN  1077-8004.
6. Roe, David (27 de abril de 2021). "¿Cuáles son los tipos más comunes de datos sucios?". DMCoding .