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
Referencias
- ^ Versión 12 de Spotless ya disponible
- ^ 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.
- ^ 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
- ^ "Notas sobre el descubrimiento, la recopilación y la evaluación de información oculta y". web.mit.edu . Consultado el 17 de febrero de 2017 .
- ^ 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.
- ^ Roe, David (27 de abril de 2021). "¿Cuáles son los tipos más comunes de datos sucios?". DMCoding .