Saltar al contenido

Evaluación de Sistemas de Explotación de Datos Maestros

Evaluación de Sistemas de Explotación de Datos Maestros

Financiado por: Programa de Apoyo a la Innovación: Innova-Adelante en Castilla-La Mancha y Fondo Europeo Desarrollo Regional.
Importe total: 71005,23 euros.
Código Identificador: 13/22/IN/041


Este proyecto, denominado ESEDM (Entorno para la Evaluación de Sistemas de Explotación de Datos Maestros), surge de la creciente necesidad de manejar de manera eficaz los «datos maestros» en las organizaciones. Los datos maestros, considerados críticos en las organizaciones, incluyen información transaccional del día a día y datos más permanentes que representan el conocimiento necesario para el desarrollo del negocio.

El proyecto se basa en la idea de que estos datos tienen un valor importante para el negocio y, como tal, requieren una gestión y explotación adecuada. La gestión de estos datos se conoce como Gestión de Datos Maestros (MDM), y su objetivo es la estandarización de la definición y los atributos de todos los datos maestros a partir de la visión que cada unidad organizacional tenga de los datos observados.

El objetivo principal del proyecto ESEDM es desarrollar un entorno para la evaluación de Sistemas de Explotación de Datos Maestros. Este objetivo se desglosa en cuatro objetivos específicos:

  1. Desarrollar una metodología para la extracción sistemática de reglas de negocio.
  2. Crear un modelo de calidad para los Sistemas de Explotación de Datos Maestros que incluya indicadores y medidas conforme a la norma ISO 8000-1×0.
  3. Desarrollar un proceso acreditable para la evaluación de Sistemas de Explotación de Datos Maestros basado en normas internacionales
  4. Validar el entorno de evaluación mediante su aplicación en un caso real de la industria.

El proyecto busca mejorar la gestión y explotación de datos maestros, promoviendo un manejo de datos más confiable y eficiente en las organizaciones.

Investigadores principales:

Publicaciones

DQBR25K: Data Quality Business Rules Identification based on ISO/IEC 25012 (Congreso QUATIC 2023 )
PL4DC: Parameterizable Library for Data Cleaning (Congreso JISBD 2023)
Metodología para identificar reglas de negocio de calidad de datos basada en ISO 25012 (Congreso JISBD 2023)
MDMSystem: A Data Quality Model for Master Data Repositories (Q2-Informatica – Pendiente de notificación)