Calidad del dato
Hasta qué punto los datos sirven para lo que se usan: si son exactos, completos, coherentes, actuales, válidos y sin duplicados.
La calidad del dato mide si los datos son adecuados para su uso. Se suele evaluar con seis dimensiones:
- Exactitud: reflejan la realidad (la dirección es la correcta).
- Completitud: no faltan valores necesarios.
- Coherencia: el mismo dato coincide en todos los sistemas.
- Actualidad: están al día cuando se necesitan.
- Validez: cumplen el formato y las reglas (un DNI con su letra correcta).
- Unicidad: no hay registros duplicados.
La calidad no se consigue con una limpieza puntual: se define con reglas y umbrales aprobados por el Data Owner, se mide de forma periódica y se corrige en el origen. Es especialmente crítica en IA, porque un modelo entrenado con datos de mala calidad aprende errores; por eso el artículo 10 del AI Act exige datos pertinentes, representativos y, en lo posible, sin errores.
Para profundizar: Las 6 dimensiones de la calidad del dato con ejemplos y guía completa de calidad del dato.
Referencia: ISO 8000; Art. 10 AI Act
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