Datos sucios , también conocidos como datos deshonestos , [1] son inexactos, incompletos o inconsistentes de datos , especialmente en un sistema informático o base de datos . [2]
Los datos sucios pueden contener errores tales como errores de ortografía o puntuación, datos incorrectos asociados con un campo, datos incompletos o desactualizados, o incluso datos que se han duplicado 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 se refieren a datos secretos cuyo descubrimiento desacredita a quienes mantuvieron los datos en secreto. Siguiendo la definición de Gary T. Marx, profesor emérito del MIT, los datos sucios son uno entre cuatro tipos de datos: [4]
- Datos no secretos y no acreditados:
- Información disponible de forma rutinaria.
- Datos secretos y no acreditados:
- Secretos estratégicos y fraternos, privacidad.
- Datos no discretos y desacreditadores:
- inmunidad de sanción,
- disenso normativo,
- disenso selectivo,
- cumpliendo una amenaza para la credibilidad,
- descubrió datos sucios.
- Datos secretos y desacreditadores: datos ocultos y sucios.
Ver también
Referencias
- ^ Versión impecable 12 ya disponible
- ^ Margaret Chu (2004), "¿Qué son los datos sucios?", Dichos maravillosos , p. 71 y siguientes, ISBN 9780814407806
- ^ Wu, S. (2013), "Una revisión sobre datos y análisis generales de garantía" (PDF) , Reliability Engineering and System , 114 : 1–11, doi : 10.1016 / j.ress.2012.12.021
- ^ "Notas sobre el descubrimiento, recopilación y evaluación de ocultos y" . web.mit.edu . Consultado el 17 de febrero de 2017 .