Data Service Bureau son nuestros servicios que engloban la verificación de datos para localización de errores e inconsistencias en ellas.

Por ejemplo, el hecho de tener los campos de cada registro completos no son garantía de tener un alto nivel de integridad de datos, por el contrario hay que verificar que el contenido este sujeto a las reglas que estan relacionadas a sus atributos o que permanezcan dentro de los rangos esperados de valores.

Un ejemplo tipico es la "Fecha de Nacimiento", tener una fecha de nacimiento en un registro y con el formato validado, no es razón suficiente y necesaria para tener un dato validado. Una validación más exacta sería determinar que la fecha de nacimiento este en sintonía con otros campos presentes en las tablas y que en conjunto hagan sentido. En este caso, la "Fecha de Nacimiento" de clientes "Activos" deben encontrarse dentro de un cierto rango, un rango de valores esperados (por ejemplo no esperaría tener clientes con fechas de nacimiento en el año 1600).

Siguiendo con el ejemplo de fechas de nacimiento, por ejemplo si se compara la "Fecha de Nacimiento" con la "Edad" debe esperarse que ambas esten relacionadas, la fecha de nacimiento debe apuntar a la edad y viceversa, por lo tanto una debe explicar a la otra. En este caso pueden encontrarse errores en el ingreso de fechas o edades. (por ejemplo la edad podría indicar un error en el año de la fecha)

Estos son ejemplos sencillos, en casos prácticos, hay validaciones muchas mas complejas y que dependen de la configuración y validación que el mismo sistema de información haga al momento de entrada de datos.

Muchos registros en las tablas de datos tienen campos vacios o en blanco o errados. Muchas veces para efectos de reportes estos errores generan resultados ilógicos o fuera de contexto. Por ejemplo para actividades de perfilaje o construcción de modelos de conducta (ver Web Data & Web Intelligence) es necesario "completar" estos campos, para ello usamos herramientas inteligentes que nos permiten modificar el contenido de esos campos con valores que no produzcan distorsión en los resultados finales.

Estos valores no buscan "adivinar" el contenido correcto, sino que son valores neutros que permiten que los datos puedan ser manipulados sin problemas y que no produzcan distorsiones en la generación de reportes o informes, sobre las cuales se habrán de tomar decisiones.

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