ISO/IEC 5259

La norma ISO/IEC 5259 describe un modelo de calidad de datos para la analítica de datos y la inteligencia artificial basada en aprendizaje automático (Machine Learning - ML).

Esta norma está basada en el modelo de la norma ISO/IEC 25012, y al igual que esta diferencia entre dos tipos de características: inherentes y dependiente del sistema, a las que añade una nueva categoría de características adicionales.

Calidad de Datos Inherente

Grado en el que los datos representan correctamente el verdadero valor del atributo deseado de un concepto o evento en un contexto de uso específico.

Tiene dos principales aspectos:

• Exactitud Sintáctica: cercanía de los valores de los datos a un conjunto de valores definidos en un dominio considerado sintácticamente correcto.
• Exactitud Semántica: cercanía de los valores de los datos a un conjunto de valores definidos en un dominio considerado semánticamente correcto.

Grado en el que los datos asociados con una entidad tienen valores para todos los atributos esperados e instancias de entidades relacionadas en un contexto de uso específico.

Grado en el que los datos están libres de contradicción y son coherentes con otros datos en un contexto de uso específico. Puede ser analizada en datos que se refieran tanto a una como a varias entidades comparables.

Grado en el que los datos tienen atributos que se consideran ciertos y creíbles en un contexto de uso específico. La credibilidad incluye el concepto de autenticidad (la veracidad de los orígenes de datos, atribuciones, compromisos).