Terminología usada en la validación de datos
Revisión automatizada
La revisión automatizada es un proceso de revisión de calidad de datos que evalúa los datos sin intervención manual utilizando comprobaciones configurables de ArcGIS Data Reviewer. Esta forma de revisión utiliza las reglas de validación de atributos de Data Reviewer o las herramientas Ejecutar comprobaciones de Datos para realizar la revisión automáticamente.
Restricción de datos
Las restricciones de datos son métodos automatizados que detectan entidades, atributos y relaciones durante los flujos de trabajo de edición de datos que no satisfacen los requisitos de calidad establecidos. Estos métodos incluyen comprobaciones automatizadas de Data Reviewer implementadas en flujos de trabajo de reglas de atributos de restricción, dominios o subtipos, y valores contingentes.
Administración de la calidad de datos
La gestión de la calidad de los datos estandariza los procesos y mejora la eficiencia de los flujos de trabajo para respaldar la entrega de productos y servicios.
Comprobaciones de Data Reviewer
Las comprobaciones de Data Reviewer automatizan la validación de una condición concreta en función de su configuración para una o varias entidades. Las verificaciones evalúan diferentes aspectos de la calidad de una entidad, incluidas la precisión espacial, la precisión temática, la integridad y la coherencia lógica.
Reglas de Data Reviewer
Las reglas de Data Reviewer son comprobaciones preconfiguradas que validan aspectos de la calidad de una entidad. Pueden incluir comprobaciones que validan relaciones espaciales, coherencia de atributos e integridad de entidades. Las reglas se crean mediante ArcGIS Pro y se almacenan en la geodatabase que contiene las entidades que se quieren validar.
Validación de datos
La validación de datos utiliza métodos formales para identificar las entidades, los atributos y las relaciones de una base de datos que no cumplen los requisitos de calidad establecidos. Estos métodos incluyen funcionalidades automatizadas, como las reglas de atributos de validación de Data Reviewer y las herramientas Ejecutar comprobaciones de datos, así como funcionalidades semiautomatizadas de revisión visual, como las herramientas Examinar entidades y Marcar entidades ausentes.
Resultados de error y su ciclo de vida
Los resultados de error y su ciclo de vida describen el estado de un resultado de error en el proceso de garantía de calidad (QA) o de control de calidad (QC). El ciclo de vida del resultado de error incluye tres fases: revisión, corrección y verificación. La información de estado identifica cómo se revisó, corrigió o verificó un registro de error, así como quién actualizó el registro de error al nuevo ciclo y cuándo.
Resultado del error
Un resultado de error es un registro de entidad o fila que identifica desviaciones en la precisión o corrección de una entidad o fila de tabla. El registro contiene información sobre la fuente de datos, la condición de error, la gravedad, y el ciclo de vida y la información de estado. Las comprobaciones de Data Reviewer y las herramientas de revisión visual crean resultados de error y los almacenan en tablas del sistema de la geodatabase (reglas de atributos).
Trabajo por lotes de Reviewer
Heredado:
Los flujos de trabajo de calidad de datos y las herramientas relacionadas basadas en el espacio de trabajo del revisor han quedado obsoletos y ya no son compatibles. Se recomienda migrar a las reglas de atributos de validación basadas en ArcGIS Data Reviewer.
Los trabajos por lotes de Reviewer son contenedores de comprobaciones de datos configuradas de ArcGIS Data Reviewer. Pueden incluir comprobaciones que validen relaciones espaciales, coherencia de atributos y contenido de metadatos de integridad de entidades. Los trabajos por lotes se crean en ArcMap y se almacenan como archivos .rbj, que ya no son compatibles con ArcGIS Pro. Para usarlos en ArcGIS Pro, utiliza la herramienta Exportar trabajo por lotes a reglas de atributos para convertir los archivos de trabajo por lotes en reglas de atributos.
Muestreo
El muestreo es un método para seleccionar entidades o filas de tabla con el fin de verificar la calidad de un dataset. En ArcGIS Pro, utilice la herramienta de geoprocesamiento Seleccionar muestra aleatoria para crear una muestra de datos aleatoria. Una vez generada una muestra de datos, utilice la herramienta Ejecutar comprobaciones de datos o la herramienta Examinar entidades para identificar errores en la muestra.
Revisión semiautomática
La revisión semiautomatizada es un proceso de revisión de calidad de datos que implica una interacción humana guiada para detectar errores. Este tipo de revisión incluye herramientas como Examinar entidades y Marcar entidades ausentes.