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Declarar una taxonomía de calidad de datos

Código: R/marco-calidad.R
marco_calidad.Rd

Un marco_calidad enumera las dimensiones y factores contra los que se interpreta la cobertura de un análisis. No contiene métricas instanciadas: esa función sigue correspondiendo a modelo(). Tampoco es un catálogo de métricas; catalogo_agesic() conserva esa correspondencia específica.

Uso

marco_calidad(nombre, factores)

marco_agesic()

marco_iso25012()

Argumentos

nombre

Nombre del marco.

factores

Data frame con dimension y factor, o lista con nombres. El data frame puede añadir estos campos de contrato:

  • como_resolverlo: instrucción que muestra cobertura_analisis() cuando el factor todavía no fue medido;

  • perfil_mide: lógico que declara si el profiling por sí solo aporta una medición suficiente del factor. No ejecuta métricas ni se infiere del nombre; su valor predeterminado es FALSE;

  • aplicabilidad: "siempre", "temporal" o "geometria". Las dos últimas permiten informar "no_aplica" cuando el perfil no contiene columnas temporales o geometrías, respectivamente;

  • disponibilidad: "disponible" o "fuera_de_alcance". Esta última declara una limitación del motor y no puede combinarse con perfil_mide = TRUE.

Las columnas adicionales se conservan como metadatos y no cambian por sí solas la cobertura. Si se usa una lista, como_resolverlo recibe una instrucción genérica, perfil_mide = FALSE, aplicabilidad = "siempre" y disponibilidad = "disponible" para todas las filas.

Valor

marco_calidad(), marco_agesic() y marco_iso25012() devuelven un objeto S3 marco_calidad. as.data.frame() devuelve su tabla de factores.

Detalles

marco_agesic() devuelve la taxonomía incluida de fábrica. Un marco propio puede construirse con un data frame o con una lista cuyos nombres son dimensiones y cuyos valores son factores. La forma lista aplica a todas las filas los valores predeterminados descritos abajo; en particular, perfil_mide = FALSE.

marco_iso25012() adapta las dos perspectivas de ISO/IEC 25012:2008 a la estructura dimensión-factor. Usa tres grupos disjuntos como dimensiones: características inherentes, características inherentes y dependientes del sistema, y características dependientes del sistema. Este agrupamiento es una representación operativa para lupa, no afirma que la norma defina una jerarquía dimensión-factor. Los nombres de las quince características y su clasificación siguen la norma; las descripciones son redacción propia. Las quince filas declaran perfil_mide = FALSE: a diferencia de la política incluida para dos factores de AGESIC, el profiling genérico no demuestra por sí solo que una característica ISO satisfaga el uso declarado.

Referencias

ISO/IEC (2008). ISO/IEC 25012:2008 Software engineering — Software product Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Data quality model. https://www.iso.org/standard/35736.html.

Ver también

catalogo_agesic(), modelo(), cobertura_analisis()

Ejemplos

propio <- marco_calidad("Marco operativo", list(
  Trazabilidad = c("Origen documentado", "Linaje reproducible"),
  Pertinencia = "Adecuación al uso"
))
propio
#> 
#> ── Marco operativo ──
#> 
#> Dimensiones: 2
#> Factores: 3
#> Origen: usuario
as.data.frame(propio)
#>      dimension              factor
#> 1 Trazabilidad  Origen documentado
#> 2 Trazabilidad Linaje reproducible
#> 3  Pertinencia   Adecuación al uso
#>                                     como_resolverlo perfil_mide aplicabilidad
#> 1 Declarar e instanciar una métrica de este factor.       FALSE       siempre
#> 2 Declarar e instanciar una métrica de este factor.       FALSE       siempre
#> 3 Declarar e instanciar una métrica de este factor.       FALSE       siempre
#>   disponibilidad
#> 1     disponible
#> 2     disponible
#> 3     disponible
marco_agesic()
#> 
#> ── Marco de calidad de datos de AGESIC ──
#> 
#> Dimensiones: 5
#> Factores: 17
#> Origen: AGESIC 2020, versión 1.6
iso <- marco_iso25012()
table(as.data.frame(iso)$dimension)
#> 
#>             Dependiente del sistema                           Inherente 
#>                                   3                                   5 
#> Inherente y dependiente del sistema 
#>                                   7