Este es el módulo de auditoria de la bodega de datos ambientales 1.0, con esta herramienta podrás analizar la calidad de los datos que se encuentran almacenados en la bodega.
Los resultados y análisis de la auditoría se realizan basados en tres criterios de calidad de los datos y cada uno de estos tienen una cantidad de riesgos asociados, como se observa a continuación:

Exactitud

Si los datos no son precisos, estos no pueden ser utilizados (PowerData, 2014; Valverde & Bianchi, 2009). Es decir, los datos capturados y almacenados son semejantes a los presentados en el mundo real. Para este criterio se calculan cinco riegos.

1. Datos negativos en variables cuyos valores sean positivos.
2. Datos vacíos (null) con valor cero (0).
3. Datos en variables que la estación no calcula.
4. Datos con valores fuera de los rangos de las variables.
5. La diferencia entre los valores de los datos consecutivos no se cumple.

Integridad

Toda la información relevante de un registro está presente de forma que se pueda utilizar (PowerData, 2014; Valverde & Bianchi, 2009). Es decir, los datos almacenados no son alterados y mantienen sus propiedades tal y como se captaron en el mundo real. Para este criterio se calculan dos riegos.

6. Los datos solo son recibidos de los sensores.
7. La cantidad de datos de la central de adquisición es menor a la cantidad de datos de la bodega.

Completitud

Tener la mayor cantidad de datos posibles es relevante, ya que para un proceso del negocio, éstos se vuelven críticos (PowerData, 2014; Valverde & Bianchi, 2009). Es decir, garantizar que se capturen y almacenen la mayor cantidad de datos del mundo real, repercuten en ventajas para las organizaciones. Para este criterio de definieron tres riesgos.

8. La cantidad que se espera de una estación en un tiempo determinado frente a los que en realidad se obtienen.
9. Cantidad de datos Nulos.
10. La cantidad de datos de la central de adquisición es mayor a la cantidad de datos de la bodega.

Consistencia

Al hacer el cruce de información con los registros, se debe evitar la información contradictoria.
11. La tipología de los datos es numérica.
12. La cantidad de datos atípicos debe ser lo menor posible.

A continuación, puede empezar a realizar la auditoría de acuerdo al tipo de análisis que desee efectuar: