Calidad de datos en sistemas de gestión académica universitaria basado en ISO/IEC 25012

This article proposes a data quality evaluation model developed on the primary basis of the ISO/IEC 25012 standard, applied to a University Academic Management System, to improve data quality. The proposed model is developed from the perspective of the data consumer and the vision of inherent data quality. The sample consisted of the data stored in the Academic Management System of the Universidad Nacional Micaela Bastidas, Apurímac, Perú, with 22 tables, 154 attributes, and 319 685 records. The model begins with data quality requirements as the primary input for its evaluation and ends with an improvement plan, automatically implemented using data cleaning tools and SQL code. The characteristics that affect data quality problems are accuracy, consistency, compliance, and timeliness. Finally, I conclude that it is possible to improve the quality of data by applying the proposed model, which can be used to create and generate value through the exploration, exploitation, and analysis of data for the benefit of university academic management.El presente artículo tiene como propósito proponer un modelo de evaluación de calidad de datos desarrollada sobre la base principal del estándar ISO/IEC 25012, aplicada a un sistema de gestión académica universitaria, con el objetivo de mejorar la calidad de los datos. El modelo propuesto se desarrolla desde la perspectiva del consumidor de datos y desde la visión de la calidad de datos inherentes. La muestra estuvo conformada por los datos almacenados en el sistema de gestión académica de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac, con un total de 22 tablas, 154 atributos y 319 685 registros. El modelo comienza con él análisis de los requisitos de calidad de datos, como insumo principal para su evaluación, y finaliza con un plan de mejora, el mismo que es implementado de manera automática utilizando herramientas de limpieza de datos y código SQL. Las características que inciden en problemas de calidad de los datos son: la precisión, consistencia, conformidad y actualidad. Finalmente se concluye que es posible mejorar la calidad de los datos aplicando el modelo propuesto, el mismo que puede ser usado para crear y generar valor a través de la exploración, explotación y análisis de datos en beneficio de la gestión académica universitaria