Disponible con una licencia de Data Reviewer.
Para producir productos de información de alta calidad y realizar análisis espaciales precisos, los datos de origen deben cumplir elevados estándares y estar bien mantenidos. ArcGIS Data Reviewer le permite administrar los datos para la producción y el análisis de datos al proporcionar un sistema para automatizar y simplificar el control de calidad de los datos que puede mejorar la integridad de los datos.
Data Reviewer proporciona un conjunto de herramientas de control de calidad que permiten un proceso de revisión de datos eficiente y uniforme. Entre ellas se incluyen herramientas que permiten realizar análisis de datos automatizados y semiautomatizados para detectar errores de entidades. Los errores detectados se almacenan para que pueda revisarlos para corregir los flujos de trabajo y realizar informes sobre la calidad de los datos.
Revisión de datos automática
La revisión automatizada de datos evalúa la calidad de una entidad sin intervención manual. Data Reviewer incluye una biblioteca de comprobaciones configurables que le permiten validar los datos en función de sus requisitos de calidad. Las comprobaciones de Data Reviewer han sido diseñadas para evaluar distintos aspectos de la calidad de una entidad, incluidos su atribución, integridad o relación espacial con otras entidades. Las comprobaciones automáticas de Data Reviewer se pueden configurar y no requieren conocimientos de programación especializados para su implementación. En muchos casos, los profesionales de SIG con un conocimiento de los requisitos de calidad de sus datos pueden implementar la revisión automatizada con una formación mínima.
En los flujos de trabajo basados en reglas de atributos, las comprobaciones se configuran y almacenan en la geodatabase para evaluar la calidad de una entidad. Las funcionalidades de revisión automatizada pueden hacer lo siguiente:
- Evitar la introducción de entidades que no cumplan los requisitos de calidad y reducir la cantidad de trabajo de revisión evaluando la calidad de una entidad durante su creación o edición.
- Evaluar la calidad de una entidad después de su creación. Esto puede resultar útil cuando no se conoce la calidad de los datos existentes y se necesita una evaluación de referencia para identificar el esfuerzo requerido para lograr los requisitos de calidad.
Para obtener más información sobre cómo utilizar Data Reviewer para automatizar flujos de trabajo para evaluar la calidad de los datos, consulte los siguientes temas de ayuda:
Revisión de datos semiautomática
No todos los errores de los datos se pueden detectar utilizando métodos automatizados. La revisión semiautomatizada evalúa la calidad de los datos mediante flujos de trabajo guiados por la interacción y las aportaciones humanas. La revisión visual es una forma común de revisión semiautomatizada que evalúa la calidad de formas que la revisión automatizada de datos no puede. Aquí se incluye la identificación de entidades que faltan, están mal colocadas o mal codificadas, así como de otros problemas que no se pueden detectar con las comprobaciones automáticas.
Para obtener más información sobre cómo utilizar Data Reviewer para implementar flujos de trabajo semiautomatizados para evaluar la calidad de los datos, consulte los siguientes temas de ayuda:
Administración de errores
Data Reviewer permite administrar errores mediante la corrección y la verificación. Estas capacidades mejoran la calidad de los datos al identificar el origen, la ubicación y la causa de los errores. Los flujos de trabajo para la administración de errores reducen los costes y eliminan el trabajo duplicado al proporcionar información sobre cómo se detectó el error, quién lo corrigió y si se verificó la corrección.
El proceso de revisión de datos realiza un seguimiento de los errores a través de un proceso de ciclo de vida definido, que consta de tres fases: revisión, corrección y verificación.
Cada fase contiene uno o más valores de estado que describen las acciones tomadas conforme el error avanza de una fase a otra.
En los flujos de trabajo basados en reglas de atributos, la geodatabase almacena los errores en una serie de tablas mantenidas por el sistema. Se accede a los errores mediante el panel Inspector de errores, que proporciona herramientas para la generación de informes, la navegación y la selección de funciones para facilitar la corrección de errores.
Para obtener más información sobre los flujos de trabajo de administración de errores de Data Reviewer, consulte los siguientes temas de ayuda:
- Resultados de error y su ciclo de vida
- Configurar el panel Inspector de errores
- Tutorial: Evaluar entidades con reglas de atributos