📌 Contexto general
El documento pertenece a Alexandre Díaz, especialista en Control de Calidad de Datos en la Oficina Nacional de Estadística (ONE). Está enfocado en la importancia de garantizar la calidad de los datos dentro de los Sistemas de Información y Control Integrado (SICI), especialmente en entornos estadísticos y técnicos donde la fiabilidad de los resultados depende directamente de la precisión de los datos recolectados, transformados y verificados.
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🔍 1. Transformación de los datos
- Objetivo: Unificar todos los microdatos en una versión única y coherente.
- Método: Aplicar transformaciones operacionales que respeten las decisiones del equipo técnico.
- Herramientas: Se utilizan plataformas dedicadas para asegurar que los datos estén armonizados y listos para su integración.
- Importancia: Esta etapa es crítica para evitar inconsistencias entre conjuntos de datos que provienen de diferentes fuentes o formatos.
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🧪 2. Verificación y trazabilidad
- Verificación: Una vez transformados, los microdatos deben ser integrados correctamente en el SICI.
- Trazabilidad: Se debe mantener un registro claro de cada paso del proceso para poder identificar errores y corregirlos.
- Propósito: Garantizar que los datos sean confiables, reproducibles y útiles para análisis posteriores.
- Resultado esperado: Minimizar el riesgo de errores de interpretación y asegurar que los datos estén listos para ser utilizados en modelos, informes o decisiones estratégicas.
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📊 3. Conclusiones clave
- La recolección de datos es el eje de calidad: Sin una buena base de datos, ningún sistema puede producir resultados confiables.
- Garantía de integridad: La calidad de los datos es directamente proporcional a la calidad de los resultados obtenidos.
- Inversión en sistemas rigurosos: Apostar por un SICI bien estructurado es invertir en transparencia, gobernanza y credibilidad institucional.
- Documentación exhaustiva: Todo debe estar perfectamente trazado y documentado para poder identificar y corregir errores rápidamente.
- Impacto de errores: Un error en el SICI no es solo un fallo técnico, sino una amenaza a la calidad de los datos y a la validez de los análisis derivados.
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🧭 Implicaciones prácticas
- En contextos como exploración petrolera, geología, salud pública o economía, este enfoque garantiza que los modelos predictivos, mapas, simulaciones o decisiones estratégicas estén basados en datos sólidos.
- La trazabilidad y verificación permiten auditar procesos, mejorar la eficiencia operativa y evitar retrabajos costosos.
- La transparencia en el manejo de datos fortalece la confianza entre equipos técnicos, tomadores de decisiones y usuarios finales.
Puedes leer el artículo en la edición de Octubre 2025 de la revista Petrorenova 🌍✨
