Cristina Villaverde GBIF España Katia Cezón - GBIF España. Colecciones Biológicas 3,0 Villa de Leyva, Colombia 2012

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1 Cristina Villaverde GBIF España Katia Cezón - GBIF España Cleccines Bilógicas 3,0 Villa de Leyva, Clmbia 2012

2 CHAPMAN, A.D Principles f Data Quality, versin 1.0. Reprt fr the GBIF, Cpenhagen.

3 Estudis taxnómics, eclógics, bigegráfics, filgenétics. Estudis de pblación y distribución de especies. Estudis sbre especies amenazadas. Sbre migración de especies. Planificación sbre la cnservación de espacis prtegids. Gestión de recurss naturales. Mdelad de dats de especies. Impact del cambi climátic.

4 Agricultura, Mntes y Pesca Perspectivas basadas en prducts bilógics. Salud y seguridad públicas. Medicina frense. Ecturism. Arte e Histria, Ciencias y plítica Planificación de infraestructuras humanas. Etc.

5 Una característica esencial y necesaria para que ls dats sean adecuads para el us. El prpósit general al describir la calidad de ls dats de un registr cncret es describir la adecuación del registr para un us particular que el usuari tenga en mente para dichs dats. Chrisman, 1991

6 Este dat es de buena calidad?: - La especie A se encuentra en Tasmania? - La especie A se encuentra en el Área de cnservación del patrimni de Tasmania?

7

8 COSTE DE LA CORRECCIÓN DE ERRORES PLANIFICACIÓN RECOLECCIÓN DOCUMENTACIÓN DIGITALIZA CIÓN CONTROL DE CALIDAD PUESTA EN INTERNET - N Planificación - - Infrmación incmpleta - Pca experiencia del persnal - Mala interpretación - Base de dats - Cpias - Mala exprtación - Cnversines - Us incrrect de ls dats

9 VISIÓN INSTITUCIONAL Recncimient de la infrmación cm fundamental en ls prcess institucinales Se busca maximizar interperabilidad Orientación de la calidad de dats a larg plaz POLÍTICA DE CALIDAD ESTRATEGIA Definir qué se va a hacer respect a la calidad Definición de nrmas y prcedimients para btener la calidad que se busca

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11 Prevenir es mejr que curar, y es much más barat La prevención de errres nada tiene que hacer cn ls dats que ya existen en la base de dats. En ests cass, la validación y la crrección serán muy imprtantes en el prces hacia la calidad. Detectar las causas del errr ns ayudará a prevenirlas Crregir ls dats y n hacer nada para prevenir ls errres significa que ls errres seguirán apareciend sistemáticamente y n ls reducirems nunca.

12 EXACTITUD Debems tender a que el dat esté l más próxim psible al valr real. CONSISTENCIA Dats presentads siempre de la misma manera y se mantienen en el tiemp de frma clara, cnsistente y sin ambigüedad: Cnsistencia semántica: la infrmación que se almacena Cnsistencia estructural: la frma en que se almacena

13 DEPURACIÓN Detección y exclusión de ls dats que n sean crrects ni cnsistentes. EFECTIVIDAD La prbabilidad de que una tarea alcance ls bjetivs deseads. Ej: el prcentaje de registrs para ls cuales la latitud y la lngitud pueden ser determinads exactamente. EFICIENCIA Prducir ls máxims resultads cn ls mínims recurss. Ej: ptimizar ls prcess de gerreferenciación rdenand pr lcalidad y gerreferenciándls utilizand ls misms mapas para este cnjunt de registrs.

14 ACCESIBILIDAD cóm de accesibles sn ls resultads para ls usuaris/el públic. Ej: la facilidad cn la que ls usuaris acceden a la gerreferenciación de una lcalidad particular que acaba de ser gerreferenciada. TRANSPARENCIA hacer públics ls prcedimients y la dcumentación para el manej de la clección, ls análisis realizads, ls infrmes y las actualizacines. Ej.: cncer ls métds cn que han sid gerreferenciads un grup de registrs y dispner de la dcumentación asciada a esta tarea.

15 ACTUALIDAD DE LOS DATOS Se refiere a la frecuencia de actualización del cnjunt de ls dats de la clección. Cuánd fuern ls dats actualizads pr última vez? Cn qué frecuencia se actualizan y sn puests a dispsición de ls usuaris? La frecuencia de actualización deben ser cncretada y dcumentada.

16 Otras características que deben ser bservadas sn: Dcumentación: es un principi clave. Permite a ls usuaris verificar si ls dats se ajustan al us que necesitan en ese mment. Feedback: mecanism de retralimentación a través del cual ls usuaris infrman a cerca de errres, y hacen que esta infrmación se refleje en la calidad de ls dats. Frmación y entrenamient del persnal: debe incluir desde ls clectres, hasta ls peradres de digitalización de ls dats y ls gestres de las bases de dats. Crear prtcls de actuación que sirvan de base para la frmación del persnal, y para las tareas del día-a-día.

17 En general, un buen entendimient de ls errres y su prpagación cnduce a un cntrl activ de la calidad. Burrugh and McDnnell, 1998 Ya que el errr es alg ineludible, debería ser recncid cm una dimensión fundamental del dat. Y necesita ser detectad, registrad y dcumentad. Chrisman, 1991

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19 Frmación Herramienta de validación Repsitri

20 Frmación Desde 2007 Talleres presenciales y nline III Taller GBIF sbre calidad en bases de dats sbre bidiversidad (2009) Entrn Virtual de Frmación GBIF.ES: III Taller de Calidad en bases de dats sbre bidiversidad (2012) Vídes de las sesines teóricas

21 Frmación presencial

22 Frmación en línea

23 Frmación en línea Paquete SCORM

24 Herramienta de validación Darwin Test Sftware MS Access Windws Interfaz gráfic de fácil manej a través de frmularis Validación y cheque de ls dats en frmat Darwin Cre Detecta errres de varis tips: Errres de misión Errres tipgráfics Errres de cnvención Errres de cngruencia Permite crregirls de una manera sencilla desde ls prpis frmularis de validación

25 CARACTERÍSTICAS I Validar y chequear las tablas en frmat Darwin Cre 1.2 y 1.4. Activación/desactivación de las cnsultas existentes. Creación de nuevas cnsultas. Crregir ls errres detectads. Imprtación/exprtación de archivs cn frmat Darwin Cre Archive. Imprtación de dats prcedentes de archivs eml y xml.

26 CARACTERÍSTICAS II Cheque de ls nmbres científics: The Catalgue f Life/Species 2000 Tabla Archivs de Autridad Taxnómica (AAT) del SiB Clmbia Otras base de dats cn nmbres científics. Cnversión de crdenadas a gegráficas en grads decimales. Detecta y elimina caracteres ASCII anómals. Permite la creación y gestión de filtrs de usuari para eliminar registrs generalizar crdenadas selectivamente de las tablas DARWINCOREV2 y DARWINCOREV14. Creación del Índice de Calidad Aparente (ICA) para el seguimient de la mejra de la calidad de ls dats.

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29 DESCARGA Desde la página web: MS Access Códig fuente accesible desde la página del pryect en Surcefrge.net baj licencia Creative Cmmns Última versión juli 2012 Manual 3,2

30 Bidiversity Data Quality (BDQ): Lcalizadr de recurss relacinads cn la calidad de ls dats de bidiversidad Reunión nds eurpes de GBIF 2011 Cmpatible cn el Centr de Recurss en Línea de GBIFS Estructura: herramientas, tesaurs, frmación y prcess y experiencias Frmulari para añadir recurss Presentación flash

31 Bidiversity Data Quality (BDQ):

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33 Cristina Villaverde Unidad de Crdinación de GBIF Real Jardín Btánic -CSIC Claudi Myan Madrid, Spain Telf:

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