{"id":75424,"date":"2026-09-04T19:50:19","date_gmt":"2026-09-05T00:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=75424"},"modified":"2026-09-04T19:53:34","modified_gmt":"2026-09-05T00:53:34","slug":"etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/","title":{"rendered":"ETSI TR 104 180: Data Solutions (DATA); Development and identification of Data Quality Metrics\u00a0"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"75424\" class=\"elementor elementor-75424\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span lang=\"en-US\">La creciente dependencia de los ecosistemas digitales y de <\/span><span lang=\"en-US\">inteligencia artificial<\/span><span lang=\"en-US\"> respecto de la calidad de los datos que los alimentan ha convertido a la medici\u00f3n objetiva de esa calidad en un requisito casi tan importante como el desarrollo de los propios modelos. Este informe t\u00e9cnico del comit\u00e9 de Soluciones de Datos de ETSI responde a esa necesidad estableciendo un marco estandarizado que define dieciocho m\u00e9tricas de calidad de datos, organizadas en dimensiones intr\u00ednsecas (como la exactitud o la integridad) y contextuales (como la oportunidad o la cobertura), cada una acompa\u00f1ada de su definici\u00f3n formal, referencias a normas internacionales previas como ISO\/IEC 25012 e ISO 8000, y una f\u00f3rmula matem\u00e1tica que permite calcularla de manera reproducible.<\/span><span lang=\"es\"><br \/><\/span><span lang=\"en-US\"><br \/>Entre las m\u00e9tricas desarrolladas se encuentran algunas ya familiares en la gesti\u00f3n de datos, como completitud, exactitud, coherencia, unicidad y disponibilidad, junto con otras que responden espec\u00edficamente a los retos de los sistemas de <\/span><span lang=\"en-US\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><span lang=\"en-US\">, como la calidad de las etiquetas de entrenamiento, el sesgo de medici\u00f3n, el sesgo de representaci\u00f3n y el anonimato frente al riesgo de reidentificaci\u00f3n. Para cada m\u00e9trica, el documento no se limita a la f\u00f3rmula: incluye un ejemplo num\u00e9rico completo, con conjuntos de datos ilustrativos y c\u00e1lculos desarrollados paso a paso, lo que convierte al informe en una gu\u00eda tanto conceptual como aplicada para equipos t\u00e9cnicos que deban auditar sus propios datos.<\/span><span lang=\"es\"><br \/><\/span><span lang=\"en-US\"><br \/>La validez pr\u00e1ctica de este marco se pone a prueba mediante dos estudios de caso deliberadamente distintos. El primero analiza datos de series temporales provenientes de sensores de motores de turbina de aeronaves de la NASA, un entorno t\u00edpico de Internet Industrial de las Cosas donde la exactitud f\u00edsica, la estabilidad temporal y la oportunidad de los datos resultan determinantes para la seguridad operativa; en este caso, el conjunto de datos simulado alcanz\u00f3 puntajes de integridad pr\u00e1cticamente perfectos. El segundo estudio examina un conjunto de datos demogr\u00e1ficos del censo estadounidense utilizado habitualmente para entrenar modelos de clasificaci\u00f3n de ingresos, donde las m\u00e9tricas relevantes cambian de naturaleza: el an\u00e1lisis revel\u00f3 una tasa de impacto dispar de 0,36 entre hombres y mujeres en la probabilidad de clasificaci\u00f3n como ingresos altos, evidencia cuantificable de sesgo de representaci\u00f3n, adem\u00e1s de un riesgo de reidentificaci\u00f3n del 100% en ciertas combinaciones de atributos demogr\u00e1ficos poco frecuentes. <\/span><span lang=\"es\"><br \/><\/span><span lang=\"en-US\"><br \/>De la comparaci\u00f3n entre ambos casos, el informe extrae una conclusi\u00f3n que resulta especialmente relevante para cualquier organizaci\u00f3n que busque auditar sus datos: la relevancia de cada m\u00e9trica depende del dominio y del uso previsto de la informaci\u00f3n. En entornos industriales, las prioridades giran en torno a la integridad f\u00edsica y la fiabilidad operativa, mientras que en datos sociales o de entrenamiento de <\/span><span lang=\"en-US\">IA<\/span><span lang=\"en-US\">, las prioridades se desplazan hacia la equidad, el anonimato y la ausencia de sesgos discriminatorios. El documento subraya adem\u00e1s que buena parte de estas m\u00e9tricas no pueden calcularse a partir del dato en bruto por s\u00ed solo, sino que requieren metadatos externos, umbrales de referencia del dominio o reglas de negocio documentadas, lo que convierte a la gobernanza de metadatos en un habilitador tan importante como la medici\u00f3n misma. Como l\u00edneas de trabajo futuro, ETSI propone transformar estas definiciones descriptivas en una especificaci\u00f3n t\u00e9cnica normativa y desarrollar metodolog\u00edas y f\u00f3rmulas de prueba estandarizadas que permitan una verificaci\u00f3n automatizada y reproducible, sentando as\u00ed las bases para que los propios responsables de los datos puedan certificar y comunicar de forma transparente la confiabilidad de sus conjuntos de informaci\u00f3n dentro de ecosistemas digitales cada vez m\u00e1s interconectados.<\/span><\/p><p align=\"justify\"><span style=\"color: #800000;\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.etsi.org\/deliver\/etsi_tr\/104100_104199\/104180\/01.01.01_60\/tr_104180v010101p.pdf\">https:\/\/www.etsi.org\/deliver\/etsi_tr\/104100_104199\/104180\/01.01.01_60\/tr_104180v010101p.pdf<\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.etsi.org\/deliver\/etsi_tr\/104100_104199\/104180\/01.01.01_60\/tr_104180v010101p.pdf\">https:\/\/www.etsi.org\/deliver\/etsi_tr\/104100_104199\/104180\/01.01.01_60\/tr_104180v010101p.pdf<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La confiabilidad de cualquier sistema digital o de inteligencia artificial depende, en \u00faltima instancia, de la calidad de los datos que lo alimentan, y este informe t\u00e9cnico de ETSI busca darle a esa noci\u00f3n un fundamento medible. El documento define dieciocho m\u00e9tricas de calidad de datos (entre ellas completitud, exactitud, confiabilidad, redundancia, sesgo de representaci\u00f3n y anonimato) con definiciones formales, f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas y ejemplos num\u00e9ricos paso a paso para cada una. Su aplicabilidad se valida a trav\u00e9s de dos estudios de caso contrastantes: un conjunto de datos de sensores industriales de motores de turbina de la NASA, donde la precisi\u00f3n y la estabilidad temporal resultan determinantes, y un conjunto de datos demogr\u00e1ficos del censo estadounidense, donde el sesgo de representaci\u00f3n y el riesgo de reidentificaci\u00f3n cobran mayor peso. A partir de este contraste, el informe concluye que la evaluaci\u00f3n de calidad de datos no puede ser un ejercicio puramente mec\u00e1nico, sino que depende del contexto de uso, y propone como pasos siguientes convertir estas definiciones en una especificaci\u00f3n t\u00e9cnica normativa y desarrollar metodolog\u00edas de prueba estandarizadas para la verificaci\u00f3n automatizada. <\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":75425,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-75424","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>ETSI TR 104 180: Data Solutions (DATA); Development and identification of Data Quality Metrics\u00a0 - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ETSI TR 104 180: Data Solutions (DATA); Development and identification of Data Quality Metrics\u00a0 - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La confiabilidad de cualquier sistema digital o de inteligencia artificial depende, en \u00faltima instancia, de la calidad de los datos que lo alimentan, y este informe t\u00e9cnico de ETSI busca darle a esa noci\u00f3n un fundamento medible. 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A partir de este contraste, el informe concluye que la evaluaci\u00f3n de calidad de datos no puede ser un ejercicio puramente mec\u00e1nico, sino que depende del contexto de uso, y propone como pasos siguientes convertir estas definiciones en una especificaci\u00f3n t\u00e9cnica normativa y desarrollar metodolog\u00edas de prueba estandarizadas para la verificaci\u00f3n automatizada.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-09-05T00:50:19+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-09-05T00:53:34+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/6-Digitalizacion-471080926.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"990\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1388\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@colombiaintelig\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@colombiaintelig\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo estimado de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/colombiainteligente.org\\\/tendencias\\\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/colombiainteligente.org\\\/tendencias\\\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/colombiainteligente.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/e207145d548b75a6d339ff1d4d3b0432\"},\"headline\":\"ETSI TR 104 180: Data Solutions (DATA); 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El documento define dieciocho m\u00e9tricas de calidad de datos (entre ellas completitud, exactitud, confiabilidad, redundancia, sesgo de representaci\u00f3n y anonimato) con definiciones formales, f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas y ejemplos num\u00e9ricos paso a paso para cada una. Su aplicabilidad se valida a trav\u00e9s de dos estudios de caso contrastantes: un conjunto de datos de sensores industriales de motores de turbina de la NASA, donde la precisi\u00f3n y la estabilidad temporal resultan determinantes, y un conjunto de datos demogr\u00e1ficos del censo estadounidense, donde el sesgo de representaci\u00f3n y el riesgo de reidentificaci\u00f3n cobran mayor peso. A partir de este contraste, el informe concluye que la evaluaci\u00f3n de calidad de datos no puede ser un ejercicio puramente mec\u00e1nico, sino que depende del contexto de uso, y propone como pasos siguientes convertir estas definiciones en una especificaci\u00f3n t\u00e9cnica normativa y desarrollar metodolog\u00edas de prueba estandarizadas para la verificaci\u00f3n automatizada.","og_url":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/","og_site_name":"Colombia Inteligente","article_published_time":"2026-09-05T00:50:19+00:00","article_modified_time":"2026-09-05T00:53:34+00:00","og_image":[{"width":990,"height":1388,"url":"https:\/\/colombiainteligente.org\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/6-Digitalizacion-471080926.png","type":"image\/png"}],"author":"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@colombiaintelig","twitter_site":"@colombiaintelig","twitter_misc":{"Escrito por":"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE","Tiempo estimado de lectura":"3 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/colombiainteligente.org\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/colombiainteligente.org\/tendencias\/etsi-tr-104-180-data-solutions-data-development-and-identification-of-data-quality-metrics\/"},"author":{"name":"DIFUSI\u00d3N COLOMBIA INTELIGENTE","@id":"https:\/\/colombiainteligente.org\/#\/schema\/person\/e207145d548b75a6d339ff1d4d3b0432"},"headline":"ETSI TR 104 180: Data Solutions (DATA); 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