Buenas!
Con mi compañero estamos siguiendo el curso de forma remota con los videos de OpenFing, entonces puede que nos hayamos perdido alguna aclaración en clase sobre el alcance del proyecto y por eso las siguientes dudas:
1 - Cuando nos indican que implementemos las métricas, se refiere a que demos la definición de "implementación" de la métrica con el nombre, dato y método o que realmente la implementemos en código python? Por ejemplo, si una de nuestras métricas era consultar a un referencial por existencia o no, esa consulta habría que implementarla?
2 - En la parte de diseño de la base de Metadatos de calidad entiendo que tendríamos que dar un MER con nuestra propuesta, en forma de diagrama. En esta parte solo alcanzaría con el diagrama y explicar la propuesta verdad?
3 - Entiendo que acá un poco aclara el punto 1, ya que hay que ejecutar las métricas, los resultados se esperan estén "poblados" en el esquema de base de metadatos del punto anterior?
Muchas gracias!
Dudas laboratorio - Implementación y ejecución métricas
Número de respuestas: 1
En respuesta a Bruno Alberto Szilagyi Ibarra
Re: Dudas laboratorio - Implementación y ejecución métricas
de Flavia Serra -
Hola Bruno,
te respondo por partes:
1 - Cuando definimos un modelo de calidad seleccionamos/identificamos las dimensiones de calidad y los factores de calidad respectivo. Es en base a dichos factores que daremos una definición de las métricas de calidad. Una vez que la métrica es definida debemos implementarla, para poder obtener los metadatos de calidad (valores de calidad), que nos permitirán evaluar la calidad. Es decir, con los metadatos de calidad podremos decir si los datos tiene calidad muy buena, buena, mala, etc. Por lo tanto, si en la definición de una métrica indican que dicha métrica verifica la existencia de un dato mediante la consulta a un referencial, entonces eso es lo que deben implementar.
2 - Cuando se les solicita el diseño de la base de Metadatos de calidad se espera entreguen un modelo relacional de la base de datos. Si bien no estaría mal un MER, no es lo que pedimos. Por supuesto, todas las decisiones tomadas deben ser explicadas y justificadas.
3 - Es exactamente como tú lo expresas en el punto 3.
Quedo a las órdenes por si siguen quedando dudas.
Saludos,
Flavia
te respondo por partes:
1 - Cuando definimos un modelo de calidad seleccionamos/identificamos las dimensiones de calidad y los factores de calidad respectivo. Es en base a dichos factores que daremos una definición de las métricas de calidad. Una vez que la métrica es definida debemos implementarla, para poder obtener los metadatos de calidad (valores de calidad), que nos permitirán evaluar la calidad. Es decir, con los metadatos de calidad podremos decir si los datos tiene calidad muy buena, buena, mala, etc. Por lo tanto, si en la definición de una métrica indican que dicha métrica verifica la existencia de un dato mediante la consulta a un referencial, entonces eso es lo que deben implementar.
2 - Cuando se les solicita el diseño de la base de Metadatos de calidad se espera entreguen un modelo relacional de la base de datos. Si bien no estaría mal un MER, no es lo que pedimos. Por supuesto, todas las decisiones tomadas deben ser explicadas y justificadas.
3 - Es exactamente como tú lo expresas en el punto 3.
Quedo a las órdenes por si siguen quedando dudas.
Saludos,
Flavia