{"id":63088,"date":"2020-04-18T00:00:00","date_gmt":"2020-04-18T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/como-ayuda-data-ladder-a-los-estados-a-cotejar-con-precision-los-datos-para-las-subvenciones-del-slds\/"},"modified":"2022-03-15T13:26:26","modified_gmt":"2022-03-15T13:26:26","slug":"como-ayuda-data-ladder-a-los-estados-a-cotejar-con-precision-los-datos-para-las-subvenciones-del-slds","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/como-ayuda-data-ladder-a-los-estados-a-cotejar-con-precision-los-datos-para-las-subvenciones-del-slds\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo ayuda Data Ladder a los Estados a cotejar con precisi\u00f3n los datos para las subvenciones del SLDS"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li>Los estados de EE.UU. est\u00e1n intensificando sus esfuerzos en el despliegue de sistemas estatales de datos longitudinales (SLDS) que contienen informaci\u00f3n sobre los estudiantes de las escuelas p\u00fablicas. Los registros se recopilan a lo largo de la vida de los estudiantes, desde el momento en que ingresan en una instituci\u00f3n p\u00fablica hasta el momento en que se incorporan al mercado laboral. Los datos obtenidos se utilizan para evaluar el progreso de los estudiantes e identificar \u00e1reas de mejora en el ecosistema educativo mediante un enfoque cient\u00edfico basado en datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para lograr este objetivo, se ofrecen subvenciones del SLDS para que los estados mejoren sus sistemas de datos existentes o implanten el SLDS. En ambos casos, el Estado tendr\u00e1 que iniciar el proceso gestionando y actualizando sus datos. Y aqu\u00ed est\u00e1 el coraz\u00f3n del desaf\u00edo.<\/p>\n<h2><strong>Tres retos clave en materia de datos a los que se enfrentan los Estados con el sistema SLDS <\/strong><\/h2>\n<p>Los datos longitudinales son datos a largo plazo que hacen un seguimiento de la misma entidad o, en este caso, de un estudiante en diferentes momentos. Las instituciones p\u00fablicas y los sistemas educativos tienen la responsabilidad de obtener datos precisos y relevantes, sin embargo, con el tiempo, los datos longitudinales pueden quedar obsoletos, reflejar informaci\u00f3n redundante o duplicada, lo que dificulta que las partes interesadas hagan un uso eficiente de los datos.<\/p>\n<p>En pocas palabras, las partes interesadas del sistema SLDS tienen que luchar:<\/p>\n<ol>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Mala calidad de los datos: <\/strong>Incluso hoy en d\u00eda, el registro de datos se realiza manualmente. Durante este proceso, es muy posible que un humano escriba una ortograf\u00eda incorrecta, que utilice abreviaturas y puntuaciones que no son necesarias o incluso que introduzca los datos en un formato con el que est\u00e1 familiarizado. Adem\u00e1s, existe una alta probabilidad de duplicaci\u00f3n, especialmente si el operador que introduce los datos se equivoca al asignar el identificador de clave \u00fanico correcto. Todos estos son problemas aparentemente menores que se convierten en graves cuellos de botella. No se pueden ignorar los datos deficientes.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Dificultad en el cotejo de registros entre <\/strong>organismos: En el centro de los desaf\u00edos del SLDS se encuentra esta lucha de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-vinculacion-de-registros\/\">vinculaci\u00f3n de registros<\/a> o cotejo de datos entre organismos. Los datos longitudinales de un individuo son registrados por las m\u00faltiples agencias, escuelas, distritos o estados en los que ha vivido a lo largo de su vida. El SLDS exigir\u00e1 que todos estos datos coincidan con los del individuo al que representan. De hecho, el personal del SLDS dedica gran parte de su tiempo a cotejar registros. Los estados de Estados Unidos est\u00e1n probando y empleando varios m\u00e9todos para superar este problema. Algunos estados utilizan herramientas comerciales, otros crean sus propios procesos de cotejo y otros utilizan una combinaci\u00f3n de ambos. A pesar de la utilizaci\u00f3n de varios procesos y herramientas, la mayor\u00eda de los estados han tenido problemas para realizar un cotejo preciso. El SLDS exige que el estado cumpla con el 95% de la exactitud de los datos para recibir una subvenci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>La resoluci\u00f3n de identidades sigue siendo un reto: <\/strong>La mala <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-resolucion-de-entidades-la-resolucion-de-entidades-mas-rapida-y-precisa-del-sector\/\">resoluci\u00f3n de identidades<\/a> es consecuencia de la mala calidad de los datos y de la escasa precisi\u00f3n de las coincidencias. Con presupuestos limitados, los institutos gubernamentales no pueden permitirse contratar especialistas en datos o soluciones de datos que podr\u00edan costar millones de d\u00f3lares. Por ello, tienen que recurrir a los limitados miembros del equipo y a los procesos manuales para resolver los problemas de cotejo de identidades. Se pierde mucho tiempo en identificar la informaci\u00f3n y cotejarla con las personas pertinentes, lo que deja poco margen para el an\u00e1lisis o la elaboraci\u00f3n de informes, dos objetivos fundamentales del SLDS. Si a esto le a\u00f1adimos la duplicaci\u00f3n de registros de m\u00faltiples agencias, tenemos una crisis de gesti\u00f3n de datos.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>\u00bfCu\u00e1l es el papel de Data Ladder en la vinculaci\u00f3n de registros y c\u00f3mo ayuda a los estados con subvenciones del SLDS? <\/strong><\/h2>\n<p>Data Ladder es una soluci\u00f3n de calidad de datos a nivel empresarial que ofrece como servicios principales la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-rapida-de-software-de-preparacion-de-datos-soluciones-y-mejores-practicas\/\">preparaci\u00f3n<\/a>, la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza<\/a> y el <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">cotejo de datos<\/a>. Hemos trabajado con el Departamento de Educaci\u00f3n de varios estados que requieren una herramienta de concordancia de datos para ayudarles a cumplir con la precisi\u00f3n del 95% de la tasa de concordancia para adquirir la subvenci\u00f3n del SLDS.<\/p>\n<p>El cotejo de datos se basa en una informaci\u00f3n precisa. Si los conjuntos de datos muestran informaci\u00f3n err\u00f3nea, incompleta o incorrecta, ser\u00e1 imposible obtener coincidencias de datos precisas. Por lo tanto, el punto de partida de cualquier actividad de cotejo de datos no radica en el cotejo en s\u00ed, sino en garantizar que la calidad de los datos est\u00e9 a la altura. Para ello, el buque insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, lleva al usuario a trav\u00e9s de un m\u00f3dulo paso a paso que comienza con la integraci\u00f3n de la fuente de datos, seguida de la preparaci\u00f3n de los datos, la limpieza de los mismos, su cotejo y, por \u00faltimo, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\">su fusi\u00f3n<\/a>.<\/p>\n<p>Gracias a Data Ladder, los jefes de proyecto de los departamentos estatales han podido:<\/p>\n<ol>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">Deduplicar los datos redund<\/a> <\/strong>antes y duplicados en las fuentes de datos: Los datos interinstitucionales est\u00e1n destinados a tener <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-temor-a-los-datos-duplicados-una-guia-para-la-deduplicacion-de-datos\/\">datos redundantes y duplicados<\/a>, especialmente porque las leyes de privacidad de datos impiden compartir identificadores \u00fanicos como el SSN para identificar a los individuos. Esto deja a las agencias sin otra opci\u00f3n que crear sus propios identificadores \u00fanicos, lo que conduce a la duplicaci\u00f3n de informaci\u00f3n si otra agencia tiene la misma informaci\u00f3n del individuo. Adem\u00e1s, los errores humanos en la introducci\u00f3n de datos pueden causar accidentalmente duplicados que son dif\u00edciles de rastrear con algoritmos de cotejo deterministas. El software insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, utiliza cuatro tipos diferentes de algoritmos en combinaci\u00f3n con su algoritmo propio para obtener una tasa de coincidencia del 96%, la m\u00e1s alta del sector.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Problemas de calidad de datos y estandarizaci\u00f3n de datos: <\/strong>La calidad de los datos sigue siendo un reto persistente, ya que cada nuevo proyecto tiene que ser depurado antes de ser cotejado. Esto significa que los estados necesitan una soluci\u00f3n r\u00e1pida que permita la limpieza peri\u00f3dica de los datos sin necesidad de involucrar al personal. Tras la integraci\u00f3n, el software del ISD escanea autom\u00e1ticamente los datos y destaca la salud de los mismos. A continuaci\u00f3n, se pide al usuario que utilice reglas de negocio predefinidas para limpiar sus datos. Esto incluir\u00eda una acci\u00f3n b\u00e1sica como poner en may\u00fasculas la primera letra de un nombre hasta un paso avanzado como definir reglas de negocio para ordenar los datos. Data Ladder permite a los usuarios <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">estandarizar los datos<\/a> entre las fuentes de datos integradas con s\u00f3lo unos pocos clics.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Obtenga el mayor \u00edndice de coincidencia de datos: <\/strong>En un experimento llevado a cabo por el Estado de Connecticut para determinar si el NSC o una herramienta de un proveedor comercial ofrec\u00edan mayores tasas de coincidencia, Data Ladder obtuvo una tasa de coincidencia del 100%, superior a la del NSC. En otra muestra, un estado no consigui\u00f3 casi la mitad de las coincidencias con su algoritmo de coincidencia interno. Con Data Ladder, la muestra experiment\u00f3 un <a href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/SLDS-Education-CS.pdf\">aumento del 20% en la coincidencia de datos<\/a><a href=\"http:\/\/link.staging-dataladdercom.kinsta.cloud\/SLDS-Education-CS\">. <\/a>Un alto \u00edndice de coincidencia refleja la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/que-es-la-exactitud-de-los-datos-por-que-es-importante-y-como-pueden-las-empresas-asegurarse-de-tener-datos-exactos\/\">precisi\u00f3n de los datos<\/a>, que es el indicador clave de la eficacia del programa SLDS. Sin un cotejo de datos preciso, el SLDS no podr\u00e1 obtener informaci\u00f3n exacta, que es importante para identificar las lagunas que deben abordarse y las mejoras que deben aplicarse.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Lea este art\u00edculo t\u00e9cnico para ver c\u00f3mo Data Ladder ayuda a vincular la informaci\u00f3n de los estudiantes en varias bases de datos, a mejorar el PSIS en el seguimiento de las experiencias educativas y a evaluar el impacto de la educaci\u00f3n secundaria y postsecundaria de los estudiantes en sus experiencias en el mundo laboral.<\/p>\n<p>Para que un estado despliegue un programa SLDS con \u00e9xito, es imprescindible que cuente con la herramienta adecuada para realizar el trabajo sin que le cueste millones de d\u00f3lares. Data Ladder es la \u00fanica soluci\u00f3n de calidad de datos asequible, la mejor de su clase y con la mayor precisi\u00f3n de coincidencia de datos del sector. Decir que est\u00e1 en el coraz\u00f3n de un despliegue exitoso del SLDS es afirmar el hecho.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los estados de EE.UU. est\u00e1n intensificando sus esfuerzos en el despliegue de sistemas estatales de datos longitudinales (SLDS) que contienen informaci\u00f3n sobre los estudiantes de las escuelas p\u00fablicas. 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