Articulo: Data Quality and Trust Review of Challenges and Opportunities for Data Sharing

"Calidad de los datos y confianza: Revisión de desafíos y oportunidades para compartir datos en IoT". Publicado en la revista Electronics en 2020, fue escrito por John Byabazaire, Gregory O’Hare y Declan Delaney.El estudio aborda el papel crucial de la calidad de los datos en la era del Big Data y el Internet de las Cosas (IoT), especialmente en escenarios de IoT con datos compartidos donde los datos se intercambian entre diferentes dominios (como transporte inteligente e industria inteligente, o hogar inteligente y salud inteligente, para crear nuevas aplicaciones).Problemas identificados con la calidad de los datos en IoT:• La gran cantidad y heterogeneidad de los datos en IoT dificulta la evaluación de la calidad con métodos tradicionales.• La mala calidad de los datos puede llevar a decisiones erróneas.• Las dimensiones de calidad de los datos (DQD) tradicionales tienen limitaciones en IoT compartido, como la falta de una "referencia de oro" (valor de referencia conocido) para validar los datos, el uso de métricas estáticas limitadas y la evaluación aislada de la calidad en diferentes etapas. Además, cada aplicación en IoT compartido requiere una descripción única y un conjunto diferente de métricas de calidad.Propuesta central del artículo: La confianza como medida de la calidad de los datos:• El artículo propone la confianza (trust) como una nueva y prometedora perspectiva para evaluar la calidad de los datos en entornos de IoT.• Se destaca que la confianza es personalizable (permite a cada consumidor definir su propia calidad según sus preferencias), dinámica (aumenta o disminuye con nuevas experiencias), y propagable (permite inferir niveles de confianza sin redefinir métricas). Estas propiedades abordan las limitaciones de las DQDs tradicionales.• La confianza ha sido utilizada previamente para inferir calidad en diversos dominios computacionales como sistemas multi-agente, servicios web, redes sociales y redes P2P.Integración con Blockchain para seguridad:• El estudio concluye que las técnicas basadas en la confianza pueden combinarse con tecnologías como Blockchain para lograr una evaluación segura y de extremo a extremo de la calidad de los datos. Si bien Blockchain es útil para la privacidad e integridad, por sí sola no garantiza la calidad de los datos para el usuario final. La integración de métricas de confianza con Blockchain puede proporcionar una solución holística, haciendo visible la calidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.En resumen, el artículo identifica los desafíos de la calidad de los datos en el IoT con datos compartidos, critica las limitaciones de los enfoques tradicionales (DQDs) y propone la confianza como un método adaptable y seguro, complementado con Blockchain, para una evaluación integral de la calidad de los datos de principio a fin.