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El costo anual de la mala calidad de los datos en EE. UU. se estima en $3.1 billones, según IBM. La causa principal de este problema es el error humano, no fallos del sistema. Ejemplos de datos sucios incluyen errores de escritura, formatos inconsistentes, campos en blanco y entradas duplicadas, lo que lleva a datos incompletos, incorrectos o irrelevantes. Trabajar con tales datos socava la fiabilidad de los resultados, dificultando la confianza en los resultados de los análisis.
