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                    [0] => Data Quality in the Money Direct to School Program (MDSP): Overcoming the Garbage In, Garbage Out (GIGO) Challenge@en
                    [1] => Calidad de Datos en el Programa Dinero Directo en la Escuela (PDDE): Superando el Desafío de Garbage In, Garbage Out (GIGO)@es
                    [2] => Qualidade dos Dados no Programa Dinheiro Direto na Escola (PDDE): Superando o Desafio do Garbage In, Garbage Out (GIGO)@pt
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                    [0] => Introduction: The investigation presents and discusses the relevance of data quality in Data Science, introducing the concept of "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) to the Money Direct to School Program (PDDE). Objectives: The objective was to describe the process of data extraction, transformation, and loading for the generation of information panels by the Collaborative Support Center for Monitoring and Management of Educational Programs (CECAMPE/NE). Methodology: The employed methodology was quantitative and used typical Data Science tools. The data related to the PDDE were collected from transactional systems and surveys with the involved populations. Results: The results showed a satisfactory reduction of GIGO, although challenges were identified such as data update discrepancies, lack of adequate documentation of data tables, and issues with free typing fields in survey forms. Conclusion: The analysis reiterates that the GIGO concept is a significant challenge for the effective use of PDDE data and emphasizes the need to develop better data management practices in the context of the program. It suggests that all professionals who use data as raw material for their professional activities should be aware of these challenges and work towards effective solutions.@en
                    [1] => Introducción: La investigación presenta y discute la relevancia de la calidad de los datos en Ciencia de Datos, introduciendo el concepto de "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) en el Programa Dinero Directo en la Escuela (PDDE). Objetivos: El objetivo era describir el proceso de extracción, transformación y carga de datos para la generación de paneles de información por el Centro Colaborador de Apoyo al Monitoreo y Gestión de Programas Educativos (CECAMPE/NE). Metodologia: La metodología empleada fue cuantitativa y utilizó herramientas típicas de Ciencia de Datos. Los datos relacionados con el PDDE se recogieron de sistemas transaccionales y encuestas con las poblaciones involucradas. Resultados: Los resultados mostraron una reducción satisfactoria de GIGO, aunque se identificaron desafíos como discrepancias en la actualización de datos, falta de documentación adecuada de las tablas de datos y problemas con campos de digitación libre en los formularios de las encuestas. Conclusión: El análisis reitera que el concepto de GIGO es un desafío significativo para el uso efectivo de los datos del PDDE y enfatiza la necesidad de desarrollar mejores prácticas de gestión de datos en el contexto del programa. Sugiere que todos los profesionales que utilizan datos como materia prima para sus actividades profesionales deben ser conscientes de estos desafíos y trabajar hacia soluciones efectivas.@es
                    [2] => A investigação apresenta e discute a relevância da qualidade dos dados na Ciência de Dados, trazendo o conceito de "Garbage In, Garbage Out" (GIGO) ao Programa Dinheiro Direto na Escola (PDDE). Objetivos: Teve como objetivo descrever o processo de extração, transformação e carga de dados para a geração de painéis de informação pelo Centro Colaborador de Apoio ao Monitoramento e à Gestão de Programas Educacionais (CECAMPE/NE). Metodologia: A metodologia empregada configura-se como quantitativa e utilizou ferramentas típicas da Ciência dos Dados. Os dados relacionados com o PDDE foram coletados de sistemas transacionais e de enquetes com as populações envolvidas. Resultados: Os resultados mostraram uma redução satisfatória do GIGO, embora tenham sido identificados desafios como divergências de atualização de dados, falta de documentação adequada das tabelas de dados e problemas com campos de digitação livre nos formulários das enquetes. Conclusão: A análise reitera que o conceito de GIGO é um desafio significativo para a utilização eficaz dos dados do PDDE e destaca a necessidade de elaboração de melhores práticas de gestão de dados no contexto do programa que todos os profissionais que usam dados como a matéria-prima para a realização de suas atividades profissionais devem estar conscientes desses desafios e trabalhar em prol de soluções eficazes.@pt
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