Article

1 - LA GESTION DE LA QUALITÉ DES DONNÉES À LA CONVERGENCE DE PLUSIEURS DISCIPLINES

  • 1.1 - Les bases de données
  • 1.2 - Les statistiques et la fouille de données
  • 1.3 - La gestion de processus

2 - APPROCHES GÉNÉRALES ET CAS PRATIQUE POUR DÉTECTER ET CORRIGER LES PROBLÈMES DE QUALITÉ DES DONNÉES

3 - MESURER LA QUALITÉ DU MODÈLE ET DES DONNÉES

4 - PRÉVENTION ET DIAGNOSTIC : TECHNIQUES DE DÉTECTION DES ANOMALIES

5 - CORRECTION : NETTOYAGE DES DONNÉES

6 - GÉRER DES PROBLÈMES SPÉCIFIQUES : DOUBLONS, VALEURS MANQUANTES, INCOMPLÈTES ET EXCEPTIONS

7 - CONCLUSION

| Réf : H3700 v1

Qualité des données

Auteur(s) : Laure BERTI-ÉQUILLE

Date de publication : 10 août 2006

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Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

De plus en plus, sont relevées des situations alarmantes liées à des problèmes de qualité des données stockées dans des bases ou des systèmes d’information commerciaux, industriels, hospitaliers ou universitaires. Cette non-qualité des données, erreurs, incohérences, valeurs manquantes, non fiables ou aberrantes entraîne des coûts financiers considérables. Des solutions fondées et validées existent pour combattre cette problématique récurrente. Cet article recense ces solutions et leurs modes d’action (prévention, diagnostic, détection, correction…), ainsi que l’avancée des recherches en la matière.

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ABSTRACT

 

Auteur(s)

INTRODUCTION

Les problèmes de qualité des données stockées dans les bases et les entrepôts de données se propagent de façon endémique à tous les types de données (structurées ou non) et dans tous les domaines d’application : données gouvernementales, commerciales, industrielles ou scientifiques. Il s’agit en particulier d’erreurs sur les données, de doublons, d’incohérences, de valeurs manquantes, incomplètes, incertaines, obsolètes, aberrantes ou peu fiables. Les conséquences de la non-qualité des données (ou de leur qualité médiocre) sur les prises de décision et les coûts financiers qu’elle engendre sont considérables : de l’ordre de 611 milliards de dollars par an pour l’économie américaine selon un rapport du TDWI (The Data Warehousing Institute) en 2002. Avec la multiplication des sources d’informations disponibles et l’accroissement des volumes de données potentiellement accessibles, la qualité des données et, plus largement, la qualité des informations ont pris une place de premier plan, d’abord, au sein des entreprises et, depuis ces dix dernières années, dans le monde académique [31, 2, 8, 28, 34]. Il n’est plus question de « laisser-faire », c’est-à-dire, utiliser aveuglément les données sans en connaître la qualité et les laisser se dégrader. Il est urgent de proposer des solutions théoriques et pratiques aux multiples problèmes de qualité des données (voir tableau 1).

L’objet de ce dossier est de présenter une synthèse des solutions proposées et les perspectives de recherche actuelles pour le contrôle et la gestion de la qualité des données dans les bases et entrepôts de données.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h3700


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BARNETT (V.), LEWIS (T.) -   Outliers in Statistical Data.  -  John Wiley and Sons (1994).

  • (2) - BATINI (C.), CATARCI (T.), SCANNAPICECO (M.) -   A survey of data quality issues in cooperative information systems;  -  tutorial présenté à International Conference on Conceptual Modeling (ER) (2004).

  • (3) - BREUNIG (M.), KRIEGEL (H.), NG (R.), SANDER (J.) -   LOF: Identifying density-based local outliers;  -  International Conference ACM SIGMOD, p. 93-104 (2000).

  • (4) - BERTI-ÉQUILLE (L.) -   Modelling and measuring data quality for quality-awareness in data mining,  -  Quality Measures in Data Mining, Studies in Computational Intelligence, F. Guillet and H. Hamilton (eds), Springer (June 2006).

  • (5) - CARUSO (F.), COCHINWALA (M.), GANAPATHY (U.), LALK (G.), MISSIER (P.) -   Telcordia’s database reconciliation and data quality analysis tool;  -  International Conference on Very Large databases (VLDB), p. 615-618 (2000).

  • ...

ANNEXES

  1. 1  

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