Bibliographie & annexes
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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Auteur(s)
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Laure BERTI-ÉQUILLE : Maître de Conférences, Université de Rennes I
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.
L'expertise technique et scientifique de référence
VERSIONS
- Version courante de oct. 2018 par Laure BERTI-ÉQUILLE
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Mesurer la qualité du modèle et des données2. Approches générales et cas pratique pour détecter et corriger les problèmes de qualité des données
Comme le représente la figure 1, on peut classer la plupart des travaux abordant la problématique de la qualité des données selon quatre grands types d’approches complémentaires.
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Les approches préventives centrées sur l’ingénierie des systèmes d’information et le contrôle des processus avec des techniques permettant d’évaluer la qualité des modèles conceptuels, la qualité des développements logiciels et celle des processus employés pour le traitement des données.
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Les approches diagnostiques centrées sur des méthodes statistiques, d’analyse et de fouille de données exploratoire permettant de détecter des anomalies sur les données.
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Les approches correctives centrées sur des techniques de nettoyage et de consolidation de données et utilisant des langages de manipulation des données étendus et des outils d’extraction et de transformation de données (ETL, Extraction-Transformation-Loading).
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Les approches adaptatives ou actives appliquées généralement lors de la médiation ou de l’intégration des données : elles sont centrées sur l’adaptation des traitements (requêtes ou opérations de nettoyage sur les données) de telle façon que ceux-ci incluent à l’exécution en temps-réel la vérification de contraintes sur la qualité des données.
Parmi les nombreuses techniques de détection et de correction des problèmes de qualité des données, nous présenterons, dans la suite de cette section, les plus communément employées dans la pratique et dont les coûts respectifs sont estimés en figure 2 :
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la vérification d’après la vérité-terrain ou d’après une source de données de référence ;
-
l’audit des données ;
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le suivi de données ;
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le nettoyage des données.
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La première technique consiste à comparer les valeurs de données avec leur contrepartie dans le monde réel (vérification d’après la vérité-terrain). Cette méthode est très coûteuse en temps et en moyen et, selon les domaines...
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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).
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