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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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
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- Version courante de oct. 2018 par Laure BERTI-ÉQUILLE
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Gérer des problèmes spécifiques : doublons, valeurs manquantes, incomplètes et exceptions5. Correction : nettoyage des données
5.1 Extension des langages de manipulation des données pour l’extraction et la transformation
Le nettoyage de données par transformation ou ETL (Extraction- Transformation-Loading) fait partie des stratégies d’amélioration de la qualité des données [29, 8]. Elle consiste à choisir et appliquer des transformations sur des jeux de données pour résoudre différents problèmes de format et d’incohérences, soit au sein d’une source, soit entre deux sources de données à intégrer. Comme a pu l’illustrer notre exemple précédent, les principales opérations de transformation sont énumérées dans la figure 7 d’après [30].
Les problèmes candidats au nettoyage peuvent être répartis en problèmes monosources et multisources, au niveau du schéma ou des instances. Nous verrons dans les tableaux d’exemples suivants que la classification d’une erreur dépend essentiellement des contraintes qui auront pu être définies. Les tableaux d’exemples reprennent les sources EMP et ASS de notre exemple et supposent un ensemble de contraintes implicites.
Le tableau 6 présente des erreurs détectées au moyen de contrôles de cohérence.
Le tableau 7 présente des exemples d’erreurs au niveau instance. La détection de ces erreurs peut être effectuée avec :
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des contrôles de cohérence non référencés comme contraintes d’intégrité de la base ;
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des tests de vraisemblance ;
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au moyen de critères empiriques établis lors de la phase d’analyse des données.
Les problèmes multisources au niveau « schéma » peuvent se scinder en deux catégories : les conflits de noms et les conflits de structure telles que :
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les conflits de noms surviennent lorsqu’un même nom est donné à deux objets différents (homonymes) dans chacune des sources, ou lorsque des noms différents sont donnés au même...
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Correction : nettoyage des données
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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