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.
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- Version courante de oct. 2018 par Laure BERTI-ÉQUILLE
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Prévention et diagnostic : techniques de détection des anomalies3. Mesurer la qualité du modèle et des données
Évaluer préalablement la qualité des données stockées dans les systèmes d’information, bases et entrepôts de données est essentiel afin de :
-
proposer aux utilisateurs des mesures objectives et une expertise critique de la qualité des données stockées ;
-
permettre à ceux-ci de relativiser la confiance qu’ils pourraient accorder aux données, et leur permettre ainsi, de mieux en adapter leur usage ;
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évaluer la validité et l’intérêt des connaissances extraites en assurant les décisions prises à partir des données.
Si l’analyse des données et la prise de décision peuvent être réalisées sur des données inexactes, incomplètes, ambiguës et de qualité médiocre, on peut légitimement s’interroger sur le sens à donner aux résultats de ces analyses et, à juste titre, remettre en cause la qualité des connaissances découvertes à partir des données ainsi que le bien-fondé des décisions prises [4].
3.1 Évaluer la qualité d’un modèle conceptuel de données
Dès la conception d’un base de données, il est utile d’analyser la complétude, l’expressivité et la simplicité du modèle conceptuel à l’origine du schéma de la base de données, et ce, principalement pour en évaluer la maintenabilité et prévoir les dérives liées à son usage (par exemple, l’entrée systématique de données erronées (Tel = 9999999999) lorsque l’information n’est pas connue au moment de la saisie). Quelques-unes des métriques proposées dans la littérature, notamment issues de l’ouvrage de Piattini et al. [28], sont présentées dans le tableau ...
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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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ANNEXES
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