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
VERSIONS
- Version courante de oct. 2018 par Laure BERTI-ÉQUILLE
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Correction : nettoyage des données4. Prévention et diagnostic : techniques de détection des anomalies
Comme nous l’avons évoqué précédemment, la prévention et le diagnostic reposent essentiellement sur la définition et la mise en œuvre préalables de contraintes et de procédures de vérifications automatiques de la cohérence des données.
4.1 Vérification de contraintes et gestion des métadonnées associées à la qualité
De façon concrète, différents niveaux de contrôle (voir figure 6) peuvent être implémentés au dessus d’une base ou d’un entrepôt de données : du plus simple comptage à des analyses statistiques sophistiquées. Tout d’abord, dans le contexte d’un base relationnelle, des contraintes peuvent être formulées par des assertions (SQL check) (A), ensuite, selon les possibilités offertes par le système de gestion de base de données, des triggers peuvent être déclarés en SQL se déclenchant automatiquement dès qu’une contrainte n’est plus satisfaite sur les données de la base (B). Lors d’un requêtage ciblé, des vues avec vérification de contraintes pourront être également déclarées (C). Un peu plus évoluées car alliant la puissance d’un langage de programmation, des procédures stockées (stored procedures) (en PL/SQL par exemple) pourront automatiser des vérifications et analyses sur les données (D).
S’éloignant du « noyau » du système de gestion de la base de données, plusieurs programmes pourront assurer la vérification des données dès la saisie soit au niveau des modules d’accès (E), du code de l’application qui permet d’accéder aux données (F) ou de l’interface utilisateur (G), la possibilité de valider manuellement les données restant réservée, par un accès restreint, à l’administrateur de la base ou à « l’intendant » des données (K). Lors de l’import de données issues d’une source externe, des programmes de prévalidation (H) et de nettoyage (J) des données permettront de contrôler et corriger la qualité des données importées. Des programmes de validation a posteriori pourront par la suite mettre en œuvre des tests, analyses statistiques pour vérifier les données de la base et procéder éventuellement à des actions correctives (J). Un historique des contrôles,...
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BIBLIOGRAPHIE
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(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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