[论文笔记] Methodologies for Data Quality Assessment and Improvement (ACM Comput.Surv, 2009) (1)
Carlo Batini, Cinzia Cappiello, Chiara Francalanci, and Andrea Maurino. 2009. Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM Comput. Surv. 41, 3, Article 16 (July 2009), 52 pages. (gs:173)
这篇论文是关于数据质量方法的综述,全文共52页(其中正文34页,附录18页),对现有的"data quality methodologies"进行了系统比较。
正文首先对这个领域进行了简单介绍(S1),然后介绍了研究数据质量方法(methodology)的六个角度(phases&steps, strategies&techniques, dimensions, costs, types of data, types of information systems) (S2),之后从上述六个角度对现有的一些主流数据质量方法进行了比较分析(S3),最后是总结和open issues。在附录里共介绍了13种data quality methodologies.
以下是论文的一些摘要和笔记:
1. 摘要里提到,当前数据质量领域研究热点在“defining methodologies that help the selection, customization, and application of data quality assessment and improvement techniques”。
2. common phases of DQ methodologies (DQM)(S2.1)
(1) state reconstruction (optional): 收集上下文信息 (DQM中一般不讨论这个步骤)
(2) assessment/measurement: 根据相关的数据维度,度量数据集的质量。
measurement: “measuring the value of a set of data quality dimensions”
assessment: “when such measurements are compared to reference values, in order to enable a diagnosis of quality”
(3) improvement: 关于达到数据质量目标而选择的步骤、策略和技术
3. assessment phase的步骤(S2.1):
(1) data analysis: 关心data schemas, data, related architectural and management rules
(2) DQ requirements analysis: 跟数据的用户和管理员确定存在的质量问题和需要达到的目标
(3) identification of critical areas: 选中最重要的databases & data flows,以进行量化评估
(4) process modeling: 数据产生和更新的流程模型
(5) measurement of quality: 选出受第二步识别的质量问题影响的quality dimensions,定义相关的metrics.
在assessment phase,metadata可提供一些数据理解和评估需要的信息。
4. improvement phase的步骤(S2.1):
(1) evaluation of costs
(2) assignment of process responsibilities
(3) assignment of data responsibilities
(4) identification of the causes of errors
(5) selection of strategies and techniques
(6) design of data improvement solutions
(7) process control
(8) process redesign
(9) improvement management
(10) improvement monitoring
5. 主要有两类strategies (S2.2)
data-driven strategies: 通过直接修改数据的值来提高数据质量。
process-driven strateiges: 通过重新设计数据产生与修改的流程来提高质量。
6. data-driven strategies用到的improvement techniques有: (S2.2)
(1) acquisition of new data:获取更高质量的数据来替换原有引起质量问题的数据
(2) standardization(or normalization): 比如使用正式名称来取代昵称或简称
(3) record linkage(记录链结): 识别多个表中存在的可能指向同一个对象的数据
(4) data and schema integration: 对异质数据源的数据提供统一的视图。存在三种类型的异质:
technological heterogeneities: 原因是使用的产品不同
schema heterogeneities: 是由于使用了不同的数据模型(比如一个用关系数据库模型,另一个用XML数据模型);或虽然使用了同一种数据模型,但表示方式不一样
instance-level heterogeneities: 不同源为同一个对象提供了冲突的数据
(5) source trustworthiness: 根据数据质量来选择数据源
(6) error localization and correction: 通过一些规则来发现存在的数据质量问题并予以修正
(7) cost optimization
7. process-driven strategies主要有两种techniques: (S2.2)
(1) process control: 在一些关键点(新数据产生、数据更新、数据被访问等)进行检查和控制
(2) process redesign: 从根源上消除产生低质量数据。
从长远来看,process-driven techniques要比data-driven tehchniques的效果好。
8. (S2.3) 介绍了最终要的六种quality dimension
(1) accuracy: DMQ中考虑的是syntactic accuracy.
(2) completeness: “the degree to which a given data collection includes data describing the corresponding set of real-world objects.”
在关系数据库领域,null value与completeness比较相关。null的含义包括“不存在”、“存在但缺失”、“不知道是否存在”。
(3) consistency: 是否违法针对数据项集合定义的一套语义规则。在关系型理论中,存在两种inategrity constraints: intra-relation constraints(年龄必须在0-120岁之间),inter-relation constraints
(4) time-related dimensions: currency(当前性?), volatility(易变性) and timeliness(及时性)
9. (S2.4) cost of data quality由两部分组成:
(1) cost of the data quality program: 被认为是一种预防性的成本。
(2) cost associated with poor data quality: process costs(比如由于数据错误导致需要重新执行整个流程引起的成本), opportunity costs(“due to lost and missed revenues”)
要考虑这两部分成本的相互作用:将成本投入到前者有助于减低后者的成本。
10. (S2.5) 介绍了数据的三种类型: structured data, semistructured data (比如XML), unstructrued data (data quality 领域主要针对前两种数据类型研究)
另一种从制造品的角度对数据进行分类:raw data items、information products、component data items
11. (S2.6) 介绍了information systems的类型(根据系统对数据、流程和管理集成支持的程度来分类,集成的程度越低,能使用的技术就越复杂)
monolithic information system
data warehouse
distributed information system
cooperative information system
Web information system
peer-to-peer infomation system
[论文笔记] Methodologies for Data Quality Assessment and Improvement (ACM Comput.Surv, 2009) (1)的更多相关文章
- [论文笔记] Methodologies for Data Quality Assessment and Improvement (ACM Comput.Surv, 2009) (2)
本篇博文主要对DMQ(S3.7)的分类进行了研读. 1. 这个章节提出了一种DQM的分类法(如下图) 由上图可见,该分类法的分类标准是对assessment & improvement阶段的支 ...
- 深度学习论文笔记:Fast R-CNN
知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时 ...
- Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述
Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完 ...
- 论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey
论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesia ...
- Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记
Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪 ...
- Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记
Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记 2019-06-23 22:20:40 zpainter 阅读数 174 收藏 更多 分类专栏: 论文 版权声明 ...
- 【论文笔记系列】AutoML:A Survey of State-of-the-art (下)
[论文笔记系列]AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model S ...
- 论文笔记[Slalom: Fast, Verifiable and Private Execution of Neural Networks in Trusted Hardware]
作者:Florian Tramèr, Dan Boneh [Standford University] [ICLR 2019] Abstract 为保护机器学习中隐私性和数据完整性,通常可以利用可信 ...
- 【论文笔记】Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs
论文:<Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs> 论文地址:https://arxiv.org/abs/1707.0 ...
随机推荐
- 【Win10】解决 模拟器调试手机 错误-> 引导阶段... 无法找到指定路径......\2052\msdbgui.dll
去弄几天的Web服务,又弄了几天的CefSharp,都是给其它组的同学做了一下支持,终于又可以回来玩下Win10啦. 今天想试一下UWP在手机上的效果,就找了台WP手机开始升级,结果下载速度遥遥无期, ...
- [游戏模版13] Win32 透明贴图 主角移动
>_<:just add previous two ways to achieve this new result // stdafx.h : include file for stand ...
- 分布式icinga2安装与使用
目标 配置分布式的icinga2监控系统.分布式监控适用于服务器遍布在多个区域,且需要一个master做统一管理. 搭建环境 服务器 系统: ubuntu 15.04/ubuntu 14.04 ici ...
- 博客还是搬到csdn吧~
从csdn转到博客园是因为博客园开放了博客接口,方便发博客,再者博客样式也比较多,排版兼容性也较好. but, 博客园的链接在多个群里进行了宣传,当时大概有2000多的访问量,但是一个月过去了,现在还 ...
- atitit.web ui 结构建模工具总结
atitit.web ui 结构建模工具总结 1. 王者.dreamweaver 1 2. Frontpage/SharePoint Designer(FrontPage) 2010... 1 3. ...
- shiny server SparkR web展示界面(一)
1. shiny server简介 shiny-server是一种可用把R 语言以web形式展示的服务,下面就讲讲如何在自己的服务器上构建Shiny Server.下一篇主要介绍如何集成sparkR后 ...
- windows下用golang连接mssql
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 安装Microsoft SQL Server Native Client 安装golang的mssql驱动 写测试代码 ...
- Puppet Openstack Mitaka Design Summit小结
Puppet Openstack Design Summit小结 经过Puppet Openstack社区的不断努力,Puppet Openstack社区目前提供的Official Modules已经 ...
- 小白学数据分析----->DNU/DAU
行业指标观察分析-DNU/DAU 写在分析之前 一直以来,我们对于数据都是在做加法,也希望这个过程中,不断搜罗和变换出来更多的数据指标,维度等等.而在实际的分析中,我们发现,一如我们给用户提供产品一样 ...
- C语言:stat,fstat和lstat函数
这三个函数的功能是一致的,都用于获取文件相关信息,但应用于不同的文件对象.对于函数中给出pathname参数,stat函数返回与此命名文件有关的信息结构,fstat函数获取已在描述符fields上打开 ...