YANG, Qishan, Mouzhi GE a Markus HELFERT. Data Quality Problems in TPC-DI Based Data Integration Processes. In Enterprise Information Systems. Germany: Springer Lecture Notes in Business Information Processing. s. 57-73. 321. ISBN 978-3-319-93374-0. doi:10.1007/978-3-319-93375-7_4. 2018.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Data Quality Problems in TPC-DI Based Data Integration Processes
Autoři YANG, Qishan, Mouzhi GE (156 Čína, garant, domácí) a Markus HELFERT (276 Německo).
Vydání Germany, Enterprise Information Systems, od s. 57-73, 17 s. 321, 2018.
Nakladatel Springer Lecture Notes in Business Information Processing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Kapitola resp. kapitoly v odborné knize
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00103077
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-93374-0
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-93375-7_4
Klíčová slova anglicky Data quality;Data integration;TPC-DI Benchmark;ETL
Štítky topvydavatel
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 31. 5. 2022 14:20.
Anotace
Many data driven organisations need to integrate data from multiple, distributed and heterogeneous resources for advanced data analysis. A data integration system is an essential component to collect data into a data warehouse or other data analytics systems. There are various alternatives of data integration systems which are created inhouse or provided by vendors. Hence, it is necessary for an organisation to compare and benchmark them when choosing a suitable one to meet its requirements. Recently, the TPC-DI is proposed as the first industrial benchmark for evaluating data integration systems. When using this benchmark, we find some typical data quality problems in the TPC-DI data source such as multi-meaning attributes and inconsistent data schemas, which could delay or even fail the data integration process. This paper explains processes of this benchmark and summarises typical data quality problems identified in the TPC-DI data source. Furthermore, in order to prevent data quality problems and proactively manage data quality, we propose a set of practical guidelines for researchers and practitioners to conduct data quality management when using the TPC-DI benchmark.
VytisknoutZobrazeno: 20. 4. 2024 02:57