7. Conclusion
De nombreux cas décrits dans la littérature et dans la presse scientifique, révèlent de nombreuses situations alarmantes liées aux enjeux de la qualité des données dans les bases, entrepôts de données et systèmes d’information commerciaux, médicaux, du domaine public ou de l’industrie. Les approches jusqu’ici mises en œuvre sont le plus souvent ad hoc, fragmentées et spécifiques à des domaines d’application relativement cloisonnés. Des solutions théoriquement fondées et validées en pratique sont aujourd’hui très attendues pour évaluer et contrôler la qualité des données. Plusieurs verrous scientifiques dans ce domaine ont été identifiés [8, 2] et ils expliquent d’ailleurs les limitations des outils actuellement disponibles. À titre indicatif, en voici les principaux :
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• l’hétérogénéité et la diversité des données multisources à intégrer : les données sont extraites de différentes sources d’informations puis intégrées alors qu’elles possèdent différents niveaux d’abstraction (d’une donnée brute à un agrégat). Les données sont intégrées...
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