ИНЖЕНЕРНЫЙ ВЕСТНИК

УДК 004.052.42

Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

kuzovlevvi@iu5.bmstu.ru

Рассматривается процесс профилирования данных как этап процесса повышения качества информации. Описываются технологии профилирования в реляционных базах данных. Рассматриваются основные процедуры профилирования, результаты этих процедур, а также понятия класса, фильтра. Приводится классификация фильтров. Описываются принципы работы программных продуктов в области профилирования данных и статистические характеристики, предоставляемые программами. Предлагается метод оптимизации результатов профилирования за счет учета взаимосвязей результирующих объектов как внутри одного класса, так и между несколькими классами. Оптимизация результатов профилирования заключается в повышении эффективности улучшения качества информации в системе во время ее эксплуатации.

Список литературы

1.     Battini C, Scannapieca M. Data Quality. Concepts, Methodologies and Techniques.

2.     Olson Jack E. Data Quality – The Accuracy dimension. 2003.

3.     DataCleaner. Reference documentation [Электронныйресурс]. URL: http://datacleaner.eobjects.org/resources/docs/2.3/pdf/datacleaner-reference.pdf (дата обращения 22.08.2011)

4.     Datiris Profiler Tutorial [Электронныйресурс]. URL:  http://www.datiris.com/campaign/C1-1.htm (датаобращения 20.08.2011).

5.     Data profiling. The foundation for data management [Электронныйресурс]. URL: http://infoimpact.com/articles/Data%20Profiling%20White%20Paper1003-final.pdf (дата обращения 11.09.2011)