数据质量与元数据
gis数据质量的基本内容
gis数据质量的基本内容GIS数据质量的基本内容引言：地理信息系统（GIS）是一种用于收集、存储、分析、管理和展示地理数据的技术。
但是，GIS的应用和决策依赖于数据的质量。
因此，确保GIS 数据的质量是至关重要的。
本文将讨论GIS数据质量的基本内容，包括数据准确性、数据完整性、数据一致性以及数据时效性。
一、数据准确性（Data Accuracy）：数据准确性是指GIS数据与实际情况的符合程度。
在收集和处理地理数据时，可能会存在各种误差，如定位误差、检测误差和测量误差等。
为确保数据的准确性，以下几个方面需要考虑：1.数据源的准确性：选择高质量和可靠的数据源是确保数据准确性的关键。
这可以包括卫星影像、空中摄影、测绘数据和现场调查等。
应该对数据源进行严格的质量控制和验证，以尽可能减小误差。
2.位置精度：数据的位置精度是数据准确性的关键指标之一。
它是指数据点在现实世界中的真实位置和其在地理坐标系统中的位置之间的差异程度。
通常使用根据精度要求进行的采样或检测来评估位置精度。
3.属性准确性：除了位置精度，属性数据的准确性也是数据质量的重要组成部分。
属性数据包括地名、建筑物类型、土地利用、人口统计和行政区划等。
确保属性数据的准确性需要从可靠的来源获取信息，并进行验证和核对。
二、数据完整性（Data Completeness）：数据完整性是指数据集所包含的项目是否完整且无缺失。
在GIS数据中，数据完整性的目标是确保没有任何缺失的空间或属性数据。
以下几个方面需要考虑数据完整性：1.空间数据完整性：空间数据完整性是指地理要素是否完整，没有任何缺失。
例如，在道路网络数据中，确保没有缺失的街道、交叉口和道路连接等。
2.属性数据完整性：属性数据完整性是指数据集中的属性字段是否完整且无缺失。
确保属性数据的完整性包括填充缺失值、删除重复数据和验证数据合法性等。
3.关联数据完整性：GIS中的数据通常是互相关联的，确保数据之间的关联关系完整和一致也是保证数据完整性的措施之一。
元数据的概念
元数据的概念概述：元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的详细信息，包括数据的结构、内容、格式、来源、质量以及与其他数据的关系等。
元数据是数据管理和数据分析的重要组成部份，它能够匡助用户更好地理解和使用数据。
1. 元数据的定义和作用：元数据是指描述数据的数据，它记录了数据的属性、特征和关系，以及数据的来源、格式、存储方式等信息。
元数据的作用主要包括以下几个方面：- 数据发现和探索：通过元数据，用户可以了解数据的基本信息，从而更快地找到所需的数据资源。
- 数据质量管理：元数据可以记录数据的质量信息，包括数据的准确性、完整性、一致性等，匡助用户评估数据的可信度。
- 数据集成和共享：元数据可以描述不同数据集之间的关系和依赖，匡助用户进行数据集成和共享。
- 数据分析和挖掘：元数据可以提供数据的结构和含义，匡助用户理解数据，进行有效的数据分析和挖掘。
2. 元数据的分类：元数据可以根据其描述的内容和用途进行分类。
常见的元数据分类包括：- 技术元数据：描述数据的物理属性和存储方式，包括数据的格式、编码方式、存储位置等。
- 业务元数据：描述数据的业务含义和用途，包括数据的定义、业务规则、数据字典等。
- 行为元数据：描述数据的使用和操作行为，包括数据的访问权限、操作日志、数据流程等。
- 管理元数据：描述数据的管理信息，包括数据的所有者、创建时间、更新周期等。
3. 元数据的管理和维护：元数据的管理和维护是数据管理的重要环节。
以下是一些常用的元数据管理和维护方法：- 元数据采集和录入：通过自动化工具或者手动录入的方式，采集和记录数据的元数据信息。
- 元数据存储和组织：将元数据存储在元数据仓库或者数据库中，并进行分类和组织，方便用户查询和使用。
- 元数据更新和变更管理：及时更新和管理元数据的变更，确保元数据与实际数据的一致性。
- 元数据共享和交换：通过标准化的元数据格式和接口，实现元数据的共享和交换，方便不同系统之间的集成和协作。
元数据和数据质量的关系
元数据和数据质量的关系“元数据”的意思是“用与数据有关的结构化数据，对其他数据进行说明的数据”。
从系统构建时创建的文件中实质说明书、属性（attribute）说明书、表说明书等可见，数据名称中有说明，列名称中也有说明，可见为构成表而管理多种信息。
简单来说，这里说明的全部资料都可视为元数据的一部分。
在该表中存储的信息虽然只是数据，但指代该表的表名就是元数据。
企业建立管理了大量数据库，各个数据库中不断生成数量庞大的表，各个表又由多个列构成。
各个数据库、表、列内信息管理是基础，各自的说明、表间的连接关系、列间连接关系及各种信息在其他仓库（repository）中存储管理，叫做“元数据管理”。
如果正确管理元数据，当使用者需要在系统中查找信息时，不必问负责人员，只需在元数据管理系统中查找就可轻松知道在哪里以及怎样取得信息。
ETL操作中，感知到表变更相关的错误后，任何人都可以轻松知道何时、因谁引起、表如何变更，可在短时间内恢复错误操作。
元数据是与数据有关的信息，将数据质量认为是与线性数据相关的部分，可视为互相无关。
实际上，既有仅仅进行元数据管理的程序，也有不需说明元数据也可进行数据质量管理的程序。
企业中要构建全部管理数据相应的信息，虽然可以使用只管理元数据的程序，没有元数据，那么数据质量程序也就不可能存在。
从数据质量管理分析阶段就应开始收集元数据相关信息，进行以元数据为中心的数据质量管理。
要进行数据质量管理，首先进行的基本管理就是元数据管理。
首先要将企业内存在的全部数据相关信息登录一个仓库内管理，按各自不同的表、不同列利用工具一并将质量管理所需的信息存储在同一仓库内。
质量的对象虽然是数据，但在质量管理和数据间发挥媒介作用的是元数据。
数据质量可认为是种IT问题。
实际上，数据质量管理程序依靠IT部门实施和维护，最大的受益者却是现行部门。
并且，现行部门最了解各个应用软件中正在使用的数据用途和意义。
因此，理解了企业内部数据质量管理的作用，想要达到期望值就要取得现有部门和IT部门的同意。
元数据管理内容
元数据管理内容
元数据管理内容主要包括以下几个方面：
1. 元数据标准：制定和推广元数据标准是元数据管理的核心内容。
元数据标准定义了数据的语义、结构和关系，使得不同系统之间能够进行有效的数据交换和共享。
例如，DC（Dublin Core）元数据标准广泛应用于数字图书馆和档案领域。
2. 元数据质量：保证元数据质量是元数据管理的重要任务。
高质量的元数据能够提高数据的可理解性和可用性，增强数据的可信度和可靠性。
元数据质量评估包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。
3. 元数据采集：元数据采集涉及确定需要采集的元数据类型、来源和采集频率等。
元数据采集应确保数据的准确性和完整性，同时考虑到数据规模和实时性的要求。
4. 元数据存储和备份：元数据存储和备份是元数据管理的基础设施。
选择合适的存储方案和备份策略，能够确保元数据的安全性和可恢复性。
5. 元数据映射和转换：元数据映射和转换是将不同来源和格式的元数据进行整合的关键技术。
通过元数据映射和转换，可以实现不同系统之间的数据共享和交换。
6. 元数据分析与利用：通过对元数据进行深入分析，可以挖掘出数据的潜在价值和知识。
利用元数据分析结果，可以为决策支持、
知识发现等应用提供支持。
综上所述，元数据管理内容广泛而复杂，涉及到标准制定、质量保证、采集、存储备份、映射转换和分析利用等多个方面。
元数据管理：数据质量的核心要素
元数据管理：数据质量的核心要素元数据管理是现代数据管理中至关重要的一环，它承担着数据质量保证的核心要素角色。
元数据是描述数据的数据，是对数据资源及其特性的描述，可以帮助我们更好地理解数据的含义、结构、关系和来源。
通过对元数据的管理，可以有效地提高数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
在信息化发展的今天，数据质量已经成为企业发展和决策的关键因素之一，而元数据管理则成为保障数据质量的基石。
元数据管理的定义和作用元数据是指用于描述数据的数据，包括数据的定义、结构、属性、关系、存储方式、使用范围等信息。
元数据可以帮助我们理解数据的含义和背景，帮助我们更好地掌握和管理数据资源，提高数据分析和应用的效率。
元数据可以分为三种类型：技术元数据、业务元数据、管理元数据。
元数据管理是对元数据进行有效管理和维护的过程，主要包括元数据的采集、存储、维护、共享和应用等环节。
元数据管理在数据治理和数据管理中起着至关重要的作用，它可以帮助组织更好地理解和利用自己的数据资源，提高数据开发和分析的效率，确保数据质量和数据安全。
元数据管理与数据质量数据质量是数据管理的核心问题之一，它影响着数据的可信度和有效性。
而元数据管理作为数据质量保障的核心要素，也是确保数据质量的有效手段之一。
•数据准确性：通过元数据管理，可以确保数据的准确性，避免数据的误导性和错误性。
•数据完整性：元数据可以帮助我们了解数据的完整性要求，通过元数据管理可以检验数据的完整性，保证数据的有效性和完整性。
•数据一致性：通过元数据管理可以掌握数据在不同系统和环境中的一致性，避免数据不一致造成的问题。
•数据及时性：通过元数据管理可以了解数据的更新频率和时间，保证数据的及时性，使数据能够及时反映现实的变化。
元数据管理的实践如何进行元数据管理？以下是一些元数据管理的实践建议：•元数据采集：收集和录入数据的元数据信息，包括数据表结构、数据定义、数据更新时间等信息。
元数据的概念
元数据的概念概述：元数据（Metadata）是指描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的属性、结构、格式和关系等。
元数据是对数据进行管理、组织和使用的重要工具，它能够帮助用户理解和使用数据，提高数据的可发现性、可理解性和可信度。
本文将详细介绍元数据的概念、作用、分类和管理方法。
一、元数据的概念元数据是对数据进行描述和解释的信息，它包含了数据的基本属性、结构、关系和使用规则等。
元数据可以帮助用户理解数据的含义和用途，提供数据的背景和上下文信息，从而更好地使用数据。
元数据可以描述各种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等。
元数据通常包括以下几个方面的信息：1. 数据属性：描述数据的基本属性，如名称、类型、大小、格式等。
2. 数据结构：描述数据的组织结构和层次关系，如表、字段、索引等。
3. 数据关系：描述数据之间的关系和依赖，如主键、外键、关联关系等。
4. 数据规则：描述数据的使用规则和约束条件，如数据有效性、完整性、一致性等。
5. 数据来源：描述数据的获取途径和来源，如采集时间、采集方式等。
6. 数据历史：描述数据的变更历史和版本信息，如创建时间、修改时间等。
二、元数据的作用元数据在数据管理和应用中起着重要的作用，具有以下几个方面的功能：1. 数据理解：元数据提供了数据的描述和解释信息，帮助用户理解数据的含义、结构和用途。
通过元数据，用户可以快速了解数据的基本属性和使用规则，从而更好地利用数据。
2. 数据发现：元数据可以提供数据的背景和上下文信息，帮助用户发现和搜索相关的数据资源。
通过元数据，用户可以查找和定位所需的数据，提高数据的可发现性和可访问性。
3. 数据集成：元数据描述了数据之间的关系和依赖，可以帮助用户进行数据集成和整合。
通过元数据，用户可以了解数据之间的关联关系，从而进行数据的集成和共享。
4. 数据质量：元数据可以描述数据的有效性、完整性和一致性等规则，帮助用户评估和监控数据的质量。
元数据管理制度
元数据管理制度一、引言随着信息技术的发展和数据量的爆炸增长，元数据管理在企业中变得越来越重要。
元数据是描述数据的数据，是数据的关键资产。
合理管理元数据可以提高数据质量、管理数据资产，以及支持企业数据治理和决策。
本文将阐述元数据管理的重要性、管理原则、管理方法和操作流程，以及具体的管理制度。
二、元数据管理的重要性1.促进数据共享和集成：元数据是数据的描述，通过管理元数据可以促进数据共享和集成。
当各部门和系统都遵循同一种元数据标准时，数据的集成会更加容易，各方之间可以更好地共享数据。
2.提高数据质量：元数据管理可以帮助企业建立数据质量标准和规范，确保数据质量始终如一。
通过元数据管理，可以更好地了解数据的来源、含义、结构和关系，从而提高数据的准确性、完整性和一致性。
3.支持数据治理和决策：元数据是数据的关键抽象，通过管理元数据可以更好地了解数据资产、数据风险和数据价值。
有了清晰的元数据，企业可以更好地制定数据治理策略、做出数据决策，并支持企业的业务目标。
4.降低数据管理成本：随着数据量不断增长，数据管理的成本也在增加。
通过合理管理元数据，可以减少数据管理的成本，提高数据管理效率，降低风险。
5.促进数据分析和挖掘：元数据可以帮助用户更好地了解数据的结构和关系，为数据分析和挖掘提供支持。
通过元数据管理，可以更快、更准确地进行数据分析和挖掘，挖掘出数据背后的价值。
三、元数据管理原则1.一致性原则：元数据管理应该遵循一致性原则，即各部门和系统都应该使用同一种元数据标准，以确保元数据的一致性和准确性。
2.全面性原则：元数据管理应该是全面的，涵盖所有数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，确保所有数据都受到管理。
3.及时性原则：元数据管理需要及时更新和维护，随着数据的不断变化，元数据也需要不断更新和调整，以保持元数据的准确性和时效性。
4.安全性原则：元数据管理需要确保元数据的安全性和机密性，防止元数据被未经授权的访问和篡改，保护数据资产的安全。
元数据的标准
元数据的标准概述：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的信息，包括数据的定义、结构、格式、属性和关系等。
元数据的标准化是为了确保数据的一致性、可靠性和可互操作性。
本文将详细介绍元数据的标准格式，包括元数据的定义、元数据标准的重要性、元数据标准的组成部份以及元数据标准的实施方法。
一、元数据的定义：元数据是指描述数据的数据，它包括数据的属性、结构、格式、关系和使用方式等信息。
元数据可以匡助用户理解和使用数据，提高数据的可发现性和可用性。
元数据可以分为三个层次：描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据。
1. 描述性元数据：描述性元数据提供了关于数据内容的信息，包括数据的名称、定义、分类、标签、关键词、摘要和注释等。
描述性元数据匡助用户了解数据的基本属性和含义。
2. 结构性元数据：结构性元数据描述了数据的结构和组织方式，包括数据的表结构、字段定义、关系模式、数据类型和约束条件等。
结构性元数据匡助用户理解数据的组织结构和关系。
3. 管理性元数据：管理性元数据包括数据的存储、访问和管理方式，包括数据的存储位置、访问权限、备份策略和数据质量等。
管理性元数据匡助用户了解数据的管理和维护方式。
二、元数据标准的重要性：元数据标准的制定和实施对于数据管理和数据应用具有重要意义。
以下是元数据标准的重要性的几个方面：1. 数据一致性：元数据标准可以确保不同数据源的元数据一致性，避免数据冲突和混乱。
通过统一的元数据标准，可以保证不同系统之间的数据交换和共享的准确性和可靠性。
2. 数据可发现性：元数据标准可以提高数据的可发现性，使用户能够更快速地找到所需的数据。
通过统一的元数据标准，用户可以根据关键词、标签和分类等进行数据检索和过滤。
3. 数据可用性：元数据标准可以提高数据的可用性，使用户能够更好地理解和使用数据。
通过统一的元数据标准，用户可以了解数据的属性、结构和使用方式，从而更好地进行数据分析和应用。
4. 数据质量：元数据标准可以提高数据的质量，减少数据错误和不一致性。
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Missing and default values Application do not handle NULL values well …
Gaps in time series Especially when records represent incremental changes.
数据质量与元数据
潘 定 教授、ห้องสมุดไป่ตู้士生导师
2009年5月
1
目录
基本概念 数据质量连续统 数据质量模型 TDQM方法学 测量与改进技术 元数据与信息质量应用 数据质量工具 总 结
1 基本概念
当获得的数据与你认为的不一样时，就 出现数据质量问题
数据不符合说明：垃圾进，垃圾出，etc. 不了解说明：复杂性，缺少元数据
传统的数据质量定义（Redman，1992）
Accuracy
— The data was recorded correctly
Completeness
— All relevant data was recorded
Timeliness
— The data is kept up to date Special problems in federated data: time consistency
与上下文无关
No accounting for what is important.
不完全
What about interpretability, accessibility, metadata, analysis, etc.
含糊不清
The conventional definitions provide no guidance towards practical improvements of the data.
Consistency
— The data agrees with itself
Uniqueness
— Entities are recorded once
传统定义的问题 …
难以测量
Accuracy and completeness are extremely difficult, perhaps impossible to measure.
影响质量的因素(2)
不同的应用类型
操作型应用 聚合分析 客户关系 …
数据解释
没有元数据，没有数据后面的业务规则，数据就难以 理解
数据的适用性 - 从现有数据中得到回答
替代数据的使用 相关数据缺失
测量数据质量 - DQ约束
如何解释数据?
字段的含义？Key? 度量 ?
数据故障
输入、多种格式、缺失 / 缺省值
元数据与领域专家经验
Field 3 is Revenue. In dollars or cents? Field 7 is Usage. Is it censored?
Field 4 is a censored flag. How to handle it?
信息质量的定义
(1) L. English(1999) Consistently meeting all knowledge worker and end-customer expectations in all quality characteristics of the information products and services required to accomplish the enterprise mission or personal objectives; The degree to which information consistently meets the requirements and expectations of all knowledge workers who require it to perform their processes.
多数据来源和表现现象 数据质量问题的高成本和普遍性
DQ问题：600 Billion/year DQ问题：管理决策面临的重要问题
例子
T. Das|97336o8327 |24.95 |Y|-|0.0|1000 Ted J.|973-360-8779|2000 |N|M|NJ|1000
数据故障
由生成数据过程之外因素导致的数据变化
Changes in data layout / data types Integer becomes string, fields swap positions, etc.
Changes in scale / format Dollars vs. euros
新环境中的数据问题
新的数据范型
自动数据采集、大量数据，对收集数据或设计难控制 不适当使用已知的数据表示方式
联邦数据
异构集成数据、跨企业/部门数据，近似连接
数据采集与数据分析的分离
缺少一致或标准的数据表达，缺少数据含义和解释
新型应用
数据用于决策、预测，需要融合领域知识的挖掘
(2) IAIDQ(2006):The fitness for use of information; information that meets the requirements of its authors, users, and administrators.
影响质量的因素(1)
对不同类型的数据，有不同的质量问题
Federated data Massive, High dimensional data Descriptive data Longitudinal data Streaming data Web data Numeric vs. categorical vs. text data