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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Formal Taxonomy of Temporal Data Defects

verfasst von : João Marcelo Borovina Josko

Erschienen in: Data Quality and Trust in Big Data

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Data quality assessment outcomes are essential for analytical processes reliability, especially when they are related to temporal data. Such outcomes depend on efficiency and efficacy of (semi-)automated approaches that are determined by understanding the problem associated with each data defect. Despite the small number of works that describe temporal data defects regarding to accuracy, completeness and consistency, there is a significant heterogeneity of terminology, nomenclature, description depth and number of examined defects. To cover this gap, this work reports a taxonomy that organizes temporal data defects according to a five-step methodology. The proposed taxonomy enhances the descriptions and coverage of defects with regard to the related works, and also supports certain requirements of data quality assessment, including the design of visual analytics solutions to support data quality assessment.

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Metadaten
Titel
A Formal Taxonomy of Temporal Data Defects
verfasst von
João Marcelo Borovina Josko
Copyright-Jahr
2019
Buch
Data Quality and Trust in Big Data

Print ISBN: 978-3-030-19142-9

Electronic ISBN: 978-3-030-19143-6

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-19143-6_7