data quality
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Rencontre « Data quality » FNRS-ULB-Smals le 28/01/2015 à l’Université Libre de Bruxelles
La prochaine réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » se tiendra le mercredi 28 janvier 2015 à 14h00 à l’Université Libre de Bruxelles (auditoire AY 2 108, bâtiment A campus du Solbosch). Le groupe, dont nous avons fêté les vingt ans lors de la précédente journée
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Dix bonnes pratiques pour améliorer et maintenir la qualité des données
(dernière mise à jour : décembre 2021) Les bases de données se prêtent aux métaphores financières. Ne les désigne-t-on pas souvent par le terme « banques de données » ? Elles évoqueraient ainsi un capital d’information sur lequel on peut faire des retraits à la demande. A condition que le compte soit correctement approvisionné…(*) Vu l’actualité des enjeux soulevés, dès
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Open Data et eGovernment
Cette note propose un regard critique sur le phénomène des « open data » dans l’eGovernment, à l’heure où une directive européenne récemment parue en 2013 en encourage la diffusion. Une question cruciale sera omniprésente : la qualité des « open data » eu égard à leurs usages attendus, qualité potentiellement douteuse, dans la mesure où
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Open data et eGovernment : au delà des idées reçues, quelques bonnes pratiques
Né aux États-Unis, le mouvement open data est officialisé depuis la loi « Freedom of Information Act » de 1966. Son ampleur s’est accrue à la fin des années 1990 avec l’émergence d’Internet. L’encyclopédie libre Wikipedia fondée en 2001 constitue un exemple bien connu d’information ouverte au grand public et alimentée par celui-ci. Son contenu, dont la
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Streamlining Analytics
Deze researchnote vat de infosessie ‘Streamlining Analytics’ samen, gepresenteerd in juni 2013. Streamlining Analytics bespreekt drie barrières die het introduceren van analytics in bestaande organisaties bemoeilijken: (1) een trage en complexe architectuur, (2) een niet-optimale aanpak van dataquality-problemen en (3) een atypisch projectkader waarbinnen analyticsprojecten uitgevoerd worden. Voor elk van deze barrières reiken we mogelijke
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Rencontre « Data quality » FNRS-ULB-Smals le 30/01/2014 à l’Université Libre de Bruxelles
La prochaine réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » se tiendra le jeudi 30 janvier 2014 à 14h00 à l’Université Libre de Bruxelles (salle Solvay, bâtiment NO, 5ème étage, campus de la Plaine). L’accès à la rencontre, qui est financée par le Fonds National
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Une adresse e-mail pour chaque citoyen ?
Lors de l’étude que nous avons menée sur la qualité des adresses e-mails dans une série de bases de données des administrations et qui a déjà mené à trois articles de ce blog (1, 2, 3), mettant en évidence la grande difficulté à maintenir une adresse e-mail correcte pour chaque citoyen, une question nous a
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Vérifier une adresse e-mail : un problème facile ? Partie III
Contrôler qu’un e-mail a bien été consulté n’est pas une chose facile, et dans le meilleur des cas, ne pourra être fait qu’avec un degré de certitude très peu élevé. En général, dans les sociétés qui utilisent un gestionnaire d’envoi de campagne de marketing (CRM) à la pointe de la technologie, utilisant les techniques de
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Vérifier une adresse e-mail : un problème facile ? Partie II
Nous avons vu dans l’article précédent comment vérifier qu’une adresse électronique était susceptible d’exister, en en vérifiant la syntaxe, ou, autrement dit, qu’elle était grammaticalement correcte. Nous y avons montré que, pour faire les choses le plus précisément possible, et donc éliminer d’entrée de jeu un maximum d’adresses erronées, la problématique était bien plus complexe qu’imaginée
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“Data Virtualization” : perspectives et points d’attention
L’approche “Data Virtualization” émerge depuis quelques années dans la littérature et sur le marché IT (voir par exemple : R. F. Van der Lans, “Data Virtualization for BI Systems. Revolutionizing Data Integration for Datawarehouse“, Morgan Kaufmann, Elsevier, 2012). A l’heure du “Big Data“, cette approche propose de séparer couches physiques, logiques et conceptuelles, pour faciliter l’accès aux
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