Einverständniserklärung zu Cookies, Daten- und Trackinginformationen Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren. Beim Besuch dieser Webseite werden Informationen gespeichert. Bei der Darstellung von Produkten werden Bilder von an anderen Webseiten geladen. Um das zu ermöglichen, ist es nötig, dass ihr Browser Verbindungen zu anderen Servern aufbaut und dorthin Daten überträgt. Die Verarbeitung der an Kostenscout.de gesendeten Daten erfolgt zur Leistungserbringung, zu statistischen sowie werbetechnischen Zwecken. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung und Datenverarbeitung zu. Datenschutzinformationen ansehen
Foundations of Data Quality Management
Data quality is one of the most important problems in data management. A database system typically aims to support the creation, maintenance and use of large amount of data, focusing on the quantity of data. However, real-life data are often dirty: inconsistent, duplicated, inaccurate, incomplete, or stale. Dirty data in a database routinely generate misleading or biased analytical results and decisions, and lead to loss of revenues, credibility and customers. With this comes the need for data quality management. In contrast to traditional data management tasks, data quality management is to enable the detection and correction of errors in the data, syntactic or semantic, in order to improve the quality of the data and hence, add values to business processes. This monograph gives an overview of fundamental issues underlying central aspects of data quality, namely, data consistency, deduplication, accuracy, currency, and information completeness. We promote a uniform logical framework for dealing with these issues, based on data quality rules. The text is organized into seven chapters, focusing on relational data. Chapter 1 introduces data quality issues. A conditional dependency theory is developed in Chapter 2, for capturing data inconsistencies. It is followed by practical techniques in Chapter 3 for discovering conditional dependencies, and for detecting inconsistencies and repairing data based on conditional dependencies. Matching dependencies are introduced in Chapter 4, as matching rules for data deduplication. A theory of relative information completeness is studied in Chapter 5, revising the classical Closed World Assumption and the Open World Assumption, to characterize incomplete information in the real world. A data currency model is presented in Chapter 6, to identify the current values of entities in a database and to answer queries with the current values, in the absence of reliable timestamps. Finally, interactions between these data quality issues are explored in Chapter 7. Important theoretical results and practical algorithms are covered, but formal proofs are omitted. The bibliographical notes contain pointers to papers in which the results were presented and proved, as well as references to materials for further reading. This text is intended for a seminar course at the graduate level. It is also to serve as a useful resource for researchers and practitioners who are interested in the study of data quality. The fundamental research on data quality draws on several areas, including mathematical logic, computational complexity and database theory. It has raised as many questions as it has answered, and is a rich source of questions and vitality. von Fan, Wenfei;Geerts, Floris;
Die bei uns gelisteten Preise basieren auf Angaben der gelisteten Händler zum Zeitpunkt unserer Datenabfrage. Diese erfolgt einmal täglich. Von diesem Zeitpunkt bis jetzt können sich die Preise bei den einzelnen Händlern jedoch geändert haben. Bitte prüfen sie auf der Zielseite die endgültigen Preise.
Die Sortierung auf unserer Seite erfolgt nach dem besten Preis oder nach bester Relevanz für Suchbegriffe (je nach Auswahl).
Für manche Artikel bekommen wir beim Kauf über die verlinkte Seite eine Provision gezahlt. Ob es eine Provision gibt und wie hoch diese ausfällt, hat keinen Einfluß auf die Suchergebnisse oder deren Sortierung.
Unser Preisvergleich listet nicht alle Onlineshops. Möglicherweise gibt es auf anderen bei uns nicht gelisteten Shops günstigere Preise oder eine andere Auswahl an Angeboten.
Versandkosten sind in den angezeigten Preisen und der Sortierung nicht inkludiert.
* - Angaben ohne Gewähr. Preise und Versandkosten können sich zwischenzeitlich geändert haben. Bitte prüfen sie vor dem Kauf auf der jeweiligen Seite, ob die Preise sowie Versandkosten noch aktuell sind.
