Geographic information quality principles


Nhận dạng thông tin chất lượng Báo cáo thông tin chất lượng



tải về 354.17 Kb.
trang3/10
Chuyển đổi dữ liệu26.11.2017
Kích354.17 Kb.
#2980
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Nhận dạng thông tin chất lượng Báo cáo thông tin chất lượng



Hình 1 – Tổng quan về thông tin chất lượng dữ liệu
Identity Report

quality information quality information

image1

Figure 1 — An overview of data quality information

5.2 Các phần tử chất lượng dữ liệu và các phần tử con chất lượng dữ liệu

5.2 Data quality elements and data quality subelements

5.2.1 Các phần tử chất lượng dữ liệu

Các phần tử chất lượng dữ liệu sau đây, nếu có, sẽ được sử dụng để miêu tả một tập dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn được miêu tả rõ ràng trong đặc điểm kỹ thuật về sản phẩm:



  • Tính đầy đủ: sự hiện diện và thiếu vắng của các đối tượng, các thuộc tính và các mối quan hệ;

  • Lôgic nhất quán: mức độ tuân thủ đối với các quy tắc lôgic của cấu trúc dữ liệu, thuộc tính và các mối quan hệ (cấu trúc dữ liệu có thể là khái niệm, lôgic hoặc theo quy luật tự nhiên);

  • độ chính xác vị trí: sự chính xác về vị trị của các đối tượng;

  • độ chính xác thời gian: sự chính xác của các thuộc tính thời gian và những mối quan hệ thời gian của các đối tượng;

  • độ chính xác chuyên đề: sự chính xác của các thuộc tính định lượng và sự chính xác của các thuộc tính phi định lượng, sự phân loại của các đối tượng và các mối quan hệ của chúng.

Các phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung có thể được tạo ra để miêu tả một thành phần của chất lượng định lượng về một tập dữ liệu không được đề cập trong tiêu chuẩn quốc tế này.

5.2.1 Data quality elements

The following data quality elements, where applicable, shall be used to describe how well a dataset meets the criteria set forth in its product specification:



  • completeness: presence and absence of features, their attributes and relationships;



  • logical consistency: degree of adherence to logical rules of data structure, attribution and relationships (data structure can be conceptual, logical or physical);

  • positional accuracy: accuracy of the position of features;

  • temporal accuracy: accuracy of the temporal attributes and temporal relationships of features;



  • thematic accuracy: accuracy of quantitative attributes and the correctness of non-quantitative attributes and of the classifications of features and their relationships.

Additional data quality elements may be created to describe a component of the quantitative quality of a dataset not addressed in this International standard

5.2.2 Các phần tử con chất lượng dữ liệu

Đối với các phần tử chất lượng dữ liệu được xác định trong phần 5.2.1, các phần tử con chất lượng dữ liệu sau đây có thể sẽ được sử dụng để miêu tả các khía cạnh về chất lượng định lượng của một tập dữ liệu:



  • bao hàm tính hoàn thiện;

  • tính đầy đủ: dữ liệu vượt quá hiện diện trong một tập dữ liệu,

- không đầy đủ: không có dữ liệu từ một tập dữ liệu.

  • sự ổn định lôgic;

  • ổn định về khái niệm: tuân thủ các quy tắc của lược đồ khái niệm,

  • ổn định về miền giá trị: sự tuân thủ của các giá trị với các miền giá trị,

  • ổn định về định dạng: mức độ mà dữ liệu được lưu trữ phù hợp với cấu trúc vật lý của tập dữ liệu,

  • ổn định về tôpô: tính chính xác của các đặc tính tôpô mã hoá rõ ràng của một tập dữ liệu.



  • Độ chính xác vị trí;

  • độ chính xác tuyệt đối hay độ chính xác ngoại vi: sự giống nhau về các giá trị tọa độ được báo cáo với các giá trị được chấp nhận hoặc là đúng,

  • Độ chính xác nội hàm hoặc tương đối: sự giống nhau về vị trí tương đối của các đối tượng trong một tập dữ liệu với những vị trí tương đối tương ứng của chúng được chấp nhận hoặc là đúng,

  • độ chính xác vị trí dữ liệu lưới ô vuông: sự giống nhau về các giá trị vị trí dữ liệu lưới ô vuông với các giá trị được chấp nhận hoặc là đúng.

  • Độ chính xác thời gian;

- độ chính xác của phép đo thời gian: tính chính xác của các tham chiếu thời gian của một đối tượng (báo cáo lỗi đo đúng lúc),

- sự nhất quán về thời gian: tính chính xác của sự kiện hoặc các chuỗi sự kiện được sắp xếp nếu được báo cáo,

- hợp lệ về mặt thời gian : tính hợp lệ của dữ liệu theo thời gian.


  • độ chính xác nội dung chuyên đề;

- độ chính xác phân loại: so sánh các lớp được gán tới các đối tượng hoặc các thuộc tính của mô hình thế giới thực (ví dụ: mặt đất hoặc tập dữ liệu tham khảo).

- Tính chính xác của thuộc tính phi định lượng: tính chính xác của các thuộc tính phi định lượng,

- Tính chính xác của thuộc tính định lượng: tính chính xác của các thuộc tính định lượng,

Các phần tử con chất lượng dữ liệu bổ sung có thể được tạo ra cho bất kỳ các phần tử chất lượng dữ liệu nào.



5.2.2 Data quality subelements

For the data quality elements identified in 5.2.1, the following data quality subelements where applicable shall be used to describe aspects of the quantitative quality of a dataset:



  • completeness;

- commission: excess data present in a dataset,

- omission: data absent from a dataset.



  • logical consistency;

  • conceptual consistency: adherence to rules of the conceptual schema,

  • domain consistency: adherence of values to the value domains,

  • format consistency: degree to which data is stored in accordance with the physical structure of the dataset,

  • topological consistency: correctness of the explicitly encoded topological characteristics of a dataset.

  • positional accuracy;

  • absolute or external accuracy: closeness of reported coordinate values to values accepted as or being true,



  • relative or internal accuracy: closeness of the relative positions of features in a dataset to their respective relative positions accepted as or being true,



  • gridded data position accuracy: closeness of gridded data position values to values accepted as or being true.




  • temporal accuracy;

- accuracy of a time measurement: correctness of the temporal references of an item (reporting of error in time measurement),

- temporal consistency: correctness of ordered events or sequences, if reported,

- temporal validity: validity of data with respect to time.


  • thematic accuracy;

- classification correctness: comparison of the classes assigned to features or their attributes to a universe of discourse (e.g. ground truth or reference dataset),

- non-quantitative attribute correctness: correctness of non-quantitative attributes,

- quantitative attribute accuracy: accuracy of quantitative attributes.

Additional data quality subelements may be created for any of the data quality elements.



5.2.3 Miêu tả phần tử con chất lượng dữ liệu

Thông tin chất lượng phải được ghi lại cho mỗi phần tử con chất lượng dữ liệu thích hợp. Cơ chế ghi lại thông tin đầy đủ cho một phần tử con chất lượng dữ liệu sẽ được sử dụng trong 7 miêu tả của một phần tử con chất lượng dữ liệu:



  • phạm vi chất lượng dữ liệu;

  • Đo lường chất lượng dữ liệu;

  • Thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu;

  • Kết quả chất lượng dữ liệu;

  • Kiểu giá trị chất lượng dữ liệu;

  • Đơn vị giá trị chất lượng dữ liệu;

  • Ngày tháng chất lượng dữ liệu.

CHÚ THÍCH Sự miêu tả của một phần tử con chất lượng dữ liệu được quy định trong Điều 4

5.2.3 Descriptors of a data quality subelement

Quality information shall be recorded for each applicable data quality subelement. The mechanism for completely recording information for a data quality subelement shall be the use of the seven descriptors of a data quality subelement:



  • data quality scope;

  • data quality measure;

  • data quality evaluation procedure;

  • data quality result;

  • data quality value type;

  • data quality value unit;

  • data quality date.

NOTE The descriptors of a data quality subelement are defined in Clause 4.


5.3 Các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu

Các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu sau đây sẽ được sử dụng ở nơi thích hợp để miêu tả chất lượng phi định lượng của một tập dữ liệu:



  • Mục đích;

  • Cách sử dụng;

  • nguồn gốc.

Mục đích sẽ miêu tả lý do để tạo ra một tập dữ liệu và chứa thông tin về mục đích sử dụng của nó.

CHÚ THÍCH Mục đích sử dụng của một tập dữ liệu không nhất thiết phải giống như sử dụng thực tế của nó. Sử dụng thực tế được miêu tả bằng cách sử dụng phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu.

Cách sử dụng sẽ miêu tả (các) ứng dụng cho một tập dữ liệu đã được sử dụng. Cách sử dụng miêu tả sử dụng tập dữ liệu của nhà sản xuất dữ liệu hoặc bằng cách khác, khác biệt, người sử dụng dữ liệu.

Nguồn gốc sẽ miêu tả lịch sử của một tập dữ liệu, và được biết đến nhiều, thuật lại chu kỳ tồn tại của một tập dữ liệu từ việc sưu tập và thu nhận thông qua biên soạn và xuất xứ hình thức hiện tại của nó.

Nguồn gốc dữ liệu chứa hai thành phần duy nhất:


  • thông tin nguồn sẽ miêu tả tỉ lệ phần trăm của một tập dữ liệu;

  • bước xử lý hoặc lịch sử thông tin sẽ miêu tả một bản ghi những sự kiện hoặc những chuyển đổi trong đời của một tập dữ liệu, bao gồm quá trình sử dụng để duy trì tập dữ liệu liên tục hoặc định kỳ, và thời gian dẫn.

(Các) phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu bổ sung sẽ miêu tả một vùng chất lượng phi định lượng của một tập dữ liệu không được đề cập trong tiêu chuẩn quốc tế này.

5.3 Data quality overview elements

The following data quality overview elements where applicable shall be used to describe the non-quantitative quality of a dataset:



  • purpose;

  • usage;

  • lineage.

Purpose shall describe the rationale for creating a dataset and contain information about its intended use.

NOTE A dataset’s intended use is not necessarily the same as its actual use. Actual use is described using the data quality overview element usage.

Usage shall describe the application(s) for which a dataset has been used. Usage describes uses of the dataset by the data producer or by other, distinct, data users.

Lineage shall describe the history of a dataset and, in as much as is known, recount the life cycle of a dataset from collection and acquisition through compilation and derivation to its current form.

Lineage may contain two unique components:


  • source information shall describe the parentage of a dataset;

  • process step or history information shall describe a record of events or transformations in the life of a dataset, including the process used to maintain the dataset whether continuous or periodic, and the lead time.

Additional data quality overview element(s) shall describe an area of non-quantitative quality of a dataset not addressed in this International standard.

6. Xác định chất lượng thông tin địa lý

6. Identifying the quality of geographic information

    1. Xác định thông tin chất lượng định lượng

6.1 Identifying quantitative quality information

6.1.1 Tổng quát

Điều 6.1 miêu tả quy trình tổng quát để xác định thông tin chất lượng định lượng. Một số điều khoản phụ có thể không liên quan trong mọi trường hợp.



6.1.1 General

Clause 6.1 describe the general process for identifying quantitative quality information. Some of the subclauses may not be relevant in all cases.



6.1.2 Xác định các phần tử chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng

Tất cả các phần tử chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng đối với một tập dữ liệu sẽ được xác định. Một số phần tử chất lượng dữ liệu có thể không được ứng dụng cho một kiểu cụ thể của tập dữ liệu.

CHÚ THÍCH 1 Khả năng ứng dụng của một phần tử chất lượng dữ liệu nên được xác định bằng cách tham chiếu đến đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của tập dữ liệu.

VÍ DỤ Một tập dữ liệu tham chiếu không gian chỉ là tài liệu tham khảo bưu chính sẽ không có một phần tử chất lượng dữ liệu với độ chính xác về vị trí.

CHÚ THÍCH 2 các ví dụ minh hoạ về xác định các phần tử chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng có trong phụ lục C.


6.1.2 Identifying applicable data quality elements

All data quality elements applicable to a dataset shall be identified. Some data quality elements may not be applicable for a particular type of dataset.

NOTE 1 Applicability of a data quality element should be determined by reference to a dataset’s product specification.

EXAMPLE A dataset whose spatial references are postal references only will not have a data quality element of positional accuracy.

NOTE 2 Annex C contains examples of identifying applicable data quality elements.


6.1.3 Tạo các phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung

(Các) phần tử chất lượng dữ liệu mới có thể được đặt tên và định nghĩa nếu các phần tử chất lượng dữ liệu được liệt kê trong Tiêu chuẩn Quốc tế này không đề cập đầy đủ thành phần chất lượng. Tên và định nghĩa của phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung sẽ được thêm vào như một phần thông tin chất lượng của tập dữ liệu.



      1. Creating additional data quality elements

New data quality element(s) may be named and defined if the data quality elements listed in this International Standard do not sufficiently address a component of quality. The name and definition of an additional data quality element shall be included as a part of a dataset’s quality information.

6.1.4 Xác định các phần tử con chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng

Mọi phần tử con chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng đối với mỗi phần tử chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng sẽ được xác định (ít nhất một phần tử con chất lượng dữ liệu sẽ được xác định là có thể ứng dụng được với mỗi phần tử chất lượng dữ liệu). Một số phần tử con chất lượng dữ liệu của các phần tử chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng có thể không được ứng dụng đối với một kiểu tập dữ liệu nhất định.

CHÚ THÍCH 1 khả năng ứng dụng một phần tử con chất lượng dữ liệu cần được xác định bằng cách tham chiếu tới đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của tập dữ liệu.

CHÚ THÍCH 2 các ví dụ minh hoạ về xác định các phần tử con chất lượng dữ liệu có trong phụ lục C



6.1.4 Identifying applicable data quality subelements

All applicable data quality subelements for each applicable data quality element shall be identified (at least one data quality subelement shall be identified as applicable for each applicable data quality element). Some of an applicable data quality element’s data quality subelements may not be applicable to a particular type of dataset.

NOTE 1 Applicability of a data quality subelement should be determined by reference to a dataset’s product specification.

NOTE 2 Annex C contains examples of identifying applicable data quality subelements



6.1.5 Tạo các phần tử con chất lượng dữ liệu bổ sung

(Các) phần tử con chất lượng dữ liệu mới có thể được đặt tên và định nghĩa nếu phần tử con chất lượng dữ liệu được liệt kê trong Tiêu chuẩn quốc tế này không đề cập đầy đủ mọi khía cạnh về chất lượng. Tên và định nghĩa của phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung sẽ bao gồm như một phần thông tin chất lượng của tập dữ liệu.




6.1.5 Creating additional data quality subelements

New data quality subelement(s) may be named and defined if the data quality subelements listed in this International standard do not sufficiently address an aspect of quality. The name and definition of an additional data quality subelement shall be included as a part of a dataset’s quality information.



6.1.6 Sử dụng sự miêu tả phần tử con chất lượng dữ liệu

6.1.6.1 Phạm vi chất lượng dữ liệu

Ít nhất một phạm vi chất lượng dữ liệu sẽ được xác định cho mỗi phần tử con chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng. Phạm vi chất lượng dữ liệu có thể là một bộ dữ liệu mà một tập dữ liệu thuộc về nó hoặc một nhóm dữ liệu nhỏ hơn được định vị về mặt vật lý trong tập dữ liệu chia sẻ những đặc tính chung. Nếu phạm vi chất lượng dữ liệu không được xác định thì phạm vi chất lượng dữ liệu sẽ là tập dữ liệu.

CHÚ THÍCH (Những) phạm vi chất lượng dữ liệu cần được xác định bằng cách tham chiếu đến đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của một tập dữ liệu thông tin chất lượng phi định lượng cung cấp cho các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu.

Chất lượng có thể khác nhau bên trong một tập dữ liệu. Nhiều phạm vi chất lượng dữ liệu có thể được xác định cho mỗi phần tử con chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng để miêu tả đầy đủ thông tin chất lượng định lượng. Một phạm vi chất lượng dữ liệu được miêu tả đầy đủ. Các thông tin như sau có thể được sử dụng để miêu tả một phạm vi chất lượng dữ liệu:

- Mức (một bộ dữ liệu mà mỗi tập dữ liệu thuộc về nó hoặc một nhóm dữ liệu nhỏ hơn được định vị về mặt vật lý bên trong tập dữ liệu chia sẻ những đặc tính chung);

- kiểu đối tượng (danh sách các kiểu đối tượng, các thuộc tính đối tượng và mối quan hệ đối tượng) hoặc danh mục cụ thể (danh sách các đối tượng cụ thế, giá trị thuộc tính và các ví dụ về mối quan hệ đối tượng cụ thể);

- Phạm vi địa lý;

- Phạm vi thời gian (khung thời gian của tham chiếu và sự chính xác của khung thời gian).



6.1.6 Using the descriptors of a data quality subelement

6.1.6.1 Data quality scope

At least one data quality scope shall be identified for each applicable data quality subelement. A data quality scope may be a dataset series to which a dataset belongs, the dataset or a smaller grouping of data located physically within the dataset sharing common characteristics. If a data quality scope cannot be identified, the data quality scope shall be the dataset.

NOTE Data quality scope(s) should be determined by reference to a dataset’s product specification and the non-quantitative quality information provided for data quality overview elements.

Quality can vary within a dataset. Multiple data quality scopes may be identified for each applicable data quality subelement to more completely describe quantitative quality information. A data quality scope shall be adequately described. The following can be used to describe a data quality scope:

- the level (a dataset series to which a dataset belongs, the dataset or a smaller grouping of data located physically within the dataset sharing common characteristics);

- the types of items (lists of feature types, feature attributes and feature relationships) or specific items (lists of feature instances, attribute values and instances of feature relationships);

- the geographic extent;

- the temporal extent (the time frame of reference and accuracy of the time frame).



6.1.6.2 Đo chất lượng dữ liệu

Đo chất lượng dữ liệu sẽ được quy định cho mỗi phạm vi chất lượng dữ liệu. Đo chất lượng dữ liệu sẽ miêu tả tóm tắt và đặt tên, một cái tên tồn tại, kiểu thử nghiệm được áp dụng cho các dữ liệu theo quy định của một phạm vi chất lượng dữ liệu và sẽ bao gồm ranh giới hoặc các tham số giới hạn.

CHÚ THÍCH 1 các ví dụ về ranh giới hoặc các tham số giới hạn là những khoảng cách tin cậy và tỉ lệ lỗi.

Tiêu chuẩn quốc tế này công nhận rằng chất lượng của một tập dữ liệu được đo bằng cách sử dụng các thử nghiệm đa dạng. Một chỉ tiêu đo lường chất lượng dữ liệu duy nhất có thể không đủ để đánh giá đầy đủ chất lượng dữ liệu được quy định bởi một phạm vi chất lượng dữ liệu và quy định đo chất lượng cho tất cả các cách sử dụng của một tập dữ liệu. Việt kết hợp nhiều chỉ tiêu đo lường chất lượng dữ liệu có thể đem lại những thông tin hữu ích. Phép đo chất lượng dữ liệu đa chỉ tiêu có thể được cung cấp cho dữ liệu được quy định bởi một phạm vi chất lượng dữ liệu.

CHÚ THÍCH 2 ISO 19114 gồm các ví dụ về đặt tên và miêu tả kiểu đo chất lượng dữ liệu.


        1. Data quality measure

One data quality measure shall be provided for each data quality scope. A data quality measure shall briefly describe and name, where a name exists, the type of test being applied to the data specified by a data quality scope and shall include bounding or limiting parameters.

NOTE 1 Examples of bounding or limiting parameters are confidence intervals and error rates.

This International standard recognizes that the quality of a dataset is measured using a variety of tests. A single data quality measure might be insufficient for fully evaluating the quality of the data specified by a data quality scope and providing a measure of quality for all possible utilizations of a dataset. A combination of data quality measures can give useful information. Multiple data quality measures may be provided for the data specified by a data quality scope.

NOTE 2 ISO 19114 includes examples of names and descriptions of types of data quality measures


6.1.6.3 Thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu

Thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu sẽ được cung cấp cho mỗi phép đo chất lượng dữ liệu. Thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu sẽ miêu tả, hoặc miêu tả tài liệu tham khảo, phương pháp luận thường áp dụng đo chất lượng dữ liệu vào dữ liệu được chỉ rõ bởi phạm vi chất lượng dữ liệu và sẽ bao gồm báo cáo về phương pháp luận.

CHÚ THÍCH 1 Các ví dụ về tài liệu được xuất bản các điều khoản hoặc các tiêu chuẩn công nghiệp được chấp nhận

CHÚ THÍCH 2 ISO 19114 bao gồm khung thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng đối với các tập dữ liệu và tiếp tục làm rõ kiểu thông tin được báo cáo trong thủ tục đánh giá chất lượng dữ liệu.



        1. Data quality evaluation procedure

One data quality evaluation procedure shall be provided for each data quality measure. A data quality evaluation procedure shall describe, or reference documentation describing, the methodology used to apply a data quality measure to the data specified by a data quality scope and shall include the reporting of the methodology.

NOTE 1 Examples of documentation are published articles or accepted industry standards.

NOTE 2 ISO 19114 includes a data quality evaluation procedure framework applicable to datasets and further clarifies the type of information to be reported in a data quality evaluation procedure.


6.1.6.4 Kết quả chất lượng dữ liệu

Kết quả chất lượng dữ liệu sẽ được cung cấp cho mỗi phép đo chất lượng dữ liệu. Kết quả chất lượng dữ liệu sẽ là:

- giá trị hoặc tập các giá trị đạt được từ việc áp dụng đo chất lượng dữ liệu với dữ liệu được quy định bởi phạm vi chất lượng dữ liệu, hoặc


  • kết quả đánh giá giá trị hoặc tập các giá trị thu được từ việc ứng dụng đo chất lượng dữ liệu với dữ liệu được quy định bởi phạm vi chất lượng dữ liệu dựa vào mức chất lượng phù hợp có thể chấp nhận. Kiểu kết quả chất lượng dữ liệu này được đề cập trong Tiêu chuẩn Quốc tế này như là đạt- không đạt (pass - fail).

Cả hai kiểu kết quả chất lượng dữ liệu được xác định trong Tiêu chuẩn quốc tế này có thể được cung cấp.

CHÚ THÍCH ISO 19114 đề cập đến việc xác định các mức chất lượng phù hợp.



        1. Data quality result

One data quality result shall be provided for each data quality measure. The data quality result shall be either:

- the value or set of values obtained from applying a data quality measure to the data specified by a data quality scope, or

- the outcome of evaluating the value or set of values obtained from applying a data quality measure to the data specified by a data quality scope against a specified acceptable conformance quality level. This type of data quality result is referred to in this International standard as pass-fail.

Both types of data quality results identified in this International standard may be provided.

NOTE ISO 19114 addresses the determination of conformance quality levels.


6.1.6.5 Kiểu giá trị chất lượng dữ liệu

Kiểu giá trị chất lượng dữ liệu sẽ được cung cấp cho mỗi kết quả chất lượng dữ liệu.

CHÚ THÍCH Kiểu giá trị chất lượng dữ liệu đạt hoặc không đạt là “biến boolean”.


6.1.6.5 Data quality value type

One data quality value type shall be provided for each data quality result.

NOTE The data quality value type for pass-fail is “boolean variable”.


6.1.6.6 Đơn vị giá trị chất lượng dữ liệu

Đơn vị giá trị chất lượng dữ liệu, nếu thích hợp, sẽ được cung cấp cho mỗi kết quả chất lượng dữ liệu.



6.1.6.6 Data quality value unit

One data quality value unit, if applicable, shall be provided for each data quality result.



6.1.6.7

Ngày tháng chất lượng dữ liệu

Ngày tháng chất lượng dữ liệu sẽ được cung cấp cho mỗi phép đo chất lượng dữ liệu phù hợp với những yêu cầu về lược đồ thời gian của ISO 19108.



6.1.6.7

Data quality date

One data quality date shall be provided for each data quality measure in conformance with the requirements of ISO 19108’s temporal schema.



6.2 Xác định thông tin chất lượng phi định lượng

6.2 Identifying non-quantitative quality information

6.2.1 Xác định các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu thích hợp

Mục đích của tập dữ liệu sẽ luôn là tính ứng dụng của nó

Các cách sử dụng của một tập dữ liệu mà nhà sản xuất nhận biết là khả năng có thể ứng dụng.

Nguồn gốc của một tập dữ liệu sẽ luôn được ứng dụng. Trong trường hợp đặc biệt, thông tin về nguồn gốc dữ liệu có thể không được biết đến. Hoặc là nguồn gốc hoặc một lời giải thích của việc thiếu thông tin nguồn gốc dữ liệu sẽ được báo cáo.

Nguồn gốc cho một nhóm dữ liệu nhỏ hơn trong một tập dữ liệu được quy định bởi một phạm vi chất lượng dữ liệu có thể được thu thập và khác với nguồn gốc phần còn lại của tập dữ liệu. Nguồn gốc dữ liệu khác có thể được cung cấp cho một nhóm dữ liệu nhỏ hơn trong một tập dữ liệu được quy định bởi phạm vi chất lượng dữ liệu như một phần thông tin chất lượng phi định lượng của tập dữ liệu đối với thông tin chất lượng phi định lượng đầy đủ hơn.


6.2.1 Identifying applicable data quality overview elements

Purpose of a dataset shall always be applicable.

All usage of a dataset that the producer is aware of shall be applicable.

Lineage of a dataset shall always be applicable. In extreme cases, information about lineage may not be known. Either lineage or an explanation of the lack of lineage information shall be reported.

Lineage for smaller groupings of data within a dataset specified by a data quality scope can be collected for and differ from the rest of the dataset’s lineage. Differing lineage may be provided for smaller groupings of data within a dataset specified by a data quality scope as a part of a dataset’s non-quantitative quality information for more complete non-quantitative quality information.


6.2.2 Tạo phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu bổ sung.

(Các) Phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu mới có thể được đặt tên và định nghĩa nếu các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu được xác định trong Tiêu chuẩn quốc tế này không đề cập đến một vùng chất lượng phi định lượng chung. Tên và định nghĩa của phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu bổ sung sẽ được đề cập như là một phần của thông tin chất lượng của nó.



6.2.2 Creating additional data quality overview elements

New data quality overview element(s) may be named and defined if the data quality overview elements identified in this International standard do not address an area of general non-quantitative quality. The name and definition of an additional data quality overview element shall be included as a part of its quality information.



  1. Báo cáo thông tin chất lượng

7. Reporting quality information

7.1 Báo cáo thông tin chất lượng định lượng

Thông tin chất lượng định lượng sẽ được báo cáo bằng siêu dữ liệu phù hợp với các yêu cầu của ISO 19115.

Thông tin chất lượng định lượng bổ sung sẽ được báo cáo bằng cách sử dụng báo cáo đánh giá chất lượng phù hợp với các yêu cầu của ISO 19114.


7.1 Reporting quantitative quality information

Quantitative quality information shall be reported as metadata in conformance with the requirements of ISO 19115.

Quantitative quality information shall additionally be reported using a quality evaluation report in conformance with the requirements of ISO 19114.


7.2 Báo cáo thông tin chất lượng phi định lượng

Thông tin chất lượng phi định lượng sẽ được báo cáo bằng siêu dữ liệu phù hợp với các yêu cầu của ISO 19115.

CHÚ THÍCH Thông tin chất lượng phi định lượng không được báo cáo trong báo cáo đánh giá chất lượng của ISO 19114.


7.2 Reporting non-quantitative quality information

Non-quantitative quality information shall be reported as metadata in conformance with the requirements of ISO 19115.

NOTE Non-quantitative quality information is not reported in ISO 19114's quality evaluation report.



tải về 354.17 Kb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10




Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©tieuluan.info 2022
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương