Geographic information quality principles



tải về 354.17 Kb.
trang4/10
Chuyển đổi dữ liệu26.11.2017
Kích354.17 Kb.
#2980
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10



Phụ lục A

(quy định)



Bộ thử nghiệm giản lược

Annex A

(normative)

Abstract test suite


A.1 Bộ thử nghiệm giản lược

A.1 Abstract test suite

A.1.1 Tổng quát

Tất cả các trường hợp thử nghiệm trong phụ lục này là kiểu thử nghiệm: Cơ bản



A.1.1 General

All of the test cases in this annex are of the Test Type: Basic.



A.1.2 Xác định trường hợp thử nghiệm: thử nghiệm thành phần

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách đảm bảo các thành phần của chất lượng được sử dụng trong miêu tả chất lượng.

b) Phương pháp thử nghiệm: thử nghiệm miêu tả chất lượng và xác minh các phần tử chất lượng dữ liệu (cùng với các phần tử con chất lượng dữ liệu và miêu tả một phần tử chất lượng dữ liệu) đã được sử dụng để cung cấp thông tin chất lượng định lượng .

Kiểm tra miêu tả chất lượng và xác minh các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu được sử dụng để cung cấp thông tin chất lượng phi định lượng.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 5.1


A.1.2 Test case identifier: Component test

  1. Test Purpose: to determine conformance by ensuring the components of quality are used in the quality description.

  2. Test Method: examine the quality description and verify data quality elements (together with data quality subelements and the descriptors of a data quality subelement) have been used to provide quantitative quality information.

Examine the quality description and verify data quality overview elements have been used to provide non-quantitative quality information.

  1. Reference: ISO 19113:2002, 5.1.

A.1.3 Xác định trường hợp thử nghiệm: thử nghiệm tính hợp lệ

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách đảm bảo tính hợp lệ của miêu tả chất lượng.

b) Phương pháp thử nghiệm: thử nghiệm miêu tả chất lượng và xác minh các phần tử chất lượng dữ liệu của nó và phần tử con chất lượng dữ liệu được liệt kê trong Tiêu chuẩn quốc tế này hoặc các phần tử được bổ sung và miêu tả thành phần hoặc khía cạnh của các chất lượng định lượng không được quy định rõ trong Tiêu chuẩn quốc tế này.

Kiểm tra việc miêu tả chất lượng và xác minh sự miêu tả phần tử con chất lượng dữ liệu xác định trong Tiêu chuẩn quốc tế này đã được sử dụng để miêu tả chất lượng định lượng.

Kiểm tra việc miêu tả chất lượng và xác minh các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu của nó được liệt kê trong Tiêu chuẩn quốc tế này hoặc bổ sung và miêu tả một vùng chất lượng phi định lượng mà không được quy định rõ trong Tiêu chuẩn quốc tế này.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 5.2 và 5.3



A.1.3 Test case identifier: Validity test

  1. Test Purpose: to determine conformance by ensuring the validity of the quality description.



  1. Test Method: examine the quality description and verify its data quality elements and data quality subelements are listed in this International standard or are additional and describe a component or aspect of quantitative quality that is not specifically identified in this International standard.

Examine the quality description and verify the descriptors of a data quality subelement identified in this International standard have been used to describe quantitative quality.

Examine the quality description and verify its data quality overview elements are listed in this International Standard or are additional and describe an area of non-quantitative quality that is not specifically identified in this International standard.



  1. Reference: ISO 19113:2002, 5.2 and 5.3.

A.1.4 Xác định trường hợp thử nghiệm: thử nghiệm khả năng ứng dụng chất lượng định lượng

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách đảm bảo khả năng ứng dụng của miêu tả chất lượng định lượng.

b) Phương pháp thử nghiệm: xác định các thông báo đặc điểm kỹ thuật về sản phẩm liên quan đến chất lượng định lượng và sử dụng chúng để xác định các phần tử chất lượng dữ liệu ứng dụng của chúng. So sánh các phần tử con chất lượng dữ liệu ứng dụng với các phần tử con chất lượng dữ liệu được sử dụng trong miêu tả chất lượng để đảm bảo tất cả các phần tử con chất lượng dữ liệu ứng dụng đối với tập dữ liệu đã được xác định và được sử dụng trong miêu tả chất lượng.

CHÚ THÍCH Sự phù hợp là hợp lệ nếu các phần tử con chất lượng dữ liệu không ứng dụng được sử dụng bổ sung để miêu tả chất lượng định lượng. Tuy nhiên, các phần tử con chất lượng dữ liệu không ứng dụng không thể tuỳ thuộc vào việc thử nghiệm phù hợp hơn nữa

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 6.1


A.1.4 Test case identifier: Quantitative quality applicability test

  1. Test Purpose: to determine conformance by ensuring the applicability of the quantitative quality description.

  2. Test Method: identify the product specification statements relevant to quantitative quality and use them to identify the applicable data quality elements and their applicable data quality subelements. Compare the applicable data quality subelements with the data quality subelements used in the quality description to ensure all data quality subelements applicable to the dataset have been identified and used in the quality description.

NOTE Conformance is valid if nonapplicable data quality subelements are additionally used to describe quantitative quality. However, the non-applicable data quality subelements cannot be subjected to further conformance testing.

c) Reference: ISO 19113:2002, 6.1.



A.1.5 Xác định trường hợp thử nghiệm: thử nghiệm khả năng ứng dụng chất lượng phi định lượng

a) Mục đích kiểm tra: để xác định sự phù hợp bằng cách đảm bảo khả năng ứng dụng miêu tả chất lượng phi định lượng.

b) Phương pháp kiểm tra: Xác minh các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu ứng dụng được sử dụng để miêu tả chất lượng phi định lượng

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 6.2



A.1.5 Test case identifier: Non-quantitative quality applicability test

  1. Test Purpose: to determine conformance by ensuring the applicability of the non-quantitative quality description.

  2. Test Method: verify the applicable data quality overview elements are used to describe non-quantitative quality.

  3. c) Reference: ISO 19113:2002, 6.2.

A.1.6 Xác định trường hợp thử nghiệm: thử nghiệm riêng biệt

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách đảm bảo các hạng mục bổ sung trong miêu tả chất lượng là duy nhất và thông tin về một mục bổ sung được cung cấp đầy đủ.

b) Phương pháp thử nghiệm: thử nghiệm các phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung và đảm bảo mỗi phần tử trong số chúng giải quyết một thành phần chất lượng định lượng không được liệt kê rõ và được miêu tả trong Tiêu chuẩn quốc tế này.

Kiểm tra các phần tử chất lượng dữ liệu bổ sung và đảm bảo mỗi phần tử sẽ giải quyết một khía cạnh chất lượng định lượng không được liệt kê rõ và được miêu tả trong Tiêu chuẩn quốc tế này.

Kiểm tra các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu bổ sung, đảm bảo mỗi phần tử trong số chúng được đại diện cho một yếu tố chất lượng phi định lượng không được liệt kê rõ và được miêu tả trong Tiêu chuẩn quốc tế này.

Xác định tên và miêu tả mục bổ sung là một phần của miêu tả chất lượng.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 6.1.3, Điều 6.1.5 và Điều 6.2.2.


A.1.6 Test case identifier: Exclusiveness test

  1. Test Purpose: to determine conformance by ensuring additional items in the quality description are exclusive and that sufficient information about an additional item is provided.

  2. Test Method: examine all additional data quality elements and ensure each addresses a component of quantitative quality that is not specifically listed and described in this International standard.

Examine all additional data quality subelements and ensure each addresses an aspect of quantitative quality that is not specifically listed and described in this International standard.

Examine all additional data quality overview elements and ensure each addresses an area of non-quantitative quality that is not specifically listed and described in this International standard.

Ascertain the name and a description of the additional item are a part of the quality description.


  1. Reference: ISO 19113:2002, 6.1.3, 6.1.5 and 6.2.2.

A.1.7 Xác định trường hợp thử nghiệm: Sử dụng đúng cách miêu tả một phần tử con chất lượng dữ liệu.

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách xác minh miêu tả của một phần tử con chất lượng dữ liệu đã được sử dụng đúng trong miêu tả chất lượng.

b) Phương pháp thử nghiệm: so sánh Tiêu chuẩn quốc tế này và thông tin chất lượng đã cung cấp cho mỗi phần tử con chất lượng dữ liệu có thể ứng dụng (bao gồm các phần tử con chất lượng dữ liệu bổ sung) để xác định các quy tắc xuất hiện cho việc sử dụng miêu tả phần tử con chất lượng đã được theo sau.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 6.1.6



A.1.7 Test case identifier: Correct use of the descriptors of a data quality subelement

  1. Test Purpose: to determine conformance by verifying that the descriptors of a data quality subelement have been correctly used in the quality description.

  2. Test Method: compare this International standard and the quality information supplied for each applicable data quality subelement (including additional data quality subelements) to determine the occurrence rules for using descriptors of a data quality subelement have been followed.

  3. Reference: ISO 19113:2002,6.1.6.

A.1.8 Xác định trường hợp thử nghiệm: Báo cáo thông tin chất lượng bằng siêu dữ liệu

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách xác minh miêu tả chất lượng được thông báo bằng siêu dữ liệu.

b) Phương pháp thử nghiệm: xác minh thông tin chất lượng định lượng đã được thông báo bằng siêu dữ liệu phù hợp với ISO 19115.

Xác minh thông tin chất lượng phi định lượng đã được thông báo bằng siêu dữ liệu phù hợp với ISO 19115.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 7


A.1.8 Test case identifier: Reporting quality information as metadata

  1. Test Purpose: to determine conformance by verifying the quality description is reported as metadata.

  2. Test Method: verify that quantitative quality information has been reported as metadata in conformance with ISO 19115.

Verify that non-quantitative quality information has been reported as metadata in conformance with ISO 19115.

  1. Reference: ISO 19113:2002, Clause 7.

A.1.9 Xác định trường hợp thử nghiệm: Báo cáo thông tin chất lượng định lượng bằng cách sử dụng báo cáo đánh giá chất lượng.

a) Mục đích thử nghiệm: để xác định sự phù hợp bằng cách xác minh chất lượng định lượng của miêu tả chất lượng được báo cáo bằng báo cáo đánh giá chất lượng.

b) Phương pháp thử nghiệm: xác minh thông tin chất lượng định lượng được báo cáo trong báo cáo đánh giá chất lượng phù hợp với các yêu cầu của ISO 19114.

c) Tham khảo: ISO 19113:2002, Điều 7.1



A.1.9 Test case identifier: Reporting quantitative quality information using a quality evaluation report

a) Test Purpose: to determine conformance by verifying the quantitative quality of the quality description is reported as a quality evaluation report.

b) Test Method: verify that quantitative quality information is reported in a quality evaluation report in conformance with the requirements of ISO 19114.

c) Reference: ISO 19113:2002, 7.1.





Phụ lục B

( tham khảo)



Các khái niệm chất lượng dữ liệu và cách sử dụng của chúng

Annex B

(informative)

Data quality concepts and their use


B.1 Cơ bản

Một tập dữ liệu được định nghĩa là một bộ sưu tập nhận dạng của dữ liệu. Các thực thể trình bày dữ liệu về thế giới thực được đặc trưng bởi có các khía cạnh không gian, chủ đề và thời gian. Quá trình giản lược từ thế giới thực đến mô hình thế giới thực liên quan đến mô hình các đặc điểm có tiềm năng vô hạn của các thực thể trong thế giới thực vào một dạng mô hình lý tưởng được định nghĩa bởi vị trí, chủ đề và thời gian để tạo ra một mô hình thông minh và đặc trưng cho các thực thể này. Mô hình thế giới thực được miêu tả bởi đặc điểm kỹ thuật về sản phẩm, dựa vào nội dung của [các phần về] một tập dữ liệu được thử nghiệm về chất lượng của nó.



B.1 Background

A dataset is defined as an identifiable collection of data. Those data represent entities of the real-world which are characterized by having spatial, thematic and temporal aspects. The process of abstracting from the real world to the universe of discourse involves modelling the potentially infinite characteristics of real-world entities into an ideal form defined by a position, a theme and a time for the reason of making intelligible and representable these entities. The universe of discourse is described by a product specification, against which the content of [parts of] a dataset is tested for its quality.



B.2 Mục đích của các khái niệm chất lượng dữ liệu

Vì một tập dữ liệu không được sản xuất chung cho một ứng dụng cụ thể mà là để cho một tập các ứng dụng giả định, chất lượng của tập dữ liệu chỉ có thể được đánh giá bằng cách biết các phần tử chất lượng dữ liệu và các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu. Các phần tử chất lượng dữ liệu đánh giá sự khác biệt giữa tập dữ liệu sản xuất và mô hình thế giới thực (là các tập dữ liệu hoàn hảo tương ứng với đặc điểm kỹ thuật sản phẩm). Các phần tử tổng quan chất lượng dữ liệu cung cấp tổng quát thông tin phi định lượng. Mục đích cung cấp thông tin nhằm tạo ra tập dữ liệu và dự định sử dụng tập dữ liệu. Sử dụng việc cung cấp thông tin về loại ứng dụng cho tập dữ liệu đã được sử dụng. Nguồn gốc miêu tả lịch sử của tập dữ liệu.

Các khái niệm chất lượng dữ liệu cung cấp một khuôn mẫu quan trọng cho các nhà sản xuất và người sử dụng dữ liệu. Một nhà sản xuất dữ liệu được cung cấp các phương tiện để xác định bản đồ được sử dụng như thế nào để tạo ra một tập dữ liệu phản ánh mô hình thế giới thực của nó. Các nhà sản xuất dữ liệu có thể xác định một tập dữ liệu đáp ứng tiêu chuẩn được miêu tả rõ ràng trong đặc điểm kỹ thuật sản phẩm của nó đến mức nào. Những người sử dụng dữ liệu được cung cấp các phương tiện để đánh giá tập dữ liệu có nguồn gốc từ mô hình thế giới thực được tạo ra có đạt được các yêu cầu của người sử dụng dữ liệu hay không. Người sử dụng dữ liệu có thể đánh giá chất lượng để xác định nếu một tập dữ liệu có thể đáp ứng các yêu cầu ứng dụng (xem hình B.1).


B.2 Purpose of data quality concepts

Since a dataset is not generally produced for a specific application but rather for a set of supposed applications, the quality of the dataset can only be assessed by knowing the data quality elements and the data quality overview elements. The data quality elements evaluate the difference between the dataset produced and the universe of discourse (that is the perfect dataset that corresponds to the product specification). The data quality overview elements provide general, non-quantitative information. The purpose gives information on the reasons for creating the dataset and on the intended use of the dataset. The usage provides information on the kind of application for which the dataset has been used. Lineage describes the history of the dataset.

Data quality concepts provide an important framework for data producers and data users. A data producer is given the means for specifying how well the mapping used to create a dataset reflects its universe of discourse. Data producers can validate how well a dataset meets the criteria set forth in its product specification. Data users are given the means for assessing a dataset derived from a universe of discourse identified as being coincident with requirements of a data user’s application. Data users can assess quality to ascertain if a dataset can satisfy the requirements of an application (see Figure B.1).


B.3 Cấu trúc của các tập dữ liệu và các thành phần miêu tả chất lượng

Một tập dữ liệu có thể thuộc về một bộ dữ liệu. Chất lượng của tất cả các tập dữ liệu thành viên thuộc bộ dữ liệu thường là giống nhau. Khái niệm chất lượng dữ liệu công nhận bộ dữ liệu và cho phép để thay thế và báo cáo chất lượng của một bộ dữ liệu cho một tập dữ liệu.

Một tập dữ liệu có thể được xem như có chứa một số lượng lớn nhưng hữu hạn các nhóm dữ liệu nhỏ hơn. Nhóm nhỏ hơn của dữ liệu chia sẻ một cách phổ biến như thuộc về cùng kiểu đối tượng, thuộc tính đối tượng hoặc mối quan hệ đối tượng hoặc chia sẻ một bộ sưu tập các tiêu chí hoặc phạm vi địa lý có thể được dự kiến ​​sẽ có chất lượng tương tự. Một nhóm dữ liệu nhỏ hơn có thể được làm nhỏ tới mức chỉ có một đối tượng cụt thể, giá trị thuộc tính, hoặc sự xuất hiện của một mối quan hệ đối tượng, và về mặt lý thuyết, khái niệm chất lượng dữ liệu cho phép mỗi đối tượng cụ thể, giá trị thuộc tính và sự xuất hiện của mối quan hệ đối tượng của một tập dữ liệu có chất lượng riêng của nó. Chất lượng của các nhóm dữ liệu nhỏ hơn không thể được giả định là giống như chất lượng của phần còn lại của các tập dữ liệu mà chúng thuộc về. Khái niệm chất lượng dữ liệu cho phép báo cáo chất lượng của một tập dữ liệu và thêm nữa là chất lượng khác nhau của các nhóm dữ liệu nhỏ hơn của dữ liệu bằng cách xác định các nhóm này là các dữ liệu quy định theo phạm vi chất lượng dữ liệu. Các thông tin chất lượng báo cáo cho nhiều phạm vi chất lượng dữ liệu cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh hơn về chất lượng.

CHÚ THÍCH Đối với một nhà sản xuất dữ liệu, một thông số kỹ thuật sản phẩm miêu tả mô hình thế giới thực và chứa các thông số để xây dựng một tập dữ liệu. Đối với một người sử dụng dữ liệu, yêu cầu của người sử dụng miêu tả một mô hình thế giới thực, mà có thể có hoặc không phù hợp với mô hình thế giới thực của tập dữ liệu. Chất lượng thực sự của một tập dữ liệu là nó trình bày như thế nào cho một mô hình thế giới thực.



B.3 The structure of datasets and components for quality description

A dataset may belong to a dataset series. The quality of all member datasets belonging to a dataset series is often the same. Data quality concepts recognize dataset series and allow for substituting and reporting the quality of a dataset series for a dataset.

A dataset can be viewed as containing a large but finite number of smaller groupings of data. Smaller groupings of data which share a commonality such as belonging to the same feature type, feature attribute or feature relationship or sharing a collection criteria or geographic extent can be expected to have similar quality. A smaller grouping of data can be as small as a feature instance, attribute value or occurrence of a feature relationship and, theoretically, data quality concepts allow each feature instance, attribute value and occurrence of a feature relationship of a dataset to have its own quality. The quality of smaller groupings of data cannot be assumed to be the same as the quality of the rest of the dataset to which they belong. Data quality concepts allow for reporting the quality of a dataset and additionally the differing quality of smaller groupings of data by identifying these groupings as the data specified by data quality scopes. The quality information reported for multiple data quality scopes provide a more complete picture of quality.

NOTE For a data producer, a product specification describes the universe of discourse and contains the parameters for constructing a dataset. For a data user, user requirements describe a universe of discourse, which may or may not match the dataset’s universe of discourse. The true quality of a dataset is how well it represents a universe of discourse.




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