Laure Berti-Équille

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Data glitches are errors in a dataset. They are complex entities that often span multiple attributes and records. When they co-occur in data, the presence of one type of glitch can hinder the detection of another type of glitch. This phenomenon is called masking. In this paper, we define two important types of masking and propose a novel, statistically(More)
For noncollaborative distributed data sources, quality-driven query processing is difficult to achieve because the sources generally do not export data quality indicators. This chapter deals with the extension and adaptation of query processing for taking into account constraints on quality of distributed data. This chapter presents a novel framework for(More)
The use of Web applications in order to provide data with an acceptable level of quality is currently of paramount importance for any enterprise that wishes its business processes to succeed. The adequate management of the corresponding data resources through the introduction of all those aspects whose aim is to monitor the levels of quality for the task in(More)
  • Organisateurs bullet, Stéphane Lallich, Univ Eric, Lyon, Alzennyr Da, Silva Inria +42 others
  • 2008
Préface Après le succès des précédents ateliers Qualité des Données et des Connaissances, conjointement avec la Conférence EGC, Extraction et Gestion des Connaissances-` a Paris en 2005, ` a Lille en 2006 età Namur en 2007-laquatrì emé edition de cet atelier, QDC 08, est organisée cette annéè a Nice, en conjonction avec EGC 08. Comme le montrent les(More)
Les problèmes de qualité des données stockées dans les bases ou les entrepôts de données s'étendent à tous les domaines gouvernemental, commercial, industriel et scientifique. La découverte de connaissances et la prise de décision à partir de données de qualité médiocre (c'est-à-dire contenant des erreurs, des doublons, des incohérences, des valeurs(More)
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