Det senaste arbetet med datakvalitet har främst fokuserat på datareparationsalgoritmer för att förbättra datakonsistensen och registrera matchningsmetoder för datadeduplicering. Detta dokument accentuerar flera andra utmanande frågor som är nödvändiga för att utveckla datareningssystem, nämligen felkorrigering med prestandagarantier, sammanslagning av datareparering och registreringsmatchning, relativ information fullständighet och datavaluta. Vi ger en översikt över de senaste framstegen i undersökningen av dessa frågor och förespråkar behovet av att utveckla en logisk ram för en enhetlig behandling av dessa frågor.
Ref rapporterar avancerad studie om kritiska dimensioner och ger en logisk ram för en enhetlig behandling av frågorna.
Data Quality Problems beyond Consistency and Deduplication
{'venue': 'In Search of Elegance in the Theory and Practice of Computation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}