Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Marques, Wilson Wagner Barroso |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/109596
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Resumo: |
Os dados sujos são caracterizados por apresentar inconsistências, imprecisão ou erros. As consequências de dados sujos podem ser graves. Por exemplo, os dados imprecisos custam à economia dos EUA $ 600 bilhões por ano. Assim, a melhoria da qualidade dos dados se torna um objetivo crítico em grandes empresas. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma nova abordagem para avaliar a qualidade dos dados em bases de dados heterogêneas. Além disso, é descrita uma estrutura para limpar dados armazenados nas bases de dados avaliadas e as experiências em bases de dados reais mostram a eficácia e eficiência da abordagem proposta. Palavras-chave: Qualidade de dados em aplicações empresariais; Manutenção de dados; Bases de dados heterogêneas. |
