Uma abordagem de qualidade de dados em grandes bancos de dados heterogêneos - Marques, Wilson Wagner Barroso (2016)
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.