Оценка качества системы регистрации данных
Аннотация
Проблема неопределённости качества системы регистрации данных, предоставляющих данные о системе, является одной из наиболее существенных проблем при построении систем управления сложными объектами. Наиболее остро такая проблема стоит при управлении слабо формализованными (мягкими) системами – социальными и социоэкономическими. Наличие такой неопределенности диктует необходимость адаптации алгоритмов управления в реальном времени в зависимости от характеристик неопределенности входных параметров управляемой системы. Неопределенность входных параметров управляемой системы определяется внутренними свойствами системы регистрации данных, представляемых обычно органами государственной статистики. Предлагаемая в работе методика предоставляет формализованный и вычислительно несложный алгоритм оценки качества отдельных параметров и системы регистрации данных в целом по ряду наблюдений. Для выбранной характеристики качества определены меры (метрики), модели оценки и нормативные значения, в которых значения характеристики качества системы регистрации данных считаются нормой. Предлагаемая методика применена для анализа эффективности функционирования государственных статистических служб Российской Федерации, Великобритании, Швеции и Японии на основе анализа совокупности статистических данных, регистрируемых во всех рассматриваемых странах. Это данные, характеризующие смертность населения за 2013-2020 годы. Анализ полученных результатов позволяет достоверно утверждать о разном качестве функционирования систем государственной статистики в рассматриваемых странах. Оценка системы регистрации данных в России близка к выбранному нормативному (пороговому) значению эталона. Оценка выделяет систему государственной статистики России как наилучшую из рассматриваемых и характеризует качество функционирования государственной статистики России как нормальное. Оценка качества системы регистрации данных Японии близка к этой оценке. Значит, качество функционирования этой системы тоже может быть охарактеризовано как удовлетворительное, но несколько худшее. Системы регистрации данных Великобритании и Швеции предоставляют данные значительно менее качественные. Полученные оценки качества функционирования статистических служб этих стран значительно превышают нормативные значения, что свидетельствуют о недостаточном качестве их функционирования.
Литература
2. Mihindukulasooriya N., García-Castro R., Priyatna F., Ruckhaus E., Saturno N. A Linked Data Profiling Service for Quality Assessment. In: Blomqvist E., Hose K., Paulheim H., Ławrynowicz A., Ciravegna F., Hartig O. (eds.) The Semantic Web: ESWC 2017 Satellite Events. ESWC 2017. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10577. Cham: Springer; 2017. p. 335-340. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70407-4_42
3. Debattista J., Auer S., Lange C. Luzzu A Methodology and Framework for Linked Data Quality Assessment. Journal of Data and Information Quality. 2016;8(1):4. https://doi.org/10.1145/2992786
4. Zubair N., Niranjan A., Hebbar K., Simmhan Y. Characterizing IoT Data and its Quality for Use. arXiv:1906.10497. https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.10497
5. Luo T., Huang J., Kanhere S.S., Zhang J., Das S.K. Improving IoT Data Quality in Mobile Crowd Sensing: A Cross Validation Approach. IEEE Internet of Things Journal. 2019;6(3):5651-5664. https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2904704
6. Karkouch A., et al. Data quality in internet of things: A state-of-the-art survey. Journal of Network and Computer Applications. 2016;73:57-81. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2016.08.002
7. Salvatore C., Biffignandi S., Bianchi A. Social Media and Twitter Data Quality for New Social Indicators. Social Indicators Research. 2021;156(2):601-630. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02296-w
8. Zengin O., Onder M.F. YouTube for information about side effects of biologic therapy: A social media analysis. International Journal of Rheumatic Diseases. 2020;23(12):1645-1650. https://doi.org/10.1111/1756-185X.14003
9. Al Qundus J., Paschke A., Gupta S., Alzouby A.M., Yousef M. Exploring the impact of short-text complexity and structure on its quality in social media. Journal of Enterprise Information Management. 2020;33(6):1443-1466. https://doi.org/10.1108/JEIM-06-2019-0156
10. Benedick P.-L., Robert J., Le Traon Y. A Systematic Approach for Evaluating Artificial Intelligence Models in Industrial Settings. Sensors. 2021;21(18):6195. https://doi.org/10.3390/s21186195
11. Siegert V. Content-and Context-Related Trust in Open Multi-agent Systems Using Linked Data. In: Bakaev M., Frasincar F., Ko I.Y. (eds.) Web Engineering. ICWE 2019. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11496. Cham: Springer; 2019. p. 541-547. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19274-7_42
12. Bertossi L., Geerts F. Data Quality and Explainable AI. Journal of Data and Information Quality. 2020;12(2):11. https://doi.org/10.1145/3386687
13. Xiao Q., Shan M., Xiao X., et al. Evaluation Model of Industrial Operation Quality Under Multi-source Heterogeneous Data Information. International Journal of Fuzzy Systems. 2020;22:522-547. https://doi.org/10.1007/s40815-019-00776-x
14. Guo A., Liu X., Sun T. Research on Key Problems of Data Quality in Large Industrial Data Environment. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Robotics, Control and Automation (ICRCA '18). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2018. p. 245-248. https://doi.org/10.1145/3265639.3265680
15. Azeroual O., Abuosba M. Improving the Data Quality in the Research Information Systems. International Journal of Computer Science and Information Security. 2017;15(11):82-86. Available at: https://dspacecris.eurocris.org/bitstream/11366/633/1/Azeroual_IJCSIS_201711.pdf (accessed 13.02.2024).
16. Azeroual O., Saake G., Abuosba M. Data Quality Measures and Data Cleansing for Research Information Systems. arXiv:1901.06208. 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.06208
17. Timmerman Y., Bronselaer A. Measuring data quality in information systems research. Decision Support Systems. 2019;126:113138. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113138
18. Cappiello C., Samá W., Vitali M. Quality awareness for a Successful Big Data Exploitation. In: Proceedings of the 22nd International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS '18). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2018. p. 37-44. https://doi.org/10.1145/3216122.3216124
19. Taleb I., Serhani M.A., Dssouli R. Big Data Quality: A Data Quality Profiling Model. In: Xia Y., Zhang L.J. (eds.) Services SERVICES 2019. SERVICES 2019. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11517. Cham: Springer; 2019. p. 61-77. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23381-5_5
20. Ramasamy A., Chowdhury S. Big Data Quality Dimensions: A Systematic Literature Review. Journal of Information Systems and Technology Management. 2020;17:e202017003. https://doi.org/10.4301/S1807-1775202017003
21. Pezoulas V.C., et al. Medical data quality assessment: On the development of an automated framework for medical data curation. Computers in Biology and Medicine. 2019;107:270-283. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.03.001
22. Terry A.L., et al. A basic model for assessing primary health care electronic medical record data quality. BMC medical informatics and decision making. 2019;19(1):30. https://doi.org/10.1186/s12911-019-0740-0
23. Lee K., Weiskopf N., Pathak J. A framework for data quality assessment in clinical research datasets. American Medical Informatics Association Annual Symposium Proceedings. 2018;2017:1080-1089. Available at: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5977591/pdf/2731442.pdf (accessed 13.02.2024).
24. Bian J., et al. Assessing the practice of data quality evaluation in a national clinical data research network through a systematic scoping review in the era of real-world data. Journal of the American Medical Informatics Association. 2020;27(12):1999-2010. https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa245
25. Fürber C. Data Quality. In: Data Quality Management with Semantic Technologies. Wiesbaden: Springer Gabler; 2016. p. 20-55. https://doi.org/10.1007/978-3-658-12225-6_3
26. Batini C., Scannapieca M. Data Quality Dimensions. In: Data Quality. Data-Centric Systems and Applications. Berlin, Heidelberg: Springer; 2006. p. 19-49. https://doi.org/10.1007/3-540-33173-5_2
27. Herzog T.N., Scheuren F.J., Winkler W.E. What is Data Quality and Why Should We Care? In: Data Quality and Record Linkage Techniques. New York, NY: Springer; 2007. p. 7-15. https://doi.org/10.1007/0-387-69505-2_2
28. Wang R.Y., Kon H.B., Madnick S.E. Data quality requirements analysis and modeling. In: Proceedings of IEEE 9th International Conference on Data Engineering. Vienna, Austria: IEEE Press; 1993. p. 670-677. https://doi.org/10.1109/ICDE.1993.344012
29. Jaya I., et al. Systematic review of data quality research. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2019;97(21):3043-3068. Available at: https://www.jatit.org/volumes/Vol97No21/13Vol97No21.pdf (accessed 13.02.2024).
30. Yang Y., Yuan Y., Li B. Data Quality Evaluation: Methodology and Key Factors. In: Qiu M. (eds.) Smart Computing and Communication. SmartCom 2017. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10699. Cham: Springer; 2018. p. 222-230. https://doi.org/10.1007/978-3-319-73830-7_22
31. Zhgun T.V. Data transformations when constructing a composite system quality index. Journal of Physics: Conference Series. 2021;2052:012058. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2052/1/012058
32. Zhgun T.V. Evaluation of Statistical Data Quality in the Problem of Calculating the Integral Characteristic of a System for a Number of Observations. Modern Information Technologies and IT-Education. 2020;16(2):295-303. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.25559/SITITO.16.202002.295-303
33. Zhgun T.V. Investigation of data quality in the problem of calculating the composite index of a system from a series of observations. Journal of Physics: Conference Series. 2020;1658(1):012082. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1658/1/012082
34. Zhgun T.V. Metrics for Assessing the Quality of Numerical Parameters of Dynamic Systems. Modern Information Technologies and IT-Education. 2023;19(2):393-402. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.25559/SITITO.019.202302.393-402
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
