UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA FACOLTA’ DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI

1. UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA FACOLTA’ DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI Corso di Laurea in Informatica Analisi di Metriche e Algoritmi per la Qualità dei Dati. Progettazione e Realizzazione di un Framework per l’Assessment della Qualità. Supervisori: Chiar.mo Prof. Carlo BATINI Dott. Daniele BARONE Relazione della prova finale di: Carmine Carella Matricola: 055465 Anno Accademico 2005/2006

2. Overview • La Qualità dei Dati e la sua Importanza • Aree di Ricerca nell’Ambito della Qualità dei Dati • Dimensioni dei Valori dei Dati • Data Quality Framework • Caso di Studio • GUI e Funzioni • Accuratezza Sintattica • Metadati • Appendice

3. La Qualità dei Dati e la sua Importanza • I dati sono elementi chiave nei processi aziendali • Decisionali: guidano le decisioni di planning • Operazionali: sono utilizzati nelle decisioni a livello operativo • La scarsa qualità dei dati: • Aumenta con il tempo • È pervasiva (si diffonde) • È costosa (mancati ricavi, extra costi) • Nel processo di creazione e utilizzo dei dati si rendono necessarie attività appositamente dedicate alla gestione della qualità: • Valutazione (assessment) • Miglioramento (improvement)

4. Aree di Ricerca nell’Ambito della Qualità dei Dati • Dimensioni: le dimensioni sono proprietà che caratterizzano uno specifico aspetto della qualità. Possono essere associate a livello: • dello schema • della rappresentazione dei dati • dei valori dei dati • Metriche: associate alle dimensioni di qualità ne misurano il livello • qualitative o quantitative • su diversi tipi di dati (strutturati, semistrutturati e non strutturati) • per i dati strutturati ai diversi livelli di granularità • Tecniche: algoritmi, euristiche, conoscenze per lo specifico problema di DQ • Le tecniche necessitano del supporto di tools: procedure automatizzate • Un insieme di tools prende il nome di framework

5. Aree di Ricerca nell’Ambito della Qualità dei Dati • Dimensioni: le dimensioni sono proprietà che caratterizzano uno specifico aspetto della qualità. Possono essere associate a livello: • dello schema • della rappresentazione dei dati • dei valori dei dati • Metriche: associate alle dimensioni di qualità ne misurano il livello • qualitative o quantitative • su diversi tipi di dati (strutturati, semistrutturati e non strutturati) • per i dati strutturati ai diversilivelli di granularità • Tecniche: algoritmi, euristiche, conoscenze per lo specifico problema di DQ • Le tecniche necessitano del supporto di tools: procedure automatizzate • Un insieme di tools prende il nome di framework

6. Dimensioni dei Valori dei Dati • Accuratezza: vicinanza tra un valore v e un valore v’ considerato la corretta rappresentazione del mondo reale che v vuole rappresentare. Si distingue in accuratezza semantica e accuratezza sintattica. • Accuratezza Sintattica: vicinanza di un valore v agli elementi del corrispondente dominio di definizione D. Descritta durante il caso di studio • Completezza: il grado con il quale la relazione rappresenta la corrispondente parte del mondo reale. Definita in base a: • Modello con valori nulli (significato valore nullo: generale, di valore mancante). • Assunzione CWA (closed world assumption): i valori presenti in una tabella relazionale e nessun altro valore rappresentano i fatti veri del mondo reale. • Currency: quanto tempestivamente i dati sono aggiornati. (accuratezza temporale). • Consistenza: rileva le violazioni di regole semantiche definite su un insieme di dati. Vincoli di integrità, istanza regole semantiche, nel modello relazionale. Presentate nell’ appendice

7. Data Quality Framework

8. Caso di Studio • Utilizzato per testare il framework Il test è stato effettuato per • Verificare la correttezza dei risultati • Funzionamento degli algoritmi Database MySQL • Recuperato dal sito del progetto Eclipse-BIRT relativo ad una compagnia ClassicModels Inc. per la vendita di modelli in scala di automobili, treni, navi, autobus, aerei, ect. • Contiene 8 relazioni, 60 attributi, 3864 tuple • Relazioni contenenti tipici dati di business: offices, employees, customers, orders, order details, payments, products, product lines • Prima di eseguire il test con tale database, i dati sono stati “sporcati” per poi poter rilevare provlemi di qualità

9. Framework : GUI e Funzioni Gestione Metadati Misurazione Connessione e Disconnesione database Gestione Reports Completi Funzioni per l’assessment Visualizzazione Report Parziale e Metadati Misurazione Struttura Database connesso Area Risultati Visualizzazione grafica risultati Informazioni sul percorso metadati misurazione Informazioni sul percorso metadati dimensione Informazioni sul database connesso Informazioni sulla singola relazione

10. Accuratezza Sintattica • Lookup table: informazioni che vengono consultate durante la misurazione dell’accuratezza • Funzioni di distanza: Jaro • Simple Ratio: • risultati desiderati / numero totale risultati • 1 – ( risultati non desiderati / numero totalerisultati) Accuratezza Sintattica Attributo:due metriche • Metrica basata sulla presenza della lookup table • Lookup table • Jaro • Simple Ratio • Metrica basata sulla frequenza dei valori dell’attributo • Jaro • Soundex Accuratezza Sintattica Tupla e Relazione:una metrica • Metrica basata sulla tecnica del Record Linkage • Lookup table

11. Accuratezza Sintattica Attributo • Prima metrica basata sulla presenza della lookup table • Lookup table: rappresenta il dominio di definizione dell’attributo • Algoritmo • Accuratezza sintattica del singolo valore dell’attributo • Per ogni valore v dell’attributo, controlla che v sia uno dei valori nel dominio • Determinazione insieme valori accurati e dell’ insieme non accurati • Per ogni valore dell’insieme non accurati, si effettua il confronto con ogni valore del dominio tramite Jaro, per trovare il valore massimo di similarità e il valore più vicino • Accuratezza sintattica dell’attributo • 4. Determinazione accuratezza attributo tramite simple ratio

12. Inserimento lookup table Accuratezza Sintattica Attributo city della relazione offices Relazione d’appartenenza dell’attributo Nome attributo a cui associare la lookup table Coordinate MySQL della lookup table

13. Accuratezza Sintattica Attributo city della relazione offices con metrica lookup table Valore accuratezza dell’attributo Correzione suggerita Accuratezza singolo valore

14. ID Tipo Nome Città Provincia 1 Corso Vittorio Emanuele Milano Mi Città Tipo_Nome Provincia Milano Corso Vittorio Emanuele Mi Key Dug Nome Comune Provincia ID Indirizzo 3 Corso Vittorio Emanuele Milano Mi 1 Corso Vittorio Emanuele Milano Mi Accuratezza Sintattica Tuple e Relazioni • Metrica ispirata alla metodologia ISTAT per la qualità dei dati toponomastici e a tecniche di Record Linkage • Lookup table: relazione contenete le istanze corrette della relazione da valutare, rappresentanti la parte del mondo reale che si vuole modellare • In base all’ algoritmo di record matching utilizzato (confronto tra sottostringhe), la relazione da valutare e la lookup table dovrebbero avere la stessa struttura: ugual numero di attributi e stesso ordine • Fase di configurazione della misurazione: in cui adattare le strutture e scegliere tutti o un sottoinsieme degli attributi e in quale ordine. (normalizzazione formati) • Fase di misurazione: algoritmo di record matching che restituisce per ogni tupla “non accurata” il valore di accuratezza e la tupla più vicina della lookup table • Accuratezza Relazione: simple ratio, rapporto tra numero di tuple non accurate (match < 100%) e numero totale di tuple della relazione, sottratto ad uno Relazione da valutare Lookup table con fase configurazione Chiave primaria dello stesso tipo Stesso numero e ordine attributi Lookup table senza fase configurazione

15. Fase di configurazione accuratezza sintattica tuple della relazione employees Struttura relazione da valutare Struttura lookup table

16. Accuratezza Sintattica Tupledella relazione employees Tupla corretta della lookup table Valore accuratezza tupla Tupla non accurata della relazione valutata

17. Metadati(informazioni circa un dato) • Organizzati e strutturati tramite un modello di metadati, metamodello • Modello concettuale: schema ER • Modello Logico: documento XML • Metadati misurazione: contengono le informazioni aggiuntive necessarie alle misurazioni come lookup table per l’accuratezza sintattica dell’attributo, della relazione e delle tuple, frequenza media di aggiornamento per la currency, coordinate relazione per la consistenza • Metadati dimensione: per ogni dimensione valutata danno informazioni circa la data, la metrica utilizzata, il livello di granularità, il valore della misurazione e eventuali metadati misurazione utilizzati. Viene creato il report parziale/totale con formattazione XSL

18. Report delle valutazioni delle dimensioni

19. Conclusioni e Sviluppi Futuri Il framework potrà essere ancora migliorato: • L’attivita di assessment • Creazione metriche per la valutazione di nuove dimensioni di qualità • migliorando gli algoritmi esistenti • Un’attività di miglioramento (improvement) della qualità

20. Appendice

21. NomiImpiegati …. Paolo Marco Luca Paolo Palo Marco Giacomo Max Giacomo Mal Max Seconda metrica basata sulla frequenza dei valori dell’attributo Confronto tra valori attualmente presenti nell’attributo Analisi dei valori, alla ricerca dei valori con una bassa frequenza (numero di occorrenze uguale ad uno), possibili candidati ad avere errori di accuratezza Valori con frequenza alta costituiscono il dominio di confronto Primo confronto tramite funzione Jaro per determinare i valori a bassa frequenza accurati e valori da analizzare nuovamente con il secondo confronto Secondo confronto, tra valore bassa frequenza con valore più vicino, con la funzione soundex per determinare se i due valori rappresentano o meno lo stesso concetto del mondo reale Determinazione accuratezza attributo tramite simple ratio Valori frequenza bassa Valori accurati Luca Palo Mal Luca Jaro Nuova Analisi Valori più vicini Soundex Palo Mal Paolo Max Soundex Paolo Marco Giacomo Max Errore Accuratezza Sintattica Palo = Paolo Dominio confronto Mal ≠ Max

22. Accuratezza Sintattica Attributo contactFirstName della relazione customers con metrica frequenza valori Valore accuratezza dell’attributo Correzione suggerita

23. Completezza • Livelli di granularità: Relazione, Attributo, Tupla • Metrica basata sul modello a valori nulli, sull’assunzione CWA. Utilizza la forma funzionale simple ratio. • Simple ratio: • risultati desiderati / numero totale risultati • 1 – ( risultati non desiderati / numero totale risultati) • Algoritmo • Ricerca e conteggio valori nulli (Nvn) • Determinazione numero attributi (Na) e numero tuple (Nt) e numero massimo di valori che la relazione può contenere (N) • La completezza è determinata tramite • Per l’attributo: CA=1 – ( Nvn / Nt) • Per la relazione: CR= ( Nvnn / N) dove Nvnn numero valori non nulli • Per la tupla: CT=1 – ( Nvn / Na) determinata per ogni tupla della relazione

24. … e-mail timestamp jack@email.com 31/12/2005 paul@email.com 08/01/2006 john@email.com 20/01/2006 • Currency: tempestività di aggiornamento dei dati. • Livello granularità: Attributo. • Scala risultati: <current, not current> • Tre Metriche basate sul metadato “last update”, implementato con il campo Timestamp di MySQL. • Primametrica si basa sul recupero della data di ultimo aggiornamento (massimo valore timestamp). • Due metriche basate anche sul metadato “frequenza media di aggiorn.” (espressa in giorni). • Seconda metrica con “frequenza media” inserita dall’utente • Differenza tra istante misurazione e last update = delta (es. 14 giorni fa) • Recupero frequenza media (es. 13 giorni) • Se delta > frequenza media→ not current altrimenti se delta≤frequenza media → current • Terza metrica con “frequenza media” ricavata dai valori del timestamp • uguale alla precedente metrica nei passi (1) e (3) con l’eccezione (passo 2) che la frequenza viene calcolata a runtime: con una differenza tra aggiornamenti successivi. Differenze (08/01/2006) − (31/12/2005) = 8 giorni (20/01/2006) − (08/01/2006) = 12 giorni Somma 8 + 12 = 20 giorni Frequenza media di aggiornamento Rapporto 20 / 3 = 6 giorni Ordinamento valori timestamp

25. Consistenza • Ricerca delle violazioni ai vincoli di integrità in particolare ai vincoli interrelazionali quindi vincoli di integrità referenziale. • Livello di granularità: attributo ma anche tupla (se si considerano più attributi) • Metrica basata sul record matching con una fase di configurazione • Consideriamo il livello dell’attributo, l’idea è quella di confrontare i valori di un attributo A di una relazione R1 con i valori di un altro attributo B di una relazione R2 che si suppone contenga gli stessi valori di A, in quanto B rappresenta lo stesso concetto del mondo reale di A (caso vincoli interrelazionali). Se A è chiave primaria di R1 e B chiave esterna di R2 allora caso integrità referenziale. Durante il confronto si determinano i valori inconsistenti. Algoritmo Controllo consistenza dei valori di un attributo chiave esterna • Scelta di due relazioni sul quale è definito un vincolo di integrità referenziale • Collegamento relazioni con inserimento coordinate connessione della relazione con chiave esterna nei metadati • Fase di configurazione per la scelta degli attributi, sui cui valori deve essere controllata la consistenza • Misurazione con record matching • Per ogni valore non consistente: percentuale di consistenza e valore più vicino (ricavato dalla relazione con chiave primaria)

26. Consistenza attributo productCode chiave primaria di product e chiave esterna di orderdetails Valore chiave primaria più vicino Valore di consistenza Valore chiave esterna inconsistente