Conception de règle Data Reviewer

Disponible avec une licence Data Reviewer.

Les règles Data Reviewer vous permettent de détecter les entités non conformes aux critères de qualité des données établis qui sont définis par votre organisation. Vous pouvez ainsi détecter des erreurs qui affectent l’attribution d’une entité, l’intégrité géométrique ou la relation avec d’autres entités. Il est possible d’utiliser ces règles pour évaluer la qualité d’une entité lors des différentes phases du processus de production de données.

Fonctionnalités d’examen automatisées

La première étape de conception d’une règle Data Reviewer consiste à comprendre les fonctionnalités des vérifications dans Data Reviewer. Voici des exemples de types de vérifications utilisés pour évaluer les différents aspects de la qualité d’une entité.

• Vérifications des relations spatiales : analysez les relations spatiales entre des entités. Vous pouvez déterminer si des entités se superposent, se touchent ou s’intersectent à une distance spécifiée l’une de l’autre. Vous pouvez ainsi vérifier qu’une route ne croise pas l’océan ou qu’une bouche d’incendie est reliée à une conduite d’eau.
• Vérifications attributaires : analysez les valeurs attributaires des entités et des tables. Il peut s’agir de validations d’une valeur de champ simple, comme les valeurs contraintes par l’utilisation d’un domaine de géodatabase, ou de dépendances attributaires plus complexes. Dans le cas de nombreuses entités, une valeur attributaire dépend d’une autre valeur de la même entité. Par exemple, si une route est en construction, il se peut qu’elle ne soit pas accessible. Vous pouvez configurer une vérification attributaire pour surveiller le statut et l’accessibilité des routes.
• Vérifications de l’intégrité des entités : analysez les propriétés des entités. Les entités d’une base de données ne suivent pas toutes les mêmes critères de capture. Des règles de collecte peuvent ainsi définir le rapprochement entre deux sommets ou indiquer si des entités multi-parties sont autorisées dans vos données. Les vérifications de l’intégrité des entités s’assurent que les règles de collecte sont respectées pour chaque source de données.

En savoir plus sur les vérifications ArcGIS Data Reviewer

Identification des vérifications Data Reviewer

L’identification des vérifications Data Reviewer automatisées est une tâche souvent effectuée par un expert technique possédant des connaissances approfondies sur le modèle de données et les critères de qualité. Un expert technique peut rapidement identifier différents problèmes liés à l’intégrité des données, à l’exhaustivité des attributs et aux relations spatiales.

Grâce à une matrice de traçabilité des critères, l’expert technique peut associer des vérifications Data Reviewer aux critères de qualité des données.

Le tableau suivant est un exemple de matrice de traçabilité des critères renseignée qui fait référence à certaines des fonctionnalités d’examen automatisées décrites ci-dessus.

Cette liste peut servir de référence rapide pour les organisations qui souhaitent identifier une fonctionnalité spécifique d’un produit ainsi que son utilisation lors de la détermination des critères.

Exemple de matrice de traçabilité des critères

ID	Exigences	Numéro de critère	Catégorie de critère	Logiciel	Fonctionnalité du produit	Vérification Data Reviewer
5	Capacité à garantir que les données source sont migrées vers la base de données de production et possèdent les relations et les domaines appropriés	D002	Critère des données - Cohérence logique	Data Reviewer	Vérification du domaine	Oui
					Vérification des relations
					Vérification du sous-type
7	Capacité à garantir que les données de production sont destinées aux collecteurs mobiles et que leurs attributs sont exacts	D004	Critère des données - Précision thématique	Data Reviewer	Vérification d’expression régulière	Oui
					Vérification attributaire table vers table
8	Capacité à garantir qu’il n’existe pas de superposition entre les mesures d’événement sur la durée du projet entre 2010 et 2020	D005	Critère des données - Qualité temporelle	Data Reviewer	Vérification des événements non valides	Oui
10	Capacité à identifier le nombre de cellules qui ne sont pas renseignées (NULL) pour chaque champ d’attribut requis	D006	Critère des données - Précision thématique	Data Reviewer	Vérification des attributs de requête	Oui
11	Capacité à identifier les parcelles qui n’ont aucune entité d’emprise de bâtiment superposée	D007	Critère des données - Cohérence logique	Data Reviewer	Vérification entité sur entité	Oui
13	Capacité à valider un attribut d’ID unique reliant une parcelle à des entités d’emprise de bâtiment correspondantes	D008	Critère des données - Cohérence logique	Data Reviewer	Vérification entité sur entité	Oui

Examen automatisé dans les processus

Les règles Data Reviewer vous permettent d’évaluer la qualité au cours de plusieurs phases du cycle de vie des données. Cela inclut l’évaluation d’une entité lors de la création initiale, de la maintenance, des mises à jour, du partage, de l’archivage ou de la suppression. Il est de plus possible d’évaluer les données en cours d’utilisation dans l’organisation afin d’identifier la conformité avec les critères de qualité des données qui émergent en réponse aux nouvelles procédures des entreprises.

En savoir plus sur les méthodes d’implémentation de l’examen automatisé

Détecter des erreurs dans des données existantes

Vous pouvez faire appel aux vérifications automatisées pour évaluer la qualité globale de vos données en fonction des critères de qualité uniques de votre organisation. Vous pouvez ainsi examiner toutes les entités d’un jeu de données afin d’avoir une compréhension de base de l’adéquation des données en vue de leur utilisation, ou examiner un sous-ensemble d’entités lors d’une étape d’un processus. Les erreurs détectées par ce type d’examen sont stockées dans votre géodatabase pour être utilisées dans des processus de correction ou lors de la création de rapports sur la qualité.

Empêcher les erreurs dans les processus de mise à jour

Il est également possible d’implémenter des vérifications automatisées pour évaluer la qualité lors de la création ou de la modification d’entités dans votre géodatabase. Ce type de validation permet d’appliquer l’intégrité des données comme d’autres formes de contraintes de géodatabase (domaines et sous-types). Les mises à jour de données obtenues qui ne sont pas conformes aux critères de qualité des données de l’organisation sont rejetées et ne sont pas enregistrées.