Lời giới thiệu
Với mục đích đánh giá chất lượng của một tập dữ liệu, các thủ tục được định nghĩa rõ ràng phải được sử dụng một cách nhất quán. Điều này cho phép các nhà sản xuất dữ liệu diễn tả mức độ đáp ứng các tiêu chuẩn quy định cho trước trong bản mô tả thông số kỹ thuật sản phẩm và người sử dụng dữ liệu để thiết lập mức mà một tập dữ liệu đáp ứng các yêu cầu của chúng. Chất lượng của một tập dữ liệu được mô tả bằng hai thành phần, thành phần định lượng và thành phần phi định lượng. Mục tiêu của tài liệu này là cung cấp hướng dẫn các thủ tục đánh giá thông tin chất lượng định lượng về dữ liệu địa lý phù hợp với các nguyên tắc chất lượng được mô tả theo tiêu chuẩn ISO 19113. Nó cũng cung cấp hướng dẫn về lập báo cáo thông tin chất lượng.
Tiêu chuẩn quốc tế này công nhận rằng một nhà sản xuất dữ liệu và một người sử dụng dữ liệu có thể xem xét chất lượng dữ liệu từ những quan điểm khác nhau. Mức chất lượng phù hợp có thể được thiết lập bằng cách sử dụng thông số kỹ thuật về sản phẩm của nhà sản xuất dữ liệu hoặc những yêu cầu chất lượng dữ liệu của người sử dụng dữ liệu. Nếu người sử dụng dữ liệu đòi hỏi nhiều thông tin về chất lượng dữ liệu hơn những gì được cung cấp bởi nhà sản xuất dữ liệu, người sử dụng dữ liệu có thể theo quy trình đánh giá chất lượng dữ liệu của nhà sản xuất dữ liệu để có được các thông tin bổ sung. Trong trường hợp này những yêu cầu của người sử dụng dữ liệu đang được coi như là một thông số kỹ thuật của sản phẩm về mục đích sử dụng quy trình xử lý của nhà sản xuất dữ liệu.
Các thủ tục đánh giá chất lượng được mô tả trong Tiêu chuẩn Quốc tế này, áp dụng cùng với tiêu chuẩn ISO 19113, tạo ra phương thức nhất quán và chuẩn tắc nhằm xác định và thông báo các thông tin chất lượng trong một tập dữ liệu.
|
Introduction
For the purpose of evaluating the quality of a dataset, clearly defined procedures must be used in a consistent manner. This enables data producers to express how well their product meets the criteria set forth in its product specification and data users to establish the extent to which a dataset meets their requirements. The quality of a dataset is described using two components, a quantitative component and a non-quantitative component. The objective of this document is to provide guidelines for evaluation procedures of quantitative quality information for geographic data in accordance with the quality principles described by ISO 19113. It also offers guidance on reporting quality information.
This International Standard recognizes that a data producer and a data user may view data quality from different perspectives. Conformance quality levels can be set using the data producer’s product specification or a data user’s data quality requirements. If the data user requires more data quality information than that provided by the data producer, the data user may follow the data producer’s data quality evaluation process flow to get the additional information. In this case the data user requirements are treated as a product specification for the purpose of using the data producer process flow.
The quality evaluation procedures described in this International Standard, when applied in accordance with ISO 19113, provide a consistent and standard manner to determine and report the quality information in a dataset.
|
Thông tin địa lý –
Thủ tục đánh giá chất lượng
|
Geographic information –
Quality evaluation procedures
|
|
Phạm vi áp dụng
Tiêu chuẩn quốc tế này cung cấp một khung thống nhất về các thủ tục để xác định và đánh giá chất lượng có thể được áp dụng với các tập dữ liệu địa lý số, phù hợp với các nguyên tắc chất lượng dữ liệu đã được định nghĩa trong ISO 19113. Nó cũng thiết lập một khung thống nhất để đánh giá và lập báo cáo kết quả chất lượng dữ liệu, hoặc chỉ như một phần của siêu dữ liệu chất lượng dữ liệu, hoặc như là một báo cáo đánh giá chất lượng.
Tiêu chuẩn Quốc tế này có thể áp dụng với các nhà sản xuất dữ liệu khi cung cấp thông tin chất lượng về mức độ phù hợp của một tập dữ liệu với các đặc điểm kỹ thuật sản phẩm, và có thể áp dụng cho người sử dụng dữ liệu cố gắng để xác định một tập dữ liệu có chứa những dữ liệu đủ chất lượng có phù hợp hay không với các ứng dụng cụ thể của chúng.
Tiêu chuẩn Quốc tế này có thể áp dụng cho tất cả các loại dữ liệu địa lý số, nguyên tắc của nó có thể được mở rộng với nhiều loại dữ liệu địa lý khác như bản đồ, biểu đồ và các tài liệu dạng văn bản.
|
Scope
This International Standard provides a framework of procedures for determining and evaluating quality that is applicable to digital geographic datasets, consistent with the data quality principles defined in ISO 19113. It also establishes a framework for evaluating and reporting data quality results, either as part of data quality metadata only, or also as a quality evaluation report.
This International Standard is applicable to data producers when providing quality information on how well a dataset conforms to the product specification, and to data users attempting to determine whether or not the dataset contains data of sufficient quality to be fit for use in their particular applications.
Although this International Standard is applicable to all types of digital geographic data, its principles can be extended to many other forms of geographic data such as maps, charts and textual documents.
|
Sự phù hợp
Tiêu chuẩn này xác định ba lớp phù hợp: một cho các thủ tục đánh giá chất lượng, một để đánh giá chất lượng dữ liệu và một là để lập báo cáo thông tin chất lượng. Các bộ thử nghiệm giản lược cho ba lớp phù hợp được đưa ra trong phụ lục A.
|
Conformance
This International Standard defines three classes of conformance: one for quality evaluation procedures, one for evaluating data quality and one for reporting quality information. The abstract test suites for the three classes of conformance are given in annex A.
|
Tài liệu viện dẫn
Các tài liệu viện dẫn sau đây rất cần thiết cho việc áp dụng tài liệu này. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi thời gian công bố thì chỉ áp dụng phiên bản được công bố này. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm công bố thì áp dụng phiên bản mới nhất (bao gồm cả các sửa đổi, bổ sung).
ISO 19113:2003, Thông tin địa lý – Các nguyên tắc về chất lượng
ISO 19115:2005,Thông tin địa lý – Siêu dữ liệu
|
3 Normative references
The following referenced documents are indispensable for the application of this document. For dated references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO 19113:2003, Geographic information — Quality principles
ISO 19115:2005,Geographic information — Metadata
|
Thuật ngữ và định nghĩa
Mục đích của tài liệu này, các thuật ngữ và định nghĩa trong ISO 19113 và ISO 19115 (một số trong đó được lặp đi lặp lại dưới đây) được áp dụng như sau.
|
4 Terms and definitions
For the purpose of this document, the terms and definitions given in ISO 19113 and ISO 19115 (some of which are repeated below for convenience) and the following apply.
|
4.1
mức chất lượng phù hợp
giá trị ngưỡng, hoặc tập các giá trị ngưỡng về kết quả chất lượng dữ liệu được sử dụng để xác định một tập dữ liệu đáp ứng tốt như thế nào các tiêu chuẩn cho trước theo thông số kỹ thuật sản phẩm hoặc theo yêu cầu của người sử dụng.
|
4.1
conformance quality level
threshold value or set of threshold values for data quality results used to determine how well a dataset meets the criteria set forth in its product specification or user requirements.
|
4.2
tập dữ liệu
xác định việc thu thập dữ liệu [ISO 19115]
CHÚ THÍCH Một tập dữ liệu có thể là một nhóm dữ diệu nhỏ hơn, mặc dù bị hạn chế bởi một số điều kiện như phạm vi không gian hoặc kiểu đối tượng, được định vị theo quy luật tự nhiên trong một tập dữ liệu lớn hơn. Với mục đích đánh giá chất lượng dữ liệu, một tập dữ liệu có thể nhỏ như một đối tượng đơn hoặc thuộc tính đối tượng chứa trong một tập dữ liệu lớn hơn.
|
4.2
dataset
identifiable collection of data [ISO 19115]
NOTE A dataset may be a smaller grouping of data which, though limited by some constraint such as spatial extent or feature type, is located physically within a larger dataset. For purposes of data quality evaluation, a dataset may be as small as a single feature or feature attribute contained within a larger dataset.
|
4.3
bộ dữ liệu
Việc thu thập các tập dữ liệu chia sẻ thông số kỹ thuật chung [ISO 19115].
|
4.3
dataset series
collection of datasets sharing the same product specification [ISO 19115].
|
4.4
phương pháp đánh giá trực tiếp
phương pháp đánh giá chất lượng của một tập dữ liệu dựa trên việc kiểm tra các đối tượng trong tập dữ liệu.
|
4.4
direct evaluation method
method of evaluating the quality of a dataset based on inspection of the items within the dataset
|
4.5
kiểm tra đầy đủ
kiểm tra tất cả các đối tượng trong một tập dữ liệu
[ISO 3534-2:1993]
CHÚ THÍCH kiểm tra đầy đủ còn được gọi là kiểm tra 100%.
|
4.5
full inspection
inspection of every item in a dataset
[ISO 3534-2:1993]
NOTE Full inspection is also known as 100% inspection.
|
4.6
phương pháp đánh giá gián tiếp
phương pháp đánh giá chất lượng của một tập dữ liệu dựa trên hiểu biết bên ngoài.
CHÚ THÍCH Các ví dụ về hiểu biết bên ngoài là nguồn gốc tập dữ liệu, chẳng hạn như phương pháp sản xuất hoặc dữ liệu nguồn.
|
4.6
indirect evaluation method
method of evaluating the quality of a dataset based on external knowledge.
NOTE Examples of external knowledge are dataset lineage, such as production method or source data.
|
4.7 đối tượng
là các phần có thể được mô tả hoặc xem xét riêng biệt [ISO 2859-1]
CHÚ THÍCH Một đối tượng có thể là một phần nào đó của một tập dữ liệu, chẳng hạn như một đối tượng, quan hệ đối tượng, thuộc tính đối tượng, hoặc kết hợp những đối tượng này.
|
4.7 item
that which can be individually described or considered [ISO 2859-1]
NOTE An item can be any part of a dataset, such as a feature, feature relationship, feature attribute, or combination of these.
|
4.8
toàn tập dữ liệu
xem xét tất cả các đối tượng [ISO 3534-2:1993]
VÍ DỤ 1 Tất cả các điểm trong một tập dữ liệu.
VÍ DỤ 2 Tên của tất cả các con đường trong một khu vực địa lý nhất định.
|
4.8
population
totality of items under consideration [ISO 3534-2:1993]
EXAMPLE 1 All points in a dataset.
EXAMPLE 2 Names of all roads in a certain geographic area.
|
dữ liệu tham khảo
dữ liệu được chấp nhận khi trình bày về thế giới thực, được sử dụng như tài liệu tham khảo cho các phương pháp đánh giá chất lượng bên ngoài trực tiếp.
|
4.9
reference data
data accepted as representing the universe of discourse, to be used as reference for direct external quality evaluation methods.
|
5
Các chữ viết tắt
ADQR kết quả chất lượng dữ liệu tổng hợp
AQL chấp nhận giới hạn chất lượng [ISO 3534-2]
RMSE Sai số trung phương
|
5
Abbreviated terms
ADQR aggregated data quality results
AQL acceptance quality limit [ISO 3534-2]
RMSE root mean square error
|
6 Quy trình đánh giá chất lượng dữ liệu
6.1. Tổng quan
Qui trình đánh giá chất lượng có thể được sử dụng ở những giai đoạn khác nhau trong toàn bộ vòng đời của sản phẩm, có mục đích khác nhau theo từng giai đoạn. Các giai đoạn của vòng đời sản phẩm được đề cập ở đây bao gồm các thông số kỹ thuật, giai đoạn sản xuất, giai đoạn phân phối, giai đoạn sử dụng và cập nhật. Phụ lục B mô tả một số hoạt động liên quan cụ thể đến dữ liệu cho phép áp dụng các thủ tục đánh giá chất lượng.
Qui trình đánh giá chất lượng là các bước tuần tự để sản xuất, và báo cáo kết quả chất lượng dữ liệu. Qui trình đánh giá chất lượng bao gồm áp dụng các thủ tục đánh giá chât lượng cho một loạt các hoạt động cụ thể liên quan đến chất lượng dữ liệu được tiến hành bởi nhà sản xuất và người sử dụng tập dữ liệu.
Qui trình đánh giá chất lượng có thể áp dụng với tập dữ liệu tĩnh và tập dữ liệu động. Các tập dữ liệu động là các tập dữ liệu nhận cập nhật thường xuyên và thay đổi liên tục vì mục đích thực tế. Phụ lục C mô tả việc áp dụng các thủ tục để đánh giá chất lượng cho các tập dữ liệu động.
|
6 process for evaluating data quality
General
A quality evaluation process may be used in different phases of a product life cycle, having different objectives in each phase. The phases of the life cycle considered here are specification, production, delivery, use and update. Annex B describes some specific dataset-related operations to which quality evaluation procedures are applicable.
The process for evaluating data quality is a sequence of steps to produce and report a data quality result. A quality evaluation process consists of the application of quality evaluation procedures to specific dataset-related operations performed by the dataset producer and the dataset user.
Processes for evaluating data quality are applicable to static datasets and to dynamic datasets. Dynamic datasets are datasets that receive updates so frequently that for all practical purposes they are continuously changing. Annex C describes the application of the process to evaluate data quality to dynamic datasets.
|
6.2. Các thành phần của qui trình
6.2.1. Sơ đổ qui trình
Qui trình đánh giá chất lượng là các bước tuần tự được tiến hành để tạo ra các kết quả đánh giá chất lượng. Hình 1 minh họa sơ đồ qui trình đánh giá và lập báo cáo kết quả chất lượng dữ liệu.
|
6.2 Components of the process
process flow
The quality evaluation process is a sequence of steps taken to produce a quality evaluation result. Figure 1 illustrates the process flow for evaluating and reporting data quality results.
|
