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STIC-B510

Qualité de l'information et des documents numériques

année académique
2020-2021
La crise sanitaire liée à la propagation du Covid-19 constitue un motif de force majeure conduisant l'Université à devoir adapter dans certains cas les modalités d'organisation des évaluations des unités d'enseignement; ces nouvelles modalités seront communiquées aux étudiants via les circuits d'information usuels pour le 4 décembre 2020.

Titulaire(s) du cours

Isabelle BOYDENS (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

français

Contenu du cours

  1. Historique, définition de la qualité des données ("adéquation aux usages"), enjeux épistémologiques, pratiques et financiers

  2. Approche herméneutique appliquée à la qualité des bases de données empiriques, méthodes de spécification des indicateurs de qualité et arbitrages

  3. Méthodes en vue d'évaluer et d'améliorer la qualité des données sur la base d'études de cas : organisation, traitement des concepts et processus, modélisation et monitoring des anomalies et transactions, "data & back tracking", outils et techniques ("data profiling", "data standardization" et "data matching"), stratégies de gestion et systèmes de méta-information

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

A l'issue de cet enseignement, l'étudiant disposera des connaissances méthodologiques et techniques, étayées par des exercices, en vue d'évaluer et d'améliorer la qualité d'un système d'information.

Pré-Requis

Cours pré-requis

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

Combinaison d'exposés "ex cathedra" (cours magistral), d'échanges avec les étudiants et de travaux pratiques, sur la base d'études de cas.

Contribution au profil d'enseignement

APPRÉHENDER DE NOUVEAUX SAVOIRS

  • Appliquer à un autre champ d’étude des méthodes et des techniques acquises

en BA en faisant preuve d'ouverture intellectuelle

  • Acquérir les connaissances méthodologiques et pratiques en vue de concevoir et de gérer un système d'information

APPROFONDIR DES SAVOIRS SPÉCIALISÉS

  • Comprendre et maîtriser les concepts spécialisés dans le domaine des sciences et technologies de l'information

AGIR EN PROFESSIONNEL

  • Mettre en œuvre les capacités d’analyse, de synthèse, de mise en contexte, de rigueur, de cohérence

  • Faire preuve d’esprit critique et d’autonomie

Références, bibliographie et lectures recommandées

BADE D., "It's about Time!: Temporal Aspects of Metadata Management in the Work of Isabelle Boydens". In Cataloging & Classification Quarterly, volume 49, n° 4, 2011, pp. 328-338. (lien vers l'article)

BATINI C. and SCANNAPIECO M., eds., Data and Information Quality. Dimensions, Principles and Techniques. New York, Springer, 2016.

BERTEN V. et BOYDENS I., Email Address Reliability, Deliverable, Section Recherches, Bruxelles, Smals, 2014.

BERTI EQUILLE L. éd., La qualité et la gouvernance des données au service de la performance des entreprises. Paris : Hermès, 2012.

BONTEMPS Y., BOYDENS I. et VAN DROMME D., Data Quality : tools. Deliverable, section recherches, Bruxelles, Smals, 2007.

BOYDENS I., Anomalies & Transactions Management System (ATMS) : enjeux, concepts, réalisations et travail en cours. Bruxelles, Smals, Research Section, post de blog, 23/04/2019.

BOYDENS I., "L'océan des données et le canal des normes". In CARRIEU-COSTA M.-J., BRYDEN A. et COUVEINHES P. éds, Les Annales des Mines, Série "Responsabilité et Environnement" (numéro thématique : "La normalisation : principes, histoire, évolutions et perspectives"), Paris, n° 67, juillet 2012, pp. 22-29.

BOYDENS I., "Strategic Issues Relating to Data Quality for E-government: Learning from an Approach Adopted in Belgium". In Assar S., Boughzala I. et Boydens I., éds., Practical Studies in E-Government : Best Practices from Around the World. New York : Springer, 2011, p. 113-130 (chapitre 7).

BOYDENS I. et VAN HOOLAND S., "Hermeneutics applied to the quality of empirical databases". In Journal of documentation, volume 67, issue 2, 2011, pp. 279-289.

BOYDENS I., Informatique, normes et temps. Bruxelles: Bruylant, 1999.

DE WILDE M. et VERBORGH, R., Using OpenRefine. Brimingham-Mumbai : Packt Publishing, 2013.

HAMITI G., Data Quality Tools : concepts and practical lessons from a vast operational environment. Cours-conférence, Université libre de Bruxelles, 13/03/2019.

LOSHIN D., The Practicioner's Guide to Data Quality Improvement. Elsevier, Morgan-Kaufmann OMG Press, 2011.

McCALLUM Q. E., Bad Data Handbook, Mapping the World of Data Problems. O’Reilly Media, 2012, 246 p.

MADNICK S. E., WANG R.-Y., YANG W.-L. et HONGWEI Z., "Overview and Framework for Data and Information Quality Research". In Journal of Data and Information Quality, Vol. 1, No. 1, 2009.

OLSON J., Data Quality: The Accuracy Dimension. Elsevier, The Morgan-Kaufmann Series in Database Management, 2002.

REDMAN T., Data Quality. The Field Guide. Boston: Digital Press, 2001.

REDMAN T., Getting in front on Data. Who Does What. Technics Publications, 2016.

RIVIERE P., Utiliser les déclarations administratives à des fins statistiques. In Le Courrier des statistiques, Paris, INSEE, décembre 2018, n°1, p. 14-23.

SHAZIA S. ed., Handbook of Data Quality. Research and Practice. Berlin, Springer, 2013.

Support(s) de cours

  • Université virtuelle

Autres renseignements

Informations complémentaires

Page Web du Professeur titulaire du cours, Isabelle Boydens, ULB (ressources bibliographiques et liens utiles complémentaires)

Contacts

Canal de l'UV (Annonces, Forum) : http://uv.ulb.ac.be 
Assistant scientifique : Mathias Coeckelbergs email : Mathias.Coeckelbergs@ulb.ac.be
Professeur titulaire du cours : Isabelle Boydens email : iboydens@ulb.ac.be

Campus

Solbosch

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Autre

La partie pratique fait l'objet de travaux à réaliser par les étudiants ; la partie théorique est évaluée au cours d'un examen écrit.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

Construction de la note : partie théorique 50 % - partie pratique 50 %

Langue(s) d'évaluation

  • français

Programmes