Data Quality as a Critical Success Factor for User Acceptance of Research Information Systems

Azeroual, Otmane; Saake, Gunter; Abuosba, Mohammad; Schöpfel, Joachim

doi:10.3390/data5020035

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“…Data quality in wireless networks like SWAQ depends on each element along the line that connects the sensed environment to the final user (e.g. power line, detectors, loggers, transmitters) and eventually determines the level of user acceptance and reliance 31 .…”

Section: Technical Validationmentioning

confidence: 99%

A citizen centred urban network for weather and air quality in Australian schools

et al. 2022

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High-quality, standardized urban canopy layer observations are a worldwide necessity for urban climate and air quality research and monitoring. The Schools Weather and Air Quality (SWAQ) network was developed and distributed across the Greater Sydney region with a view to establish a citizen-centred network for investigation of the intra-urban heterogeneity and inter-parameter dependency of all major urban climate and air quality metrics. The network comprises a matrix of eleven automatic weather stations, nested with a web of six automatic air quality stations, stretched across 2779 km2, with average spacing of 10.2 km. Six meteorological parameters and six air pollutants are recorded. The network has a focus on Sydney’s western suburbs of rapid urbanization, but also extends to many eastern coastal sites where there are gaps in existing regulatory networks. Observations and metadata are available from September 2019 and undergo routine quality control, quality assurance and publication. Metadata, original datasets and quality-controlled datasets are open-source and available for extended academic and non-academic use.

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Section: Technical Validationmentioning

confidence: 99%

A citizen centred urban network for weather and air quality in Australian schools

et al. 2022

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“…Assim, o uso de informação é uma atividade contínua e que auxilia a sobrevivência no mercado competitivo, contribuindo para o desenvolvimento de inovações em produtos e serviços (Choo 2003). Nesse processo, tanto as informações internas quanto as externas precisam ter qualidade (Sugahara e Jannuzzi 2005), já que as análises com base em valores de dados pobres, podem levar a decisões erradas nas instituições de pesquisa, comprometendo, entre outros aspectos, a reputação das mesmas (Azeroual et al 2020;Sá e Martins 2016).…”

Section: Introductionunclassified

“…Estudando a qualidade de sistemas de recuperação da informação,Azeroual et al (2020), destacaram que o fracasso destes está associado a qualidade dos dados e à incompletude, à redundância e à falta de correção e atualização das informações coletadas e armazenadas.Assis e Moura (2011) ressaltaram que a qualidade da informação na Web deve ser analisada como um processo e não como um recorte arbitrário e operacionalizável para uso em contextos e propósitos específicos sujeitos a desatualizações. Para as autoras, na avaliação da qualidade da informação deve ser levado em conta o ambiente interativo e colaborativo da Web em que o usuário da informação é ativo e estabelece práticas e trocas simbólicas constantes.…”

unclassified

“…Por outro lado, o acesso a outras dimensões como precisão ou objetividade, muitas vezes é difícil, pois pode envolver o consumidor ou os especialistas da informação, verificando ou classificando informações(Bizer e Cyganiak 2009). Neste estudo as métricas de avaliação foram observados em 11 estudos(Azeroual et al 2020, Bibi et al 2016Bizer 2007; Härting e Lewoniewski 2020, Knight e Burn 2005, Manzoor et al 2014; Reznik e Lyshevski 2015; Rukkas e Zholtkevych 2015; Sá e Martins 2016; Saracevic 1996; Sugahara e Jannuzzi 2005). (Ayyash 2015; Azeroual et al 2020).…”

unclassified

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Uso de indicadores e métricas para avaliação da qualidade da informação

Guedes

Fonseca

2021

BRAJIS

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A qualidade de informações fornecidas varia amplamente e a expressiva quantidade de informações acessíveis dificulta o acesso à informação relevante. O objetivo deste estudo foi identificar o uso de indicadores e de métricas para avaliar a qualidade de dados e de informações a partir da literatura branca especializada disponível nas bases de dados da Proquest, da Web of Science e da Scopus. O Protocolo de Recomendação Prisma e a Análise de Conteúdo foram utilizados para identificar construtos, métricas e indicadores usados. Os resultados apontaram o uso mais frequente dos indicadores de precisão, de confiabilidade e de completude. Houve discrepância e sobreposição de conceitos na definição dos indicadores, associadas ao tipo de indicador e ao objeto de avaliação, ou seja, dado ou informação. As métricas de avaliação, de contexto e de conteúdo foram utilizadas para avaliar a qualidade de dados, fontes de dados e informação de documentos. Conclui-se que a escolha de indicadores e de métricas para análise da qualidade de informação depende da tarefa e das preferências subjetivas do usuário da informação, sendo preferível usar métricas de avaliação rastreáveis, simples e de fácil compreensão.

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“…Data integrity stands for consistency, completeness, and correctness. On the other hand, the authors are selected on the basis of personal experience (see the work by [30]).…”

mentioning

confidence: 99%

Without Data Quality, There Is No Data Migration

Azeroual

Jha

2021

BDCC

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Data migration is required to run data-intensive applications. Legacy data storage systems are not capable of accommodating the changing nature of data. In many companies, data migration projects fail because their importance and complexity are not taken seriously enough. Data migration strategies include storage migration, database migration, application migration, and business process migration. Regardless of which migration strategy a company chooses, there should always be a stronger focus on data cleansing. On the one hand, complete, correct, and clean data not only reduce the cost, complexity, and risk of the changeover, it also means a good basis for quick and strategic company decisions and is therefore an essential basis for today’s dynamic business processes. Data quality is an important issue for companies looking for data migration these days and should not be overlooked. In order to determine the relationship between data quality and data migration, an empirical study with 25 large German and Swiss companies was carried out to find out the importance of data quality in companies for data migration. In this paper, we present our findings regarding how data quality plays an important role in a data migration plans and must not be ignored. Without acceptable data quality, data migration is impossible.

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Data Quality as a Critical Success Factor for User Acceptance of Research Information Systems

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A citizen centred urban network for weather and air quality in Australian schools

A citizen centred urban network for weather and air quality in Australian schools

Uso de indicadores e métricas para avaliação da qualidade da informação

Without Data Quality, There Is No Data Migration

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