Ingénierie des systèmes d'information Volume 23 N° 3 - 4, mai - août 2018
Impact des open et/ou linked data dans les SI

Par : Max Chevalier, Sébastien Laborie, Cassia Trojahn, Antoine Zimmermann
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  • Nombre de pages120
  • PrésentationBroché
  • FormatGrand Format
  • Poids0.2 kg
  • Dimensions16,0 cm × 24,0 cm × 0,5 cm
  • ISBN978-2-7462-4867-0
  • EAN9782746248670
  • Date de parution25/01/2019
  • ÉditeurHermes Science Publications

Résumé

Les données ouvertes et liées sont distribuées, changeantes, variées et abondantes. Leurs particularités soulèvent des problématiques nouvelles pour les systèmes d'information qui les exploitent ou les génère. Que ce soit dans leur construction ou leur exploitation, ces types de données influent sur les SI dans toute leur chaise de traitement. De leur genèse à leur mise à disposition, les données passent par des séries de transformations, validation, intégration, agrégation, publication puis, éventuellement, de visualisation.
L'exploitation des données nécessite de les sélectionner, les interroger, les indexer et les fusionner. Les contributions traitent de ces multiples questions : intégration de sources multiples, gestion de l'hétérogénéité des données, traitement de données dynamiques, qualité de données, provenance des données, passage à l'échelle, et enfin valorisation.
Les données ouvertes et liées sont distribuées, changeantes, variées et abondantes. Leurs particularités soulèvent des problématiques nouvelles pour les systèmes d'information qui les exploitent ou les génère. Que ce soit dans leur construction ou leur exploitation, ces types de données influent sur les SI dans toute leur chaise de traitement. De leur genèse à leur mise à disposition, les données passent par des séries de transformations, validation, intégration, agrégation, publication puis, éventuellement, de visualisation.
L'exploitation des données nécessite de les sélectionner, les interroger, les indexer et les fusionner. Les contributions traitent de ces multiples questions : intégration de sources multiples, gestion de l'hétérogénéité des données, traitement de données dynamiques, qualité de données, provenance des données, passage à l'échelle, et enfin valorisation.