[論文レビュー] AI-Driven Frameworks for Enhancing Data Quality in Big Data Ecosystems: Error_Detection, Correction, and Metadata Integration

Widad Elouataoui|arXiv (Cornell University)|May 6, 2024

Big Data and Business Intelligence被引用数 6

ひとこと要約

本博士論文は、ビッグデータエコシステムにおけるデータ品質のためのメタデータを検出・修正・統合するAI活用フレームワークを提案し、新しい指標、異常検知、そして修正モデリングを含む。

ABSTRACT

The widespread adoption of big data has ushered in a new era of data-driven decision-making, transforming numerous industries and sectors. However, the efficacy of these decisions hinges on the quality of the underlying data. Poor data quality can result in inaccurate analyses and deceptive conclusions. Managing the vast volume, velocity, and variety of data sources presents significant challenges, heightening the importance of addressing big data quality issues. While there has been increased attention from both academia and industry, current approaches often lack comprehensiveness and universality. They tend to focus on limited metrics, neglecting other dimensions of data quality. Moreover, existing methods are often context-specific, limiting their applicability across different domains. There is a clear need for intelligent, automated approaches leveraging artificial intelligence (AI) for advanced data quality corrections. To bridge these gaps, this Ph.D. thesis proposes a novel set of interconnected frameworks aimed at enhancing big data quality comprehensively. Firstly, we introduce new quality metrics and a weighted scoring system for precise data quality assessment. Secondly, we present a generic framework for detecting various quality anomalies using AI models. Thirdly, we propose an innovative framework for correcting detected anomalies through predictive modeling. Additionally, we address metadata quality enhancement within big data ecosystems. These frameworks are rigorously tested on diverse datasets, demonstrating their efficacy in improving big data quality. Finally, the thesis concludes with insights and suggestions for future research directions.

研究の動機と目的

• 現在のビッグデータ品質アプローチのギャップを複数の指標と普遍性の観点から解決する。
• 正確な評価のための新しい品質指標と加重スコアリングシステムを導入する。
• 品質異常を検出する汎用AIベースのフレームワークを提案する。
• 検出された異常を修正する予測モデルベースのフレームワークを開発する。
• ビッグデータエコシステム内でメタデータ品質の向上に取り組む。

提案手法

• データ品質評価のための新しい品質指標と加重スコアリングモデルを開発する。
• 多様な品質問題に適用できる汎用のAIベース異常検知フレームワークを設計する。
• 検出された異常を修正する予測モデルベースのフレームワークを開発する。
• ビッグデータパイプラインにメタデータ品質向上のメカニズムを統合する。
• 多様なデータセットでフレームワークの実現可能性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 universal set of quality metrics and a weighted scoring system improve big data quality assessment?
• RQ2 AI-based anomaly detection reliably identify quality issues across varied data sources?
• RQ3 How effective are predictive models in correcting detected quality anomalies?
• RQ4 How can metadata quality be assessed and integrated within big data ecosystems?
• RQ5 What are the practical guidelines and limitations for applying these AI-driven frameworks?

主な発見

• 新しいデータ品質指標の集合と加重スコアリングシステムを導入する。
• 領域を問わず適用可能な汎用のAIベース異常検知フレームワークを提案する。
• 検出された異常を修正する予測モデルベースのフレームワークを提案する。
• ビッグデータエコシステム内でのメタデータ品質向上に取り組む。
• 多様なデータセットでフレームワークの実現性と潜在的な有効性を示す。