Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "data quality model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Kluczowe etapy tworzenia Informatycznego Systemu Metrologicznej Bazy Danych przeznaczonego dla sieci laboratoriów badawczych i wzorcujących
    Key stages of designing and developing the Metrological Database Information System for testing and calibration laboratories
    Autorzy:
    Świerzowicz, J.
    Adamczyk, K.
    Tabisz, R. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157030.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    bazy danych
    operacyjne bazy danych
    analityczne bazy danych
    hurtownie danych
    jakość modelu danych
    metrologiczne bazy danych
    laboratoria badawcze i wzorcujące
    walidacja procesów pomiarowych
    database
    operating database
    analytical database
    data warehouse
    data quality model
    metrological database
    testing and calibration laboratories
    measurement processes validation
    Opis:
    Uzasadniono potrzebę tworzenia Informatycznego Systemu Metrologicznej Bazy Danych przeznaczonego dla sieci laboratoriów badawczych i wzorcujących. Wyjaśniono, dlaczego system taki powinien składać się z dwóch baz danych: bazy operacyjnej oraz bazy analitycznej zwanej także hurtownią danych. Opisano najważniejsze etapy tworzenia takiego systemu decydujące o jego ostatecznej strukturze zapewniającej oczekiwaną funkcjonalność oraz dostępność dla różnego rodzaju laboratoriów za pomocą sieci Internet. Przedstawiono wyniki badań opracowanego modelu operacyjnej bazy danych, stanowiącej część tworzonego systemu. Zaproponowano porządek dalszych działań zmierzających do utworzenia części analitycznej, która stanowić będzie drugą istotną część tego systemu. Wskazano na potrzebę właściwego podziału ról w zespole realizującym projekt i uzasadniono przyjętą metodykę dalszych działań.
    The need for developing the Metrological Database Information System for the network of testing and calibration laboratories is shown in the paper. It is explained why such a system should consist of two databases: operational and analytical (called also a data warehouse). The most important stages of creating such a system deciding on its final structure are described. The structure ensures the expected functionality and availability of different kinds of laboratories by the Internet. The investigation results of the model of the operating database being the part of the created system are presented. There is proposed the sequence of further works aiming at creation of the analytical part which will be the second, essential part of this system. The need of the appropriate division of roles in the team carrying out the project is emphasized and the assumed methodology of further works is shown.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 12, 12; 869-873
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A conceptual model for data quality management in a data system on the World Wide Web
    Konceptualny model zarządzania jakością informacji w systemie informacyjnym w sieci WWW
    Autorzy:
    Czerwiński, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/435370.pdf
    Data publikacji:
    2014-12
    Wydawca:
    Uniwersytet Opolski
    Tematy:
    data quality
    management model
    data system
    Web service
    jakość informacji
    model zarządzania
    system informacyjny
    serwis WWW
    Opis:
    The article presents a conceptual model for data quality management treated as the usability or the compliance of the data product with its specification. The proposed model refers to the well-known TDQM model of Wang based on the Deming's quality improvement cycle. However, the TDQM model does not take into account the impact of the Internet environment on the quality of the data provided by the systems on the Web. The author's model presented in this article takes into account the impact of the Internet on all aspects resulting from data functions in society and organizations. Therefore, it takes into consideration the aspect of promoting data quality management processes, the communication aspect and the aspect of enrichment of individual and collective knowledge. The model also takes into account the fact that the impact of the known properties of the Internet (defined with the acronym MEDIA for example) refers primarily to the contextual quality characteristics of the data on the Web and, only to a small degree, it concerns the internal quality of information pieces described by such features as accuracy, consistency, complexity and precision.
    W artykule przedstawiono konceptualny model zarządzania jakością informacji traktowanej jako jej użyteczność lub zgodność produktu informacyjnego z jego specyfikacją. Proponowany model nawiązuje do znanego modelu TDQM R.Y. Wanga opartego na cyklu Deminga doskonalenia jakości. Jednakże model TDQM nie uwzględnia wpływu środowiska Internetu na jakość informacji udostępnianej przez systemy informacyjne w sieci WWW. Zaprezentowany w artykule autorski model bierze pod uwagę wpływ właściwości Internetu na wszystkie aspekty wynikające z funkcji informacji w społeczeństwie i w organizacji. Uwzględnia zatem aspekt wspierania procesów zarządzania jakością informacji, aspekt komunikacyjny oraz aspekt wzbogacania wiedzy indywidualnej i zbiorowej. W modelu uwzględniono także fakt, że wpływ znanych właściwości Internetu (określonych np. akronimem MEDIUM) odnosi się przede wszystkim do kontekstowych cech jakości informacji w sieci WWW, a w małym stopniu dotyczy wewnętrznej jakości jednostek informacji opisanych takimi cechami jak np. dokładność, spójność, złożoność czy precyzja.
    Źródło:
    Economic and Environmental Studies; 2014, 14, 4(32); 361-373
    1642-2597
    2081-8319
    Pojawia się w:
    Economic and Environmental Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Budowa modelu jakości i jego rola w opisie jakości danych przestrzennych
    Development of quality model and its application in the context of spatial data quality
    Autorzy:
    Winiarska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/346520.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    jakość danych przestrzennych
    informacja przestrzenna
    elementy jakości
    model jakości
    ISO 19157
    spatial data quality
    geographic information
    quality elements
    quality model
    Opis:
    W artykule zwraca się uwagę na duże znaczenie informacji o jakości danych przestrzennych m.in. ze względu na szerokie zastosowanie tych danych w procesach decyzyjnych. Wyróżnieni zostali w nim główni odbiorcy informacji o jakości – producenci, dysponenci i użytkownicy. Znaczenie jej jest dla każdej z tych grup inne. Nakreślono także za normą ISO 19157 koncepcję jakości danych przestrzennych i umiejscowiono w niej model jakości jako istotne narzędzie w procesie szacowania jakości. Model jakości ma na celu zapewnić powszechne zrozumienie tego co oznacza jakość w kontekście specyfikacji danych i opisywać jak ją mierzyć. W artykule przedstawiono proces budowy modelu jakości z charakterystyką poszczególnych jego etapów: inwentaryzacji wymagań, definiowania zakresu jakości danych, wyboru elementów jakości i opisu ich szacowania oraz testowania przyjętych założeń. Poza wspomnianym procesem budowy modelu jakości nakreślono wyzwania związane z jego wdrożeniem. Dotyczą one m.in. potrzeby edukowania odbiorców informacji o jakości, zagadnienia równoważenia kosztów szacowania jakości, implementacji modelu jakości w systemach zarządzania danymi przestrzennymi., Artykuł ten przeznaczony jest głównie dla producentów danych przestrzennych, gdyż dotyczy bezpośrednio wytwarzania poprawnych danych, spełniających oczekiwania użytkowników. Dzięki zastosowaniu modelu jakości, producenci mają szanse na uzyskanie powtarzalności kontroli, porównywalności wyników szacowania jakości, poprawę reakcji na wymagania rynku. , Koncepcja modelu jakości nie jest nowością. Prace związane z tym tematem były już prowadzone w ramach projektu ESDIN, gdzie powstał model jakości dla danych INSPIRE – m.in. dla tematów Administrative units, Transport networks. Podobne działania zostały podjęte przez Główny Urząd Geodezji i Kartografii, a związane były z wypracowaniem modeli jakości dla wybranych polskich zbiorów danych przestrzennych – m.in. BDOT10k, PRG, EGiB.
    The article emphasizes the meaning of spatial data quality information, mostly because of the common usage of that data in decision making processes. The major recipients of quality information were defined, such as producers, administrators and users. The information meaning is different for each of those groups. The concept of data quality information was presented based on ISO 19157, including the data quality model as an important tool in the quality evaluation process. The quality model was developed to assure the common understanding of the quality in the context of data specification and the quality measurements. The article also introduces the process of building the quality model and describes its stages: gathering requirements, defining the data quality scope, choosing the quality elements, describing the evaluation requirements and testing the assumptions. Apart from describing that process, challenges related to its implementation were mentioned. These include educating the recipients of the quality information, balancing the costs of the quality evaluation, implementing the quality model in spatial data management systems. The article is primarily intended for spatial data producers since it deals with production of correct data meeting the user requirements. By applying the quality model the producers can achieve repeatable results of control, comparable results of the quality evaluation and can speed up their reaction to user requirements. The quality model concept is not new. Related research was a part of the ESDIN project; the quality model for INSPIRE data (i.e. administrative units, transport networks) was created in the frames of that project. Similar research was performed by GUGIK; it was related to creating quality models for selected Polish spatial data sets sets (i.e. BDOT10k – Topographic Object Database, PRG – National Register of Borders).
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2015, 13, 2(68); 163-172
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sediment yield estimation using a semi-quantitative model and GIS-remote sensing data
    Autorzy:
    Mahmoodabadi, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24298.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Tematy:
    sediment yield estimation
    semi-quantitative model
    GIS-remote sensing data
    soil erosion
    satellite data
    semiarid region
    Iran
    land degradation
    soil quality
    Źródło:
    International Agrophysics; 2011, 25, 3
    0236-8722
    Pojawia się w:
    International Agrophysics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Small area statistics and quality management – the Polish perspective
    Autorzy:
    Kordos, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/434096.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    efficiency of decision-making
    the quality of the information
    model
    the acronym GIGO
    statistics of small areas
    quality management
    sources of statistical data
    Opis:
    The author begins with a discussion of the main factors affecting the efficiency of decision-making, and in particular the quality of the information used, the models applied and the knowledge of decision-makers in the field of the implementation. First, we considered the acronym GIGO (“garbage in garbage out”) used in computer science, expressing the impact of the relationship between the quality of the information used in the model, and their outcome, and then the Box aphorism about the usefulness of models (“All models are wrong but some are useful”). Particular attention is paid to the statistics of small areas, discussing their source, size, and mainly their quality, giving the current definition of data quality. Next the author provided the development of estimation methods for small areas, apart from mathematical formulas and limited to the presentation of some flowcharts. The author then discusses the role of small area statistics in quality management, focusing on the evaluation of their quality, which is of particular importance when making decisions. The paper is prepared from the Polish perspective, referring mainly to Polish statisticians and some relevant publications in English.
    Źródło:
    Śląski Przegląd Statystyczny; 2018, 16 (22); 37-54
    1644-6739
    Pojawia się w:
    Śląski Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mikronarzędzia bazujące na relacyjnym modelu danych a rozwój specjalizacji inteligentnych
    Micro-tools based on the relational data model vs. the development of smart specialisations
    Autorzy:
    Szczęśniak, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/113092.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    arkusz kalkulacyjny
    doskonalenie procesów informacyjnych
    jakość procesów
    relacyjny model danych
    specjalizacja inteligentna
    spreadsheet
    improvement of information-related processes
    process quality
    relational data model
    smart specialisation
    Opis:
    W artykule omówiono możliwość wykorzystania koncepcji mikronarzędzi bazujących na relacyjnym modelu danych w zakresie rozwoju kluczowych dla rozwoju innowacyjnego specjalizacji inteligentnych. Opisano główne elementy rozwijanej koncepcji tworzenia narzędzi w arkuszach kalkulacyjnych. Omówiono sposób reprezentacji zidentyfikowanych encji w arkuszach. Przedstawiono proponowane rozwiązania w zakresie zapewnienia integralności danych oraz w zakresie pozyskiwania założonych układów informacji. Zidentyfikowano także obszary specjalizacji inteligentnych, w których rozwój wpisuje się rozwój opisanej koncepcji oraz inne obszary, w zakresie których może ona zostać wykorzystana.
    This article addresses the concept of application of micro-tools based on the relational data model for developing smart specialisations of key importance for innovative growth. Major components of the concept proposed for purposes of creation of the tools in spreadsheets have been described. Also the manner in which the identified entities are then represented in spreadsheets has been discussed. The solutions proposed by the author have been elaborated upon with regard to the goal of ensuring data integrity as well as acquisition of the assumed information systems. What has also been identified is the spheres of smart specialisations where development as such has become a part of the development of the concept described, but also the spheres in which the latter may yet find application.
    Źródło:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2016, 4 (16); 121-131
    2391-9361
    Pojawia się w:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methodology of Fault Diagnosis in Ductile Iron Melting Process
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Kozlowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/382169.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quality management
    information technology
    foundry industry
    process fault diagnosis
    ductile iron
    data driven model
    zarządzanie jakością
    technologia informatyczna
    przemysł odlewniczy
    diagnostyka uszkodzeń
    żeliwo ADI
    model danych
    Opis:
    Statistical Process Control (SPC) based on the Shewhart’s type control charts, is widely used in contemporary manufacturing industry, including many foundries. The main steps include process monitoring, detection the out-of-control signals, identification and removal of their causes. Finding the root causes of the process faults is often a difficult task and can be supported by various tools, including data-driven mathematical models. In the present paper a novel approach to statistical control of ductile iron melting process is proposed. It is aimed at development of methodologies suitable for effective finding the causes of the out-of-control signals in the process outputs, defined as ultimate tensile strength (Rm) and elongation (A5), based mainly on chemical composition of the alloy. The methodologies are tested and presented using several real foundry data sets. First, correlations between standard abnormal output patterns (i.e. out-of-control signals) and corresponding inputs patterns are found, basing on the detection of similar patterns and similar shapes of the run charts of the chemical elements contents. It was found that in a significant number of cases there was no clear indication of the correlation, which can be attributed either to the complex, simultaneous action of several chemical elements or to the causes related to other process variables, including melting, inoculation, spheroidization and pouring parameters as well as the human errors. A conception of the methodology based on simulation of the process using advanced input - output regression modelling is presented. The preliminary tests have showed that it can be a useful tool in the process control and is worth further development. The results obtained in the present study may not only be applied to the ductile iron process but they can be also utilized in statistical quality control of a wide range of different discrete processes.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2016, 16, 4; 101-108
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Koncepcja zastosowania arkusza kalkulacyjnego do wspomagania prowadzenia kart kontrolnych Shewarta
    Concept of spreadsheet application supporting the application of Shewart control charts
    Autorzy:
    Szczęśniak, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/112528.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    arkusz kalkulacyjny
    baza danych
    relacyjny model danych
    doskonalenie procesów informacyjnych
    zarządzanie jakością
    statystyczne sterowanie procesem
    spreadsheet
    database
    relational data model
    process improvement
    quality management
    statistical process control
    Opis:
    W artykule zaprezentowano koncepcję narzędzia informatycznego wspomagającego prowadzenie kart kontrolnych Shewarta. W pierwszej kolejności omówiono ogólnie koncepcję kart kontrolnych a także określono założoną funkcjonalność dla tworzonego narzędzia. Dla założonej funkcjonalności, zidentyfikowano dane, które muszą być gromadzone i przechowywane w narzędziu. Dla zidentyfikowanych danych zaproponowano strukturę zgodną z relacyjnym modelem danych. W dalszej kolejności szczegółowo omówiono implementację bazy danych w arkuszu kalkulacyjnym oraz przedstawiono rozwiązania pozwalające na przeprowadzenie analizy dla wybranej właściwości. Zaproponowane rozwiązania pozwalają na automatyczną identyfikację punktów tworzących przedstawione w normie konfiguracje wskazujące sytuacje wymagające wyjaśnienia. Stworzone mechanizmy pozwalają również na przejrzystą prezentację wyników zarówno w formie tabelarycznej jak i za pomocą odpowiednich wykresów dla wybranego przez użytkownika zakresu próbek.
    The article addresses a concept of an IT tool proposed to support the application of the Shewart control charts. The concept of control charts has been generally explained in the initial sections of the paper, providing a definition of the functionality envisaged for the tool being developed. With regard to the said functionality, data which must be acquired and stored in the tool have been identified. For the sake of the data identification, a specific structure conforming with the relational data model has been proposed. What follows is a detailed description of database implementation in a spreadsheet as well as an introduction of a solution allowing the chosen property to be analysed. All the solutions proposed enable automatic identification of the points forming the configurations specified in the reference standard, indicating situations which require further explanation. The mechanisms developed also make it possible to represent the results obtained in a transparent form, both in tables and by means of appropriate graphs, depending on the range of samples chosen by the user.
    Źródło:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2014, 3 (9); 208-225
    2391-9361
    Pojawia się w:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zarys teoretycznego modelu TQM w statystyce oficjalnej
    Outline of the theoretical TQM model in official statistics
    Общие черты теоретической модели TQM в официальной статистике
    Autorzy:
    Kordos, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/542633.pdf
    Data publikacji:
    2016-05
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    globalne zarządzanie jakością
    Eurostat
    jakość danych statystycznych
    model
    statystyka oficjalna
    TQM
    źródła danych statystycznych
    total quality management
    quality of statistical data
    official statistics
    statistical data sources
    глобальное управление качеством
    Евростат
    качество статистических данных
    модель
    официальная статистика
    источники
    статистических данных
    Opis:
    Autor przedstawia ogólny zarys teoretycznego modelu TQM, czyli globalnego zarządzania jakością w statystyce oficjalnej. W artykule omawia prace poświęcone tematowi jakości danych prowadzone przez krajowe urzędy statystyczne na świecie, a następnie wyjaśnia zastosowanie idei TQM w różnych dziedzinach, a szczególnie w statystyce. Kolejno przedstawia komponenty TQM na podstawie prac Eurostatu, kładąc szczególny akcent na podejście systemowe i procesowe oraz na rolę przywództwa w realizacji TQM.
    The author presents, in general outline, the theoretical TQM, i.e, total quality management model in the official statistics, beginning with data quality assessments prepared by the National Statistical Institutions in different countries. Next, philosophy of TQM is outlined in different fields, mainly in statistics. Using Eurostat publications, different component of TQM are discussed, focusing on system, process and leaders approaches, in TQM implementation.
    Автор представляет общие черты теоретической модели TQM, или глобального управления качеством в официальной статистике. В статье характеризуются разработки по качеству данных, реализированные национальными статистическим управлениями в мире, а затем объяснаестя использование философии TQM в разных областях, а особенно в статистике. В следующей части представляются по очереди компоненты TQM на основе зработок Евростата, с особым акцентом на системный и процессный подход, а также на роль руководства во внедрении TQM.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 5; 1-16
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnosis of Missed Ductile Iron Melts with Process Modelling
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Werlaty, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/382916.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quality management
    information technology
    foundry industry
    process fault diagnosis
    ductile iron melting
    data driven model
    zarządzanie jakością
    technologia informacyjna
    przemysł odlewniczy
    diagnostyka uszkodzeń
    topienie żeliwa
    Opis:
    The paper presents an application of advanced data-driven (soft) models in finding the most probable particular causes of missed ductile iron melts. The proposed methodology was tested using real foundry data set containing 1020 records with contents of 9 chemical elements in the iron as the process input variables and the ductile iron grade as the output. This dependent variable was of discrete (nominal) type with four possible values: ‘400/18’, ‘500/07’, ‘500/07 special’ and ‘non-classified’, i.e. the missed melt. Several types of classification models were built and tested: MLP-type Artificial Neural Network, Support Vector Machine and two versions of Classification Trees. The best accuracy of predictions was achieved by one of the Classification Tree model, which was then used in the simulations leading to conversion of the missed melts to the expected grades. Two strategies of changing the input values (chemical composition) were tried: content of a single element at a time and simultaneous changes of a selected pair of elements. It was found that in the vast majority of the missed melts the changes of single elements concentrations have led to the change from the non-classified iron to its expected grade. In the case of the three remaining melts the simultaneous changes of pairs of the elements’ concentrations appeared to be successful and that those cases were in agreement with foundry staff expertise. It is concluded that utilizing an advanced data-driven process model can significantly facilitate diagnosis of defective products and out-of-control foundry processes.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2017, 17, 4; 123-126
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies