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<metadata><dc>
<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=en>A quality-aware spatial data warehouse for querying hydroecological data</title>
<creator>Lilia Berrahou, Soumia</creator>
<creator>Lalande, Nathalie</creator>
<creator>Serrano, Eva</creator>
<creator>Molla, Guilhem</creator>
<creator>Berti-Équille, Laure</creator>
<creator>Bimonte, Sandro</creator>
<creator>Bringay, Sandra</creator>
<creator>Cernesson, Flavie</creator>
<creator>Grac, Corinne</creator>
<creator>Ienco, Dino</creator>
<creator>Le Ber, Florence</creator>
<creator>Teisseire, Maguelonne </creator>
<contributor>Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD) - AgroParisTech - Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)</contributor>
<contributor>Département Environnement et Ressources [Montpellier] (ESPACE-DEV) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG) - Université de la Réunion (UR) - Université de Montpellier (UM)</contributor>
<contributor>Technologies et systèmes d'information pour les agrosystèmes (UR TSCF) ; Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)</contributor>
<contributor>ADVanced Analytics for data SciencE (ADVANSE) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<contributor>Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)</contributor>
<contributor>Laboratoire Image, Ville, Environnement [Strasbourg] (LIVE) ; Université de Strasbourg (UNISTRA)</contributor>
<contributor>Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube) ; École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES) - Université de Strasbourg (UNISTRA) - Institut National des Sciences Appliquées (INSA)</contributor>
<description>International audience</description>
<source>ISSN: 0098-3004</source>
<source>Computers and Geosciences</source>
<publisher>Elsevier</publisher>
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<source>Computers and Geosciences, Elsevier, 2015, 85, pp.126 - 135. 〈10.1016/j.cageo.2015.09.012〉</source>
<identifier>DOI : 10.1016/j.cageo.2015.09.012</identifier>
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<language>en</language>
<subject lang=en>Data quality</subject>
<subject lang=en>Data warehouse modeling and design</subject>
<subject lang=en>Hydroecological data</subject>
<subject lang=en>Information system</subject>
<subject>[INFO] Computer Science [cs]</subject>
<subject>[SDE] Environmental Sciences</subject>
<subject>[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/article</type>
<type>Journal articles</type>
<description lang=en>Addressing data quality issues in information systems remains a challenging task. Many approaches only tackle this issue at the extract, transform and load steps. Here we define a comprehensive method to gain greater insight into data quality characteristics within data warehouse. Our novel architecture was implemented for an hydroecological case study where massive French watercourse sampling data are collected. The method models and makes effective use of spatial, thematic and temporal accuracy, consistency and completeness for multidimensional data in order to offer analysts a âdata qualityâ oriented framework. The results obtained in experiments carried out on the Saône River dataset demonstrated the relevance of our approach</description>
<date>2015-12</date>
<contributor>ANR-11-MONU-0014, Fresqueau, Fouille de données pour l'évaluation et le suivi de la qualité hydrobiologique des cours d'eau(2011)</contributor>
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