A survey of open-source data quality tools: shedding light on the materialization of data quality dimensions in practice

数据质量（DQ）描述数据特征符合要求并适合人类和/或系统使用的程度。 DQ可以通过多个方面进行衡量，称为DQ维度（即准确性，完整性，一致性等），文献中也称为特征。 ISO / IEC 25012标准定义了一个数据质量模型，其中包括十五个这样的维度，规定了数据产品应满足的要求。在这篇简短的报告中，我们旨在以系统化的方式弥合DQ工具提供的低级功能和高级维度之间的差距，揭示它们之间的多对多关系。为此，我们检查了6个开源DQ工具，并强调提供它们提供的功能和ISO标准定义的DQ维度之间的映射。在适用的情况下，我们还提供有关工具利用的软件工程细节的见解，以解决DQ挑战。

本论文旨在为数据质量工具和ISO/IEC 25012标准之间的联系建立桥梁，以系统的方式揭示它们之间的多对多关系。

本论文通过研究6个开源DQ工具并强调提供它们所提供的功能与ISO标准定义的DQ维度之间的映射，来解决数据质量的挑战。

本论文提供了有关DQ工具的详细信息，包括它们如何解决DQ问题以及它们如何与ISO标准中定义的DQ维度相关联。此外，本论文还提供了关于软件工程细节的见解，以解决DQ挑战。论文使用了现有的开源工具，并提供了实验结果。

最近在这个领域中，也有其他相关的研究，如《数据质量工具的比较和综述》、《数据质量维度的比较研究》等。