To produce high-quality information products and perform accurate spatial analysis, your source data must be of high quality and well maintained. ArcGIS Data Reviewer enables management of data in support of data production and analysis by providing a complete system for automating and simplifying data quality control that can improve data integrity.
Data Reviewer provides a comprehensive set of quality control (QC) capabilities that enable an efficient and consistent data review process. This includes workflows that support both automated and semiautomated analysis of data to detect errors. Errors detected during data review are stored to facilitate corrective workflows and data quality reporting.
Automated data review
Automated data review evaluates a feature's quality without human intervention. Data Reviewer includes a library of configurable checks that allow you to validate data based on your quality requirements. Data Reviewer checks are designed to assess various aspects of a feature’s quality, including its attribution, integrity, or spatial relationship to other features. Data Reviewer automated checks are configurable and do not require specialized programming skills to implement. In many cases, GIS professionals with a good understanding of their data’s quality requirements can implement automated review with minimal training.
Validation-enabled services allow clients to implement automated data review using attribute rules created with Data Reviewer checks. These services leverage ArcGIS Server to carry out automated review using an organization's on-premise or cloud-hosted infrastructure. In a production environment, automated review can be triggered on an as-needed basis to support ad hoc assessment of data quality as a component of a data management workflow.
To learn more about Data Reviewer automated workflows for assessing data review, refer to the following topics:
Gestion des erreurs
Data Reviewer permet de gérer les erreurs de la détection à la vérification, en passant par la correction. Ces fonctionnalités contribuent à l’amélioration de la qualité des données en identifiant la source, la localisation et la cause des erreurs. Les coûts sont ainsi réduits et le travail en double évité puisque vous savez comment l’erreur a été détectée, qui l’a corrigée et si la correction a été vérifiée comme acceptable.
Les erreurs détectées lors de l’examen des données sont suivies par un traitement de cycle de vie défini. Ce traitement inclut trois phases : examen, correction et vérification.
Chaque phase contient une ou plusieurs valeurs de statut qui décrit les actions effectuées au fur et à mesure de la progression de l’erreur d’une phase à une autre.
Dans les processus basés sur des règles attributaires, les erreurs sont stockées dans la géodatabase, dans une série de tables gérées par le système. Les erreurs sont accessibles à l’aide de la fenêtre Error Inspector (Inspecteur d’erreurs), qui fournit des outils pour la création de rapports, la navigation et la sélection d’entités qui facilitent la correction des erreurs.
Pour en savoir plus sur les processus de gestion d’erreurs de Data Reviewer, reportez-vous aux rubriques suivantes :
- Résultats d’erreur et cycle de vie
- Configurer la fenêtre Error Inspector (Inspecteur d’erreurs)
- Didacticiel : Évaluer des entités avec des règles attributaires
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