Analyzing and Evaluating Data Freshness in Data Integration Systems

Data freshness has been identified as one of the most important data quality attributes in information systems. This importance increases particularly in the context of systems composed of a large set of autonomous data sources where integrating data having different freshness may lead to semantic problems. This paper addresses the problem of evaluating data freshness in a data integration system and presents a taxonomy to classify different scenarios where data freshness can be evaluated. We propose a framework for modeling the data integration system and performing freshness evaluation and we illustrate the approach for a particular scenario. RÉSUMÉ. La fraîcheur des données est l'un des facteurs de qualité les plus importants dans les systèmes d'information. Cette importance est accrue dans le contexte des systèmes composés d’un grand nombre de sources de données autonomes, où l’intégration des données caractérisées par des fraîcheurs différentes peut mener à des problèmes sémantiques. Cet article adresse le problème d'évaluer la fraîcheur de données dans un système d'intégration de données et présente une taxonomie pour classifier différents scénarios où la fraîcheur de données peut être évaluée. Nous proposons un cadre général pour modeler le système d'intégration de données et réaliser l'évaluation de la fraîcheur et nous illustrons l'approche pour un scénario particulier.