商业智能系统中XML数据质量分析与保证方法

"这篇论文研究了在商业智能系统中集成开放式XML数据时的质量保证问题。通过对XML文档进行度量测量和质量分析，论文提出了一个计算XML数据质量的公式，用于评估XML源数据在集成前的质量指数，从而降低集成风险，增强系统数据的可维护性。研究团队通过实验验证了这种方法的正确性和合理性。该研究涉及的关键领域包括商业智能系统、XML数据、度量标准和质量分析。" 在商业智能系统中，XML数据的集成是至关重要的，因为这些数据通常来自不同的源，且格式各异。XML（可扩展标记语言）作为一种结构化数据格式，广泛用于数据交换和存储，其质量直接影响到商业智能系统的性能和决策的准确性。因此，确保XML数据的质量至关重要。 论文提出的质量分析方法分为两个主要步骤：度量测量和质量分析评价。度量测量涉及对XML文档的各种属性进行量化评估，例如数据的完整性、一致性、准确性、及时性和可用性。这些属性是衡量数据质量的关键因素。完整性指的是数据是否完整，没有丢失或损坏的部分；一致性是指数据是否遵循预定义的规则和约束；准确性关乎数据的真实性和精确性；及时性则关注数据的时效性；而可用性则涉及到数据是否易于理解、处理和利用。 质量分析评价阶段，论文提出了一个XML数据质量的计算公式，该公式综合考虑了上述度量标准，计算出一个综合的质量指数。这个指数可以帮助系统在集成XML数据之前预测其潜在的质量问题，提前进行数据清洗和修复，从而降低集成过程中的风险。 实验验证表明，这种质量分析方法能够有效地评估XML数据的质量，提高商业智能系统对XML数据的处理能力。这不仅减少了因低质量数据导致的错误和异常，还提高了系统的稳定性和可维护性。对于软件质量保证与测试的研究者和实践者来说，这项工作提供了新的工具和方法，有助于他们在处理XML数据时做出更好的决策。 这篇论文为商业智能系统集成开放式XML数据提供了一种科学的质量评估框架，对于提升系统整体性能和数据可靠性具有重要意义。同时，它也为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。