Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

14
Datakwaliteit in stappen

description

Deze presentatie is gehouden op GIS Tech 2012.

Transcript of Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Page 1: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Datakwaliteit in stappen

Page 2: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Datakwaliteit in stappen

Wat is kwaliteit?

Waarom is het belangrijk?

ArcGIS Data Reviewer

Proces

Resultaat kwalitatief goede data

Page 3: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Hoe bepaal ik de kwaliteit van gegevens

• Geschiktheid voor gebruik• Klanttevredenheid• Conformiteit aan de eisen, normen, verwachtingen• Hoeveelheid fouten

Compleetheid Consistentie

Nauwkeurigheid Resolutie

Page 4: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Waarom?

Performance

Beheerlast

Communicatie

Analyse

Datakwaliteit

Betrouwbaar

Page 5: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Hoezo?1. Beheerlast, Inzicht krijgen in de inspanning die geleverd moet worden om de

data op het juiste niveau te krijgen. Waar liggen de objecten die niet aan de kwaliteitseisen van de organisatie voldoen? Hoeveel zijn het er?

2. Performance,  Kwalitatief goede data kent betere performance, invalide geometrieën, slivers (gaten in je objecten) , extra coördinaten (een vierkant heeft 4 coördinaten, extra coördinaten = ballast)  zorgen voor afnemende performance.

3. Communicatie, Terugkoppeling naar, bijvoorbeeld, een beleidsafdeling, is de aangeleverde data van een externe partij conform de gewenste kwaliteit? Vanuit performance of beheeraspect ligt er bijvoorbeeld een belang om dit te toetsen voordat de dataset in beheer genomen of ontsloten kan worden

4. Analyse, Wanneer mag een overlap niet voorkomen? Bijvoorbeeld bij bestemmingsplannen, als woningbouw in een geluidszonering of intensieve veehouderij in een voor verzuring gevoelig gebied gepland staat. Voortoetsen in RO omgeving (waar liggen de aandachtspunten voor de toetsingsmedewerker?)

5. Betrouwbaar, Is de data bruikbaar voor mijn doeleinden

Page 6: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Zodat!

Toleranties

Wanneer is het klaar?

Budget is niet oneindig?

Wanneer is het goed?

Waar is voor nodig?

Burgerjaarverslag / bedrijfsvoering / derden?

Vigerend bestand?

Geld

Tijd

Kwaliteit

Scoop

Benefits

Risico’s

Page 7: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

ArcGIS GIS Data Reviewer

42 geautomatiseerde controlesGeometrie controlesKenmerk controles

Stroomlijnen en organiseren van de initiële QC-checksKan geconfigureerd worden als batch

Gekwalificeerd als een batch job

Page 8: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

ArcGIS Data Reviewer Checks

Page 9: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

A

B

C

Overzicht!

Ivoren toren

Verkeerstoren

Architectuur

Opdrachtgever zijn is lastig

Transitie

Moeilijk

Eerst A dan B vervolgens pas C

Gedragsverandering

Inzicht, overzicht, kwaliteit en communicatie

Klant zijn is lastig

Afspraak

Tijd Kwaliteit

Risico’s

Scoop

Page 10: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Dus?

Page 11: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Polygon sliver check

Welke features zijn niet conform de kwaliteits eisen?

Waar zitten die features?

Page 12: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Oplossing

Page 13: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Proces

Controle (sliver check

(<10m2))

Selecteer alle

features < 10m2

Gebruik Eleminate tool

1. Leg de kwaliteits regel vast (alles <10m2 is een sliver)2. Voer de controle uit

3. Voer de “handeling” uit4. Controleer opnieuw

Door vast te leggen wat je doet en wat en wanneer je het gedaan hebt kan je je acties inzichtelijk maken (verantwoorden). Niet alleen de inverstering in tijd en geld maar ook de kwaliteit die het oplevert (bedrijfsproces, burgerjaarverslag enz)

Page 14: Workshop 2 - Datakwaliteit in stappen

Het resultaat?

PerfQA analyzer

MxdPerfStat