In 2014 publiceerden we een research note over ‘Open Data’ naar aanleiding van de Europese richtlijn PSI (Public Service Information) van 2013 die van toepassing was in 2015.
Sindsdien verschenen of verschijnen nog steeds andere Europese wetgevingen. Deze nieuwe wetten doen niets af aan wat van toepassing was in 2014 maar verbreden aanzienlijk het toepassingsveld ervan dat we in dit blogartikel gaan voorstellen.
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En 2014, nous publiions une research note sur les “Open Data” suite à la parution de la directive européenne PSI (Public Service Information) 2013 applicable en 2015.
Depuis lors, d’autres législations européennes sont parues ou en cours de parution. Ces nouvelles lois n’invalident rien de ce qui était d’application en 2014 mais en élargissent considérablement le champ d’application que nous présentons dans cet article de blog. Continue reading
Vaak denken we dat we om een gebouw te lokaliseren (in België, maar onze buren ervaren een zeer gelijkaardige situatie) we een adres nodig hebben dat bestaat uit een straatnaam (die eindigt in het Nederlands met ‘…straat’, ‘…laan’, ‘…steenweg’, of die in het Frans begint met ‘Rue…’, ‘Avenue…’, ‘Chaussée…’, of een gelijkaardige prefix/suffix) Continue reading
On pense souvent que pour localiser un bâtiment (en Belgique, mais la situation de nos voisins est très similaire), on a besoin d’une adresse, composée d’un nom de rue (qui commence en français par “Rue …”, “Avenue …”, “Chaussée …”, ou qui termine en néerlandais par “…straat”, “… laan”, “… steenweg”, ou un préfixe/suffixe similaire). Il faut ensuite un numéro, pair d’un côté de la rue, impair de l’autre. Si on construit un bâtiment entre le “10” et le “12”, on le numérotera “10A”, et si le 10 est un immeuble avec plusieurs appartements, on les distinguera par “10 boite 1”, “10 boite 2”, etc (ou 10/1, 10/2…). Continue reading
In de afgelopen twee jaar zijn er steeds meer tools voor “data observability” verschenen: voegen ze waarde toe aan het landschap van gegevenskwaliteit? Wat zijn hun potentiële functies met betrekking tot preventieve en curatieve benaderingen van gegevenskwaliteit? Hoe volwassen zijn deze tools op dit moment? Continue reading
Depuis deux ans apparaissent des outils de “data observability” : ont-ils une valeur ajoutée dans le paysage “data quality” ? Quelles sont leurs fonctionnalités potentielles par rapport aux approches “data quality” préventives et curatives ? Quelle est la maturité actuelle de ces outils ? Continue reading
Om een adres te kunnen plaatsen op een kaart, om een reisweg uit te stippelen of om alle winkels in een bepaalde wijk te bepalen, moet er eerst een belangrijke stap genomen worden: geocodering. Deze handeling houdt in dat een postadres zoals “Av. Fonsny 20, 1060 Bruxelles” enerzijds “gestandaardiseerd” kan worden (bordeaux gedeelte van onderstaande afbeelding), en anderzijds dat deze geografische coördinaten toegewezen krijgt (“location” in de afbeelding). Continue reading
De kwaliteit van een gegeven is de geschiktheid ervan voor gebruik en voor de beoogde doelstellingen (‘fitness for use’) (Boydens, 1999, Boydens 2014). In dit artikel gaan we bekijken hoe een rigoureuze typologie van de anomalieën een kader biedt voor de verbetering van de kwaliteit van de gegevens, in verschillende domeinen, waaronder machine learning. Continue reading
Pour être capable de positionner une adresse sur une carte, pour calculer un itinéraire ou pour identifier l’ensemble des commerces dans un quartier donné, il est nécessaire de passer par une étape fondamentale : le géocodage. Cette opération consiste, à partir d’une adresse postale, comme “Av. Fonsny 20, 1060 Bruxelles”, d’une part à la “standardiser” (partie bordeaux de l’image ci-dessous), d’autre part à lui assigner des coordonnées géographiques (“location” dans l’image). Continue reading
Dans un article précédent à propos du webscraping, nous avons été confrontés à une situation où nous obtenions une liste de commerces, avec un nom et une adresse. Nous voulions, pour chacun de ces commerces, le lier à une liste … Continue reading
