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About Isabelle Boydens

Consultante Recherche depuis 1996 chez Smals et Professeur ordinaire à l'Université libre de Bruxelles où elle enseigne depuis 1999. Elle a obtenu une thèse de doctorat en "Sciences de l'Information et de la Documentation" à l'ULB en 1998. De 1991 à 1996, elle était chercheur en histoire quantitative à l'Université de Liège où elle a participé à la création du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » dont elle est Présidente depuis 2013. Son domaine d'expertise concerne la qualité des bases de données et la gestion de projets opérationnels en la matière.

Interests: Data quality, Database et data management, Documents and Records Management, Metadata (thesaurus, ...)

Email: isabelle.boydensblah [at] blah blahsmals.be

Website: http://www.ulb.ac.be/cours/iboydens/

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List of blog posts :

“Data Observability”, een nieuwe topic in het “Data Quality” landschap?

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

“Data Observability”, un nouveau topic dans le paysage “Data Quality” ?

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

Typologie van de anomalieën, een kader voor actie: de case van machine learning

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

Typologie des anomalies, un cadre pour l’action : le cas du machine learning

La qualité d’une donnée désigne son adéquation aux usages et objectifs visés (« fitness for use ») (Boydens, 1999, Boydens 2014). Dans cet article nous allons voir comment une typologie rigoureuse des anomalies offre un cadre pour l’amélioration de la qualité des données, dans de nombreux domaines, dont le machine learning. Continue reading

Machine Learning : data quality challenges in the scope of a “fitness for use” (ULB, 18/05/22, 14h, on line)

La prochaine journée FNRS “Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique” aura lieu le 18 mai de 14h à 15h30 en mode on line.    Le thème cette année, « Apprentissage automatique (ML) : les challenges de la qualité … Continue reading

Data Quality Tools : retours d’expérience et nouveautés

Isabelle Boydens(*), Isabelle Corbesier(**) et Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team La problématique de la qualité des données (ou “fitness for use“, adéquation aux usages) est maintenant reconnue au plan international comme … Continue reading

Data Quality : “Anomalies & Transactions Management System” (ATMS), prototype & “work in progress”

ATMS

Isabelle Boydens(*), Gani Hamiti(**), Rudy Van Eeckhout(***) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team (***) Databases R&D, Databases Team En 2019, nous annoncions un Proof of Concept relatif à la mise en place ultérieure d’un … Continue reading

« I want to talk to a HUMAN! » : impact de la qualité des bases de connaissances sur les chatbots (29/01/2020, ULB)

Rencontre « Data quality » FNRS-ULB-Smals le 29/01/2020 à l’Université libre de Bruxelles La prochaine réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » se tiendra le mercredi 29 janvier 2020 dès 13h30 à l’Université libre … Continue reading

Anomalies & Transactions Management System (ATMS) : enjeux, concepts, réalisations et travail en cours

Cet article de blog a pour objet d’introduire le concept d’ATMS (Anomalies & Transactions Management System) : après en avoir montré l’importance fondamentale dans le cadre du « back tracking »  récemment évoqué dans un article de blog de mai 2018, nous en … Continue reading