Modeling the Dashboard Provenance

要約

公的か民間か、営利目的か非営利か、またさまざまな業界や部門にまたがるあらゆる種類の組織が、効果的なデータ視覚化のためにダッシュボードに依存しています。
ただし、これらのダッシュボードの信頼性と有効性は、表示されるビジュアルとデータの品質に依存します。
調査によると、ソースに関する情報を提供するダッシュボードは 4 分の 1 未満です。これは、出所を真剣に考慮する場合に期待されるメタデータの 1 つにすぎません。
来歴とは、データまたはオブジェクトの生成、影響、または配信に役割を果たした人物、組織、エンティティ、および活動を説明する記録です。
このペーパーは、特にダッシュボードとそのビジュアルおよびデータ コンポーネント向けに設計された、標準化、モデリング、生成、キャプチャ、視覚化を可能にする来歴表現モデルを提供することを目的としています。
提案されたモデルは、ユーザーがダッシュボードに表示される情報の品質、一貫性、信頼性を評価できるようにする重要な来歴メタデータの包括的なセットを提供します。
これにより、特定のダッシュボードが開発されたコンテキストを明確かつ正確に理解できるようになり、最終的にはより適切な意思決定につながります。

要約(オリジナル)

Organizations of all kinds, whether public or private, profit-driven or non-profit, and across various industries and sectors, rely on dashboards for effective data visualization. However, the reliability and efficacy of these dashboards rely on the quality of the visual and data they present. Studies show that less than a quarter of dashboards provide information about their sources, which is just one of the expected metadata when provenance is seriously considered. Provenance is a record that describes people, organizations, entities, and activities that had a role in the production, influence, or delivery of a piece of data or an object. This paper aims to provide a provenance representation model, that entitles standardization, modeling, generation, capture, and visualization, specifically designed for dashboards and its visual and data components. The proposed model will offer a comprehensive set of essential provenance metadata that enables users to evaluate the quality, consistency, and reliability of the information presented on dashboards. This will allow a clear and precise understanding of the context in which a specific dashboard was developed, ultimately leading to better decision-making.

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