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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Provenance for Data-Intensive Systems

Description du projet

De nouveaux outils pour évaluer la fiabilité des données

Imaginez un monde dans lequel les résultats des calculs sont comptabilisés et expliqués: les systèmes deviendraient transparents et contrôlables, et leurs résultats plus crédibles et réutilisables. Le suivi des données (en anglais: «data provenance» ou «data tracking») désigne la capacité à remonter au point d’origine des informations et d’évaluer la fiabilité des informations ou de la source. Le projet ProDIS financé par l’UE va développer des modèles, des algorithmes et des outils pour faciliter le suivi de l’origine des données pour un large éventail de systèmes à haute intensité de données. Il soutiendra la traçabilité pour l’exploration et pour les sciences des données, ainsi que pour d’autres infrastructures d’analyse des données. Il s’intéressera également aux besoins de calculs supplémentaires associé au suivi de l’origine. ProDIS vise à développer un outil convivial pour l’analyse basée sur l’origine et pour la validation expérimentale basée sur la conception de prototypes d’outils et de repères.

Objectif

In the context of data-intensive systems, data provenance captures the way in which data is used, combined
and manipulated by the system. Provenance information can for instance be used to reveal whether
data was illegitimately used, to reason about hypothetical data modifications, to assess the trustworthiness
of a computation result, or to explain the rationale underlying the computation.
As data-intensive systems constantly grow in use, in complexity and in the size of data they manipulate,
provenance tracking becomes of paramount importance. In its absence, it is next to impossible to follow the
flow of data through the system. This in turn is extremely harmful for the quality of results, for enforcing
policies, and for the public trust in the systems.
Despite important advancements in research on data provenance, and its possible revolutionary impact,
it is unfortunately uncommon for practical data-intensive systems to support provenance tracking. The
goal of the proposed research is to develop models, algorithms and tools that facilitate provenance
tracking for a wide range of data-intensive systems, that can be applied to large-scale data analytics,
allowing to explain and reason about the computation that took place.
Towards this goal, we will address the following main objectives: (1) supporting provenance for modern
data analytics frameworks such as data exploration and data science, (2) overcoming the computational
overhead incurred by provenance tracking, (3) the development of user-friendly, provenance-based analysis
tools and (4) experimental validation based on the development of prototype tools and benchmarks.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

ERC-STG - Starting Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2018-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TEL AVIV UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 1 306 250,00
Coût total
€ 1 306 250,00

Bénéficiaires (1)