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빅 데이터 품질의 신비 : 데이터의 신뢰성이 모든 것을 결정하는 이유는 무엇입니까?
오늘날 사회에서 빅 데이터는 인기있는 주제가되었지만 빅 데이터는 정확히 무엇입니까? 간단히 말해서, 기존 데이터 처리 소프트웨어가 효과적으로 처리 할 수없는 많은 수의 데이터 세트 또는 데이터 세트의 복잡성을 나타냅니다. IoT 기기, 소셜 미디어 및 다양한 디지털 플랫폼의 인기가 높아짐에 따라 데이터를 생성하는 능력은 폭발처럼 빠르게 증가하고 있지만이 모든 것의 기초는 데이터 품질입니다.
빅 데이터의 신뢰성은 모든 분석 및 의사 결정의 초석을 결정합니다. 데이터가 신뢰할 수 없으면 후속 분석 결과는 필연적으로 신뢰할 수 없습니다.
빅 데이터 분석이 직면 한 문제는 데이터 캡처, 저장 및 분석에만 국한된 것이 아니라 데이터의 효과적인 검색, 공유, 전송 및 시각화도 포함됩니다. 트렌드에 따르면, 데이터의 "4 V"특성 - 즉. 볼륨, 다양성, 속도 및 진실성은 그 어느 때보 다 중요합니다.
데이터의 4 V 기능
빅 데이터의 세계에서 "수량"은 캡처 및 저장할 수있는 데이터의 양을 나타냅니다. "다양성"은 구조화, 반 구조화 및 비 구조화 된 데이터와 같은 데이터 유형을 다룹니다. "Speedness"는 데이터 생성 및 처리의 빠른 속도를 설명하는 반면, "진위"는 데이터의 신뢰성을 의미합니다. 즉 빅 데이터 분석 프로세스에서 특히 중요한 점입니다.
데이터 품질이 표준을 충족하지 않으면 데이터 볼륨이 아무리 큰지에 관계없이 통찰력과 가치가 크게 줄어들 수 있습니다.
데이터가 계속 증가함에 따라 기업과 정부 기관에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 이러한 맥락에서, 빅 데이터의 적용을 효과적으로 관리하고 분석하는 능력은 의사 결정 정확도 향상에서 서비스 품질 향상에 이르기까지 큰 잠재력을 보여주었습니다. 따라서 데이터 품질을 보장하는 것이 필수적입니다.
빅 데이터 품질의 중요성
글로벌 데이터 볼륨은 향후 몇 년 안에 기하 급수적으로 계속 증가 할 것으로 예상됩니다. IDC 보고서에 따르면, 163 개의 ZerBB 데이터가 2025 년에 전 세계적으로 생성 될 것입니다.이 맥락에서, 고품질 데이터를 갖는 것이 회사의 경쟁에서 승리하는 핵심입니다. 모든 생계의 전문가가 얻은 통찰력은 비즈니스 결정, 의료 연구 및 도시 계획을 주도 할 수 있습니다.
데이터의 진위는 품질의 상징 일뿐 만 아니라 회사가 비즈니스 기회를 포착 할 수 있는지 여부의 열쇠이기도합니다.
그러나 빅 데이터에 대한 의존이 심화됨에 따라 몇 가지 어려움이 따릅니다. 데이터 개인 정보 문제는 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 개인 정보를 보호하는 동안 데이터를 효과적으로 활용하는 방법은 주요 기관이 긴급하게 해결 해야하는 문제가되었습니다. 대기업은 종종 내부 데이터 공유 및 소유권의 딜레마에 직면 해 있습니다. 외부 법률 규정 외에도 해당 감독을 수행하려면 회사 자체 관리 메커니즘이 필요합니다.
미래에 대한 빅 데이터의 영향
인공 지능 및 기계 학습 기술의 발전으로 데이터 분석 방법은 특히 의료, 금융 및 소매 산업에서 점점 더 성숙 해지고 있습니다. 그러나 기술이 아무리 발전하더라도 처리 및 분석의 기초는 항상 고품질 데이터입니다. 데이터의 품질이 유지되지 않으면 최종 결론과 트렌드는 편차로 가득 차있을 것입니다.
따라서빅 데이터의 세계에서 데이터 품질은 사용자 신뢰와 복잡하게 연결되어 있으며 모든 태만은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
따라서 빅 데이터 분석을 수행 할 때 기업은 데이터 품질에 중점을두고 데이터 거버넌스 및 데이터 청소 기술에 투자해야합니다. 데이터 오류율을 줄이고 데이터 품질을 향상시킴으로써 회사는 시장에서 경쟁력을 향상시킬뿐만 아니라 변화하는 환경에서 유연성과 혁신을 유지할 수 있습니다.
빅 데이터의 미래에 대해 생각할 때 단순히 수량과 속도보다는 데이터의 신뢰성과 품질에 더 많은주의를 기울여야합니까?
