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O mistério da qualidade do big data: por que a confiabilidade dos dados determina tudo?
Na sociedade de hoje, o big data se tornou um tópico quente, mas o que exatamente é o big data? Simplificando, refere -se ao grande número de conjuntos de dados ou à complexidade dos conjuntos de dados que o software tradicional de processamento de dados não pode processar de maneira eficaz. Com a popularidade dos dispositivos IoT, mídia social e várias plataformas digitais, a capacidade de gerar dados está aumentando rapidamente como uma explosão, mas a base de tudo isso é a qualidade dos dados.
A confiabilidade do Big Data determina a pedra angular de toda a análise e tomada de decisão. Se os dados não forem confiáveis, os resultados da análise subsequente não serão inevitavelmente não confiáveis.
Os desafios enfrentados pela análise de big data não se limitam à captura, armazenamento e análise de dados, mas também incluem pesquisa eficaz, compartilhamento, transferência e visualização de dados. De acordo com as tendências, as características de "quatro V" dos dados - ou seja, Volume, variedade, velocidade e veracidade - são mais importantes do que nunca.
Four V Recursos de dados
No mundo do big data, "Quantidade" refere-se à quantidade de dados que podem ser capturados e armazenados, enquanto a "diversidade" cobre os tipos de dados como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. "Speedness" descreve a rapidez da geração e processamento de dados, enquanto a "autenticidade" significa a credibilidade dos dados - um ponto que é particularmente importante no processo de análise de big data.
Se a qualidade dos dados não atender aos padrões, não importa o tamanho do volume de dados, os insights e o valor que você receberá poderão ser bastante reduzidos.
À medida que os dados continuam a crescer, a demanda por empresas e agências governamentais continua aumentando. Nesse contexto, a capacidade de gerenciar e analisar efetivamente a aplicação de big data mostrou um grande potencial ao melhorar a precisão da tomada de decisões para melhorar a qualidade do serviço. Portanto, garantir a qualidade dos dados é imperativa.
A importância da qualidade do big data
Prevê -se que o volume de dados global continuará a crescer a uma taxa exponencial nos próximos anos. De acordo com um relatório da IDC, 163 dados ZERBB serão gerados em todo o mundo em 2025. Nesse contexto, ter dados de alta qualidade é a chave para as empresas que vencem a concorrência. As idéias obtidas por profissionais de todas as esferas da vida podem gerar decisões de negócios, pesquisa médica e planejamento urbano.
A autenticidade dos dados não é apenas um símbolo de qualidade, mas também a chave para se uma empresa pode aproveitar oportunidades de negócios.
No entanto, à medida que a dependência de big data se aprofunda, alguns desafios seguem. A questão da privacidade de dados está recebendo cada vez mais atenção. Como utilizar efetivamente os dados enquanto protege a privacidade pessoal tornou -se um problema que as principais instituições precisam resolver com urgência. As grandes empresas geralmente enfrentam o dilema do compartilhamento de dados internos e da propriedade. Além dos regulamentos legais externos, eles também precisam do próprio mecanismo de gerenciamento da empresa para realizar supervisão correspondente.
O impacto do big data no futuro
Com o avanço da inteligência artificial e da tecnologia de aprendizado de máquina, os métodos de análise de dados estão se tornando cada vez mais maduros, especialmente nos setores médicos, financeiros e de varejo. No entanto, não importa o quão avançada seja a tecnologia, a base para processamento e análise são sempre dados de alta qualidade. Se a qualidade dos dados não acompanhar, é provável que as conclusões e tendências finais estejam cheias de desvios.
No mundo do Big Data, a qualidade dos dados está intrinsecamente conectada à confiança do usuário e qualquer negligência pode levar a sérias conseqüências.
Portanto, ao realizar análises de big data, as empresas devem se concentrar na qualidade dos dados e investir em tecnologias de governança e limpeza de dados. Ao reduzir as taxas de erro de dados e melhorar a qualidade dos dados, as empresas podem não apenas aumentar sua competitividade no mercado, mas também manter flexibilidade e inovação em um ambiente em mudança.
Então, quando pensamos no futuro do Big Data, devemos prestar mais atenção à confiabilidade e qualidade dos dados, em vez de simplesmente quantidade e velocidade?
