Language
Country/Area
No result found
Тайна качества больших данных: почему надежность данных определяет все?
В сегодняшнем обществе большие данные стали горячей темой, но что такое большие данные? Проще говоря, он относится к большому количеству наборов данных или сложности наборов данных, которые традиционное программное обеспечение для обработки данных не может эффективно обрабатывать. Благодаря популярности устройств IoT, социальных сетей и различных цифровых платформ, способность генерировать данные быстро увеличивается как выброс, но основой всего этого является качество данных.
Надежность больших данных определяет краеугольный камень всего анализа и принятия решений. Если данные ненадежны, последующие результаты анализа неизбежно будут ненадежными.
Проблемы, с которыми сталкивается анализ больших данных, не ограничиваются сбором данных, хранением и анализом, но также включают в себя эффективный поиск, обмен, передачу и визуализацию данных. Согласно тенденциям, характеристики данных «четыре V» - т.е. Объем, разнообразие, скорость и достоверность - важнее, чем когда -либо.
четыре V -функции данных
В мире больших данных «количество» относится к объему данных, которые могут быть получены и хранятся, в то время как «разнообразие» охватывает типы данных, таких как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. «Скорость» описывает быстрость генерации и обработки данных, в то время как «подлинность» означает достоверность данных - точка, которая особенно важна в процессе анализа больших данных.
Если качество данных не соответствует стандартам, независимо от того, насколько велик объем данных, понимание и ценность, которые вы получите, могут быть значительно снижены.
По мере того, как данные продолжают расти, спрос на предприятия и государственные учреждения продолжает расти. В этом контексте возможность эффективного управления и анализа применения больших данных показала большой потенциал от повышения точности принятия решений до повышения качества обслуживания. Следовательно, обеспечение качества данных является обязательным условием.
Важность качества больших данных
Прогнозируется, что глобальный объем данных будет продолжать расти с экспоненциальной скоростью в ближайшие несколько лет. Согласно отчету IDC, в 2025 году будут получены данные 163 ZERBB. Понимание, полученные специалистами из всех слоев общества, могут управлять бизнес -решениями, медицинскими исследованиями и городским планированием.
Подлинность данных является не только символом качества, но и ключом к тому, может ли компания воспользоваться возможностями бизнеса.
Однако, поскольку зависимость от больших данных углубляется, следуют некоторые проблемы. Проблема конфиденциальности данных - все больше и больше внимания уделяется. Как эффективно использовать данные при защите личной конфиденциальности, стало проблемой, которая должна срочно решать основные учреждения. Крупные предприятия часто сталкиваются с дилеммой внутреннего обмена данными и владения. В дополнение к внешним юридическим нормам, они также нуждаются в собственном механизме управления компании для проведения соответствующего надзора.
Влияние больших данных на будущее
С развитием искусственного интеллекта и технологии машинного обучения методы анализа данных становятся все более зрелыми, особенно в медицинских, финансовых и розничных отраслях. Тем не менее, независимо от того, насколько продвинулась технология, основой для обработки и анализа всегда являются высококачественные данные. Если качество данных не может быть в курсе, окончательные выводы и тенденции, вероятно, будут полны отклонений.
В мире больших данных качество данных замысловато связано с доверием пользователя, и любая халатность может привести к серьезным последствиям.
Поэтому при проведении анализа больших данных предприятия должны сосредоточиться на качестве данных и инвестировать в управление данными и технологии очистки данных. Сокращая частоту ошибок данных и улучшая качество данных, компании могут не только повысить свою конкурентоспособность на рынке, но и поддерживать гибкость и инновации в изменяющейся среде.
Итак, когда мы думаем о будущем больших данных, должны ли мы уделять больше внимания надежности и качеству данных, а не просто количеству и скорости?
