据质量是相同数据所固

及时性来定义的而对于系统领域来说它更多地与它们对流程的参与程度相关。尽管存在这些差异但仍有独立的标准来定义这种质量例如国际标准化组织和。的目的是保证两个组织之间交换数据的质量。该标准由数据质量的性质数据质量的管理和评估主数据交换和工程信息的四个主轴组成。虽然专注于评估软件生产的质量但它有一个细分部门它为计算机系统中存储的数据定义了数据质量模型。在此框架内针对这些数据建立了一。



系列要求这些要求分为固有的和依赖的。图。固有数有的无论其上下文或用途如何例如其准确性一致性完整性可信性和及时性。相关数据的质量由其使用来定义 亚美尼亚手机号码列表 例如可用性可恢复性和可移植性。这两个主要部门之间还存在其他中间变量包括一致性可访问性保密性效率精确性可理解性和精确性等品质。技术和大数据很难单独想象技术趋势因为它们总是协同作用。例如大数据和分析云计算和存储预测分析和人。







工智能仅举几个例子。然而如果我们稍微简化一下我们可以将大数据分为四大技术组件例如数据存储。数据挖掘。分析。数据可视化。顾名思义数据存储技术涉及搜索管理和存储信息的能力。该领域最常用的一些工具包括开源和数据库。根据马德里康普顿斯大学的定义数据挖掘是统计学和计算机科学的一个领域它允许通过各种技术探索大型数据集其目标是找到有助于解释数据行为的模式和或异常。。数据分析旨在应用不同的数。