如何提高大数据质量

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-01-10 09:31:38

  大量化数据是难以运用到大数据环境下的,除非有非常大的性能提升,是难以用在大数据环境下的,因为扫描一次的时间可能都无法接受。而多种类的数据更是增加了这种难度,所以高采集速度就是更加严峻的一个挑战了,数据的采集速度快,但不能及时的对数据进行处理,那么就会导致数据质量问题堆积。


  另外,为了提高数据质量,那么企业需要定期更新维护数据字典,将数据质量问题穿于系统全过程,将错误的信息、路径、检测方法都记录下来,这样可以出具数据质量控制报告,从而降低问题数据的数量。在决定大数据质量策略和执行任何其他数据质量管理程序时,我们有3条经验法则供您遵守:


  规则1:对数据源要谨慎。


  数据源的可靠性等级应该特定,因为并非所有数据源都承载着同样体面的信息。应始终验证来自开放或相对不可靠的来源的数据。这样一个可疑数据源的一个很好的例子是社交网络:


  不可能追踪社交媒体上提到的特定事件发生的时间。


  您无法确定上述信息的来源。


  算法可能难以识别用户帖子中传达的情绪。


  规则2:组织适当的存储和转换。


  如果您想要良好的数据质量,您的数据湖泊和数据仓库需要得到照顾。当数据从数据湖传输到大数据仓库时,需要建立相当”强大”的数据清理机制。此外,此时,您的数据需要与任何其他必要的记录匹配,以达到一定程度的一致性(如果需要的话)。


  规则3:定期进行审计。


  这个我们已经覆盖了,但它值得额外的关注。数据质量审核与对大数据解决方案的任何审计一样,都是维护流程的重要组成部分。您可能需要手动和自动审核。例如,您可以分析数据质量问题并编写定期运行的脚本并检查数据质量问题区域。如果您在此类事务方面没有经验,或者如果您不确定自己是否拥有所有所需的资源,您可以考虑外包您的数据质量审核。


  中琛魔方大数据平台表示在大数据加工和应用环节,企业需要知道加工数据的标准,保证数据的一致性,对输入错误的数据莒南县检测,确保数据的准确性、完整性。

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