Data Quality
Качество данных

Data Quality (качество данных) — характеристика, показывающая степень пригодности данных к использованию. Обычно данные считают высококачественными, если они пригодны для предполагаемого использования в операциях, принятии решений и планировании.

Понятие также может относится к состоянию набора значений качественных или количественных переменных. Существует много определений качества данных, но данные обычно считаются высококачественными, если они «пригодны для предполагаемого использования в операциях, принятии решений и планировании». Согласно другому подходу, данные считаются высококачественными, если они правильно представляют события или объекты реального мира, к которым эти данные относятся.

Помимо этих определений, по мере увеличения объема данных, становится важным вопрос согласованности внутренних данных, независимо от пригодности для использования для какой-либо конкретной внешней цели. Мнения людей о качестве данных часто могут быть несогласными, даже когда они обсуждают один и тот же набор данных, используемых для той же цели.

Смотрите также:

Реклама на этой странице

Подрядчики по количеству проектов внедрений (Data Quality - Качество данных / Машиностроение и приборостроение)
За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Datareon (Датареон)
  Axelot (Акселот)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)
  Пермский Государственный Национальный Исследовательский Университет (ПГНИУ)
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Другие

  Axelot (Акселот)
  Datareon (Датареон)
  Всероссийский НИИ автоматики имени Н. Л. Духова
  Мотив нейроморфные технологии
  Другие

  Axelot (Акселот)
  Datareon (Датареон)
  Другие

  Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс)
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Datareon (Датареон) 10 (список)
2 Axelot (Акселот) 8 (список)
3 Без привлечения консультанта или нет данных 3 (список)
4 Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) 2 (список)
5 Пермский Государственный Национальный Исследовательский Университет (ПГНИУ) 1 (список)
6 Яндекс (Yandex) 1 (список)
7 Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) 1 (список)
8 Gradum (Градум) 1 (список)
9 АйТи Про (IT Pro) 1 (список)
10 Всероссийский НИИ автоматики имени Н. Л. Духова 1 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс)Москва1
2Мотив нейроморфные технологии1


Data Quality - Качество данных