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

Новости

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

  HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория)
  Dbrain (Дибрейн)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)
  Другие

  Без привлечения консультанта или нет данных
  Другие

  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория)
  Dbrain (Дибрейн)
  HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs
  Синимекс (Cinimex)
  Другие

Данные не найдены

  Без привлечения консультанта или нет данных
  Наносемантика (Nanosemantics Lab)
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs 9 (список)
2 Без привлечения консультанта или нет данных 5 (список)
3 Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) 4 (список)
4 Dbrain (Дибрейн) 1 (список)
5 Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) 1 (список)
6 Инфосистемы Джет 1 (список)
7 Наносемантика (Nanosemantics Lab) 1 (список)
8 Постгрес профессиональный (ППГ, Postgres Professional) 1 (список)
9 Синимекс (Cinimex) 1 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Без привлечения консультанта или нет данных5


Data Quality - Качество данных