Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52010
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛордкипанидзе, А. И.-
dc.contributor.authorВладымцев, В. Д.-
dc.contributor.authorМарков, А. Н.-
dc.coverage.spatialМинскru_RU
dc.date.accessioned2023-06-14T07:49:00Z-
dc.date.available2023-06-14T07:49:00Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationЛордкипанидзе, А. И. Качество данных в Big Data / А. И. Лордкипанидзе, В. Д. Владымцев, А. Н. Марков // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17–18 мая 2023 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2023. – С. 87-90.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52010-
dc.description.abstractКачество данных является одним из ключевых факторов, влияющих на успешность обработки и использование больших объемов данных. В связи с этим вопросы качества данных в big data становятся все более актуальными. В данной аннотации будут рассмотрены основные проблемы, связанные с качеством данных в big data, а также методы и инструменты, используемые для их решения. Особое внимание будет уделено таким аспектам, как точность, полнота, актуальность, надежность, целостность и безопасность данных. Решение проблем, связанных с качеством данных в big data, требует комплексного подхода и использования различных методов и инструментов, включая методы проверки и очистки данных, автоматизированные процессы обновления данных, аутентификацию и контроль доступа, шифрование и многое другое.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectкачество данныхru_RU
dc.subjectточность данныхru_RU
dc.subjectполнота данныхru_RU
dc.titleКачество данных в Big Dataru_RU
dc.title.alternativeData quality in Big Dataru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationData quality is one of the key factors that affects the success of processing and using large volumes of data, or big data. Therefore, issues related to data quality in big data are becoming increasingly relevant. This annotation examines the main problems related to data quality in big data, as well as the methods and tools used to address them. Special attention is paid to aspects such as accuracy, completeness, timeliness, reliability, integrity, and security of data. Solving problems related to data quality in big data requires a comprehensive approach and the use of various methods and tools, including data validation and cleansing methods, automated data update processes, authentication and access control, encryption, and much more.ru_RU
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lordkipanidze_Kachestvo.pdf1.07 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.