https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52010| Title: | Качество данных в Big Data |
| Other Titles: | Data quality in Big Data |
| Authors: | Лордкипанидзе, А. И. Владымцев, В. Д. Марков, А. Н. |
| Keywords: | материалы конференций;качество данных;точность данных;полнота данных |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Лордкипанидзе, 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. |
| Abstract: | Качество 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. |
| Alternative abstract: | Data 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. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52010 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Lordkipanidze_Kachestvo.pdf | 1.07 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.