Почему возникает проблема неточной или неполной информации при анализе больших данных?

Проблема неточной или неполной информации при анализе больших данных возникает по разным причинам, среди которых:

• Ошибки ручного ввода. sky.pro Это могут быть опечатки, невнимательность, намеренное искажение информации, отсутствие единых стандартов и правил работы с данными, недостаточная квалификация персонала. sky.pro
• Технические причины. sky.pro К ним относятся ошибки в алгоритмах сбора и обработки данных, сбои в работе оборудования и программного обеспечения, проблемы интеграции между различными системами, ограничения используемых технологий. sky.pro
• Процессные факторы. sky.pro К ним относятся отсутствие или неэффективность валидации данных на входе, неконтролируемые изменения в процессах сбора и хранения, слабая система мониторинга качества данных, недостаточная документация требований к данным. sky.pro
• Объединение данных из разных источников. sky.pro Часто один и тот же объект может именоваться по-разному, иметь различную структуру метаданных или разные форматы хранения. sky.pro
• Естественное «старение» данных. sky.pro Информация, которая была корректна на момент сбора, может становиться неактуальной с течением времени. sky.pro

Некорректные или неполные данные могут снизить качество аналитики, ведя к ошибочным выводам и решениям. www.decosystems.ru