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 / Телекоммуникация и связь)
За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Без привлечения консультанта или нет данных
  HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)
  ЮниДата (UniData)
  3iTech (ранее 3i Technologies)
  Другие

  AutoFAQ (ДипХакЛаб)
  NLogic
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Другие

  Без привлечения консультанта или нет данных
  МТС ИИ, MTS AI (Центр искусственного интеллекта МТС)
  Другие

  Без привлечения консультанта или нет данных
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Мобильные ТелеСистемы (МТС)
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Без привлечения консультанта или нет данных 9 (список)
2 HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs 4 (список)
3 Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) 4 (список)
4 ЮниДата (UniData) 1 (список)
5 3iTech (ранее 3i Technologies) 1 (список)
6 AutoFAQ (ДипХакЛаб) 1 (список)
7 Axenix (ранее Аксенчер Россия) Аксеникс 1 (список)
8 Blue Prism 1 (список)
9 Datareon (Датареон) 1 (список)
10 EY - Ernst&Young 1 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Без привлечения консультанта или нет данных9


Data Quality - Качество данных