Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2
   

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 / Машиностроение и приборостроение)
За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Datareon (Датареон)
  Axelot (Акселот)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)
  Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс)
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Другие

  Axelot (Акселот)
  Всероссийский НИИ автоматики имени Н. Л. Духова
  Мотив нейроморфные технологии
  Другие

  Axelot (Акселот)
  Datareon (Датареон)
  Другие

  Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс)
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Datareon (Датареон) 9 (список)
2 Axelot (Акселот) 8 (список)
3 Без привлечения консультанта или нет данных 3 (список)
4 Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) 2 (список)
5 Моделирование и цифровые двойники (МЦД) (ранее CADFEM CIS, КАДФЕМ Си-Ай-Эс) 1 (список)
6 Мотив нейроморфные технологии 1 (список)
7 НАМИ ФГУП Научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт 1 (список)
8 Нейропроект 1 (список)
9 Пермский Государственный Национальный Исследовательский Университет (ПГНИУ) 1 (список)
10 Яндекс (Yandex) 1 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)Рязань2


Data Quality - Качество данных