In einer Welt hoch digitalisiert und reich an Daten, seine Verarbeitung von effiziente Technologien, um seine Erfassung zu ermöglichen, Lagerung, Die Verarbeitung und Analyse in Echtzeit ist ein großer Schritt vorwärts, um die Herausforderungen von Big Data zu meistern.
Obwohl die Verlässlichkeit der Informationen Priorität hat, die Forderung nach sauberen Daten folgt nicht der gleichen Logik wie in relationalen Umgebungen, wo alle Daten strukturiert sind, sie sind knapper und bieten unendlich schlechtere Informationen, wenn wir grundlegende Fragen für das Geschäft beantworten wollen, da diese nur im Big-Data-Schlüssel beantwortet werden können.
In Big-Data-Projekten, jedoch, Effizienz wird im Ergebnis auf flexiblere Weise angestrebt, und das impliziert, Notwendig, Streben nach Datenqualität, auch wenn es auf andere Weise gewonnen wird, seit wir arbeiten in Echtzeit, mit Big Data aus verschiedenen Quellen, hohes Volumen und Komplexität. Speziell, mit Hadoop identifizieren wir falsche Daten in einem Kontext, aus einer Reihe von Variablen, die uns über die Richtigkeit oder Falschheit der Informationen leiten.
Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen, einschließlich der Sensoren, Smartphone oder Internet, vor allem das Social Web, und seine Analyse erfolgt mit einer Vielzahl von Zielen, die von wissenschaftlicher Forschung bis zur Erkennung menschlicher Handlungen reichen können oder, als Beispiel, Maschinen überwachen, um ihren Betrieb zu kontrollieren.
Das Auslesen und Verarbeiten von Sensordaten ermöglicht die Durchführung von Analysen, die es ermöglichen, eine der größten Datenquellen zu nutzen, die derzeit zur Verfügung stehen. In Wirklichkeit, intelligente Sensoren, Cloud Computing und digitale Vernetzung sind die Grundlage der neuen Gesellschaft oder des neuen Paradigmas des Internets der Dinge.
Falsche Daten erkennen
Wenn es darum geht, gefälschte Daten in Big-Data-Projekten zu identifizieren, ya sea de sensores u otra DatenquelleEIN "Datenquelle" bezieht sich auf jeden Ort oder jedes Medium, an dem Informationen erhalten werden können. Diese Quellen können sowohl primär als auch, wie z.B. Erhebungen und Experimente, als sekundär, als Datenbanken, Wissenschaftliche Artikel oder statistische Berichte. Die richtige Wahl einer Datenquelle ist entscheidend, um die Gültigkeit und Zuverlässigkeit von Informationen in Forschung und Analyse zu gewährleisten...., Datenwissenschaftler wird etablieren Regeln, die dich alarmieren de algunos ParameterDas "Parameter" sind Variablen oder Kriterien, die zur Definition von, ein Phänomen oder System zu messen oder zu bewerten. In verschiedenen Bereichen wie z.B. Statistik, Informatik und naturwissenschaftliche Forschung, Parameter sind entscheidend für die Etablierung von Normen und Standards, die die Datenanalyse und -interpretation leiten. Ihre richtige Auswahl und Handhabung sind entscheidend, um genaue und relevante Ergebnisse in jeder Studie oder jedem Projekt zu erhalten.... de normalidad.
Es ist wichtig zu bedenken, dass die falschen Daten, die wir aufdecken möchten, diejenigen sind, die sich auf die Bedürfnisse des Unternehmens beziehen, es geht also darum wählerisch zu sein, und seine Bewertung wird in einem Kontext durchgeführt, der einem bestimmten Programm gehorcht.
Das Ziel ist Daten unterscheiden die relevant sind, weil sie innerhalb der als Standards festgelegten Grenzen liegen oder, Im Falle des Variablenanalyse, mit dem Ziel Kontext erstellen basierend auf einem Algorithmus, der diejenigen enthält, die der Data Scientist für notwendig hält.
Wenn wir mit Sensordaten arbeiten, Wir werden diejenigen leicht identifizieren, die es sind außer Reichweite erwartet, Nun, zum Zeitpunkt der Programmierung werden wir bestimmte Richtlinien haben, die als Referenz dienen werden, mit dem, was aus ihnen wird, da wir die Daten verwerfen oder nicht.
Die Relevanz des Data Scientists
Die Herausforderung, Daten sinnvoll zu machen, kann ohne einen Fachmann nicht gemeistert werden angemessener Einsatz der Technik, deren Zweck nichts anderes ist, als Informationen zu gewinnen, die die strategischen Entscheidungen des Unternehmens leiten können.
Obwohl die Hadoop-Plattform unerlässlich ist, um kostengünstig wertvolle Informationen aus Big Data zu erhalten, no se podría lograr sin la Abbildung"Abbildung" ist ein Begriff, der in verschiedenen Zusammenhängen verwendet wird, Von der Kunst zur Anatomie. Im künstlerischen Bereich, bezieht sich auf die Darstellung menschlicher oder tierischer Formen in Skulpturen und Gemälden. In der Anatomie, bezeichnet die Form und Struktur des Körpers. Was ist mehr, in der Mathematik, "Abbildung" Es hängt mit geometrischen Formen zusammen. Seine Vielseitigkeit macht es zu einem grundlegenden Konzept in mehreren Disziplinen.... del data scientist, ein multidisziplinärer Fachmann, der eine sehr spezielle Vorbereitung benötigt.
Schließlich, ihre Rolle ist auch in der Zeit von entscheidender Bedeutung falsche Daten identifizieren, da die Interpretation der Daten in einem gegebenen Kontext als Orientierungshilfe dient und einen praktisch unfehlbaren Kompass darstellt, um den Weg zu finden, der zu verlässlichen Informationen führt.
Bildquelle: renjith krishnan / FreeDigitalPhotos.net
Verwandter Beitrag:
