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, entweder von Sensoren oder einer anderen Datenquelle, Datenwissenschaftler wird etablieren Regeln, die dich alarmieren einiger Parameter der Normalität.
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, ohne die Figur des Datenwissenschaftlers wäre es nicht zu schaffen, 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
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