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随着互联网的不断发展,越来越多的企业都引入了大数据技术,而本文我们就通过案例分析来了解一下,大数据技术应用都需要注意哪些问题。
准确性
许多人认为,数据越多,准确性越好。这不是真的。大量数据来自各种不完善的来源。这可能导致无组织,不准确的数据或见解。当这些值仅仅是近似值时,我们将失去精度。所有公司都没有能力实时处理大量数据。因此,他们使用采样来分析数据。此过程使用来自云的少量数据样本,并尝试获取见解。这导致不正确的结论和决定。
数据是否一致?
数据必须一致才能获得正确的见解。数据永远不会是静态的;它一直在变化。由于数据收集来自多个来源,因此保持一致性并不容易。如果数据不一致,用户可能会误会。对于同一查询获得不同的答案可能会导致这种不一致。
数据算法中的偏见
由于这些数据块来自多个来源,因此并不总是可信的。这些数据离偏差不远。由于人的大脑参与其中,因此这些不是客观价值或信息。某些数据可能包含从其源继承的偏差和错误值。
使用算法进行数据处理也会导致偏差。数据算法中的这些偏见不是一本公开的书。它们仍然被认为是黑匣子,这使我们无法了解其根源和目的。这可能会导致误解。例如,人们可以用各种方式来解释社交媒体语言。如果算法被设计为以性别歧视或种族主义的方式理解它,则会导致错误的见解。这肯定会影响用户,在其他情况下也会影响您的业务成功。
如何使事情变得更好?
所有这些偏见不能使大数据消失。大数据将仍然是有效业务管理的重要方面。因此,它需要设置正确。
•应该改善数据质量和组织。为确保这一点,公司应了解其数据要求并定义相关数据。这些数据应该以易于管理的方式进行分类和存储,以获得有效的结果。
•一切都需要偶尔清洁。应该清除数据以清除脏数据,这些脏数据离完整性很远。这将使我们能够创建一个完整且相关的数据湖。
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