Сочинение на тему Качество данных и добыча данных в организации
- Опубликовано: 04.08.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Сбор данных
Данные играют жизненно важную роль в развитии организаций. Организации получают информацию в различных формах. Анализ данных и составление отчетов с использованием различных инструментов генерируют отчеты, и принятие решения на основе отчетов помогает улучшить положение организаций на рынке, в качестве, бизнесе, и т. Д. Для этой информации, получаемой организацией, она должна быть высокого качества. Высокое качество результатов, точные отчеты и результаты, какие области необходимо улучшить в технической и деловой сферах.
Большие объемы данных будут собираться организациями для анализа. Данные хранятся в облаке, на огромных серверах данных. Если объем данных велик, ведение становится сложным для организации, а качество данных снижается, и, следовательно, увеличиваются риски. Риски можно объяснить как обычно; некоторые организации хранят данные на удаленных уровнях (например, в местных филиалах). Это приводит к созданию хранилищ данных, в которых данные хранятся в огромных количествах, обрабатываются и управляются. Data Silos – это отсутствие поддержки между двумя командами или местами, в которых происходит обмен информацией. Обмен данными происходит по разным причинам между двумя командами, такими как анализ, операции и т. Д.
Если качество данных невысокое, это влияет на социально-экономическое положение организации. Низкое качество данных приводит к снижению удовлетворенности клиентов, показывает влияние на решения, предложенные группой по управлению рисками, низкие показатели роста организации в бюджете. Бюджет оказывает другое влияние, если анализ или проект выполняются с данными низкого качества, и интерпретации не являются хорошими, они должны повторно запустить проект. Затраты, ресурсы, время – все это нужно инвестировать еще раз в организацию. Это также влияет на культуру организации. Если компания предоставляет третьим сторонам информацию низкого качества, она может потерять доверие к организации, что влияет на будущие отношения и рынок организации.
Данные в современном мире чрезвычайно растут. Огромным количеством данных занимаются организации по разным причинам. В деловом мире интернет, электронная коммерция, используется для хранения. В случае научной биоинформатики используются симуляции. Итак, что такое интеллектуальный анализ данных? Его можно определить как вывод некоторых неизвестных шаблонов из большого количества данных. Почему сбор данных? Интеллектуальный анализ данных используется для анализа, который может быть отчет или рынок организации, управления рисками и анализа, предотвращения мошенничества. Мы можем найти отношения и шаблоны внутри наших данных в интеллектуальном анализе данных. Он не может автоматически работать сам по себе. Это дает представление о скрытой информации. Сбор данных подтверждает наблюдения в обнаружении новых закономерностей.
Анализ текста – это метод, при котором интересные шаблоны извлекаются или обнаруживаются из неорганизованных текстовых записей. Текстовый интеллектуальный анализ можно рассматривать как следующую версию интеллектуального анализа данных. Он имеет больше возможностей, чем интеллектуальный анализ данных. Но интеллектуальный анализ текста является более сложным, чем интеллектуальный анализ данных, и он извлекает шаблоны из более сложных неструктурированных текстовых документов. Анализ текста включает в себя анализ, формирование кластеров, визуализацию, машинное обучение и анализ данных. Структура интеллектуального анализа текста представляет собой процесс, состоящий из двух этапов, первый из которых заключается в уточнении текста на основе текстовых записей, что приводит к созданию носителя на основе записей и носителя на основе концепций. Благодаря предварительной классификации, визуализация и формирование кластеров развиваются. Ко второму ассоциативному открытию приходит моделирование и визуализация. Фаза, посредством которой все это развивается, является второй фазой и называется перегонкой знаний.
Ахмад Альдхафири CEGR 4802/1/2018 ГИС Геоинформационная система (ГИС) – это система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа, управления и представления всех типов географических данных. Ключевым
Биткойн становится все более популярным и победоносным в мире криптовалют. С момента его создания в 2009 году стоимость биткойна в 2018 году выросла втрое. В
Типичная база данных для компании, которая продает строительные материалы, может быть организована следующим образом: у компании должен быть хотя бы один клиент. Каждому клиенту в