大数据质量管理:问题与研究进展
Big Data Quality Management: Problems and Progress作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001
出 版 物：《科技导报》 (Science & Technology Review)
年 卷 期：2014年第32卷第34期
页 面：78-84页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)]
基 金：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB316200) 国家自然科学基金项目(61472099)
摘 要：当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理。尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理。本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3个方面。本文依据这3个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向。
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