首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态数据质量管理是大数据最为传统的问题，从数据的完整性，时效性、准确性、一致性等众维度出发，无论是在哪个方向上如果不能够对数据有明确的理解，之后由数据所产生误导的概率将大大增加。数据质量非常关键，公司里在数据的收集、生产、传输的整个过程中，为了提高数据质量，需要做到层层校验，这些都有利于最终结论的准确性。
大数据虽然是对于数据的利用，但是并不是针对所有数据，从实际情况出发，需要明确最终的目标，想要数据产生价值，就必须了解哪些数据对于企业而言是合适的，在这个过程中，合理的利用算法减少噪音是必须的。简单的将数据展示和报表化是数据最初的应用模式，通过数据收集将数据重构，并且以此为依据，实现对业务流程的重新设计才是更为重要的事情。
目前，数据正在以指数级的量倍增， 这些数据来源广泛，既有来自各行各业的行业性数据、又有来自个人的数据，这些数据既包括机构化的，也包括非结构化的。数据是如此的庞杂，对于数据质量的管理将是一个非常大的问题，也是一个较为核心的问题。无论是以人工智能作为对数据的分析手段，还是最为基础的数据分析，数据质量都决定着数据分析最终的准确性，一个错误数据集合，得出的结果可想而知。
当机器学习任务最终实现精细化和个性化后，所有的数据都有可能成为小数据。他表示并非所有的知识都能完全数据化，而丰富的大数据也可能更多是数据噪音，所以需要以全局的眼光看待人工智能。
人工智能将成为大数据时代下的新变量，将更加刺激人们对于大数据问题的探索。当然无论是人工智能，亦或是大数据等等，这些技术使用的最终的目的就是为了提高社会效率。就如同专家所提到的，有了网络、云计算，在中国西部地区也能高效的实现数字化，而大山里的孩子也有机会通过网络得到更好的教育。
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