常见的数据质量问题有哪些

常见的数据质量问题有哪些

数据质量问题有:数据的重复性、非结构化、不完整性、不同的数据格式或访问数据的困难性等。如今,由于大多数企业都在考虑实施人工智能系统或通过互联网连接其业务,因此保证数据的质量变得尤为重要。

解决方案:

1、数据的重复性:针对该问题的解决方案称为“重复数据删除”。它是人类直觉、数据分析和算法的结合,可以根据常识来检测可能的重复项,从而确定记录看似重复的位置。

2、非结构化数据:使用数据集成工具,可以帮助将非结构化数据转换为结构化数据。而且,将数据从各种格式移动到同一种一致的形式。

3、安全:作为整体数据治理计划的一部分,将隐私和安全性实施的管理合并在一起具有明显的优势。这可能包括集成的数据管理和经过审核员验证的数据质量控制程序,使业务领导者和IT部门确信他们的公司符合关键的隐私要求,并防止可能的数据泄漏。

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