Data Quality
Качество данных

Data Quality (качество данных) — характеристика, показывающая степень пригодности данных к использованию. Обычно данные считают высококачественными, если они пригодны для предполагаемого использования в операциях, принятии решений и планировании.

Понятие также может относится к состоянию набора значений качественных или количественных переменных. Существует много определений качества данных, но данные обычно считаются высококачественными, если они «пригодны для предполагаемого использования в операциях, принятии решений и планировании». Согласно другому подходу, данные считаются высококачественными, если они правильно представляют события или объекты реального мира, к которым эти данные относятся.

Помимо этих определений, по мере увеличения объема данных, становится важным вопрос согласованности внутренних данных, независимо от пригодности для использования для какой-либо конкретной внешней цели. Мнения людей о качестве данных часто могут быть несогласными, даже когда они обсуждают один и тот же набор данных, используемых для той же цели.

Смотрите также:

Реклама на этой странице

Статьи

Новости

Подрядчики по количеству проектов внедрений (Data Quality - Качество данных)
За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Datareon (Датареон)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Axelot (Акселот)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии)
  HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Axelot (Акселот)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  АйТи Про (IT Pro)
  Ростелеком
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Axelot (Акселот)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Теком
  Яндекс (Yandex)
  Другие

  Datareon (Датареон)
  Без привлечения консультанта или нет данных
  Axelot (Акселот)
  Софрос (Sofros)
  Яндекс.Облако (Yandex.Cloud)
  Другие

  Без привлечения консультанта или нет данных
  HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs
  Мобильные ТелеСистемы (МТС)
  Ростелеком
  Университет Иннополис
  Другие


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Datareon (Датареон) 234 (список)
2 Без привлечения консультанта или нет данных 170 (список)
3 Axelot (Акселот) 137 (список)
4 Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) 125 (список)
5 HFLabs (ХФ Лабс), ранее HumanFactorLabs 47 (список)
6 АйТи Про (IT Pro) 18 (список)
7 Софрос (Sofros) 11 (список)
8 Инфосистемы Джет 11 (список)
9 Ростелеком 7 (список)
10 Сбербанк 7 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Софрос (Sofros)Москва11
2СбербанкМосква7
3Сапиенс солюшнс (Sapiens solutions)Москва3
4Северсталь Диджитал (Severstal Digital)Москва2
5Северсталь-ИнфокомЧереповец2
6Синимекс (Cinimex)Москва2
7Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр (СПб ИАЦ)Санкт-Петербург1
8Сбер Бизнес СофтМосква1
9СИБУР ДиджиталМосква1
10СИГМА (Санкт-Петербург)Санкт-Петербург1
11Синара-Транспортные Машины (СТМ)Екатеринбург1
12Сириус Образовательный центрСочи1
13Систематика, ОООМосква1
14Сити-фермерМосква1
15Ситроникс КТ (ранее Кронштадт Технологии)Санкт-Петербург1
16Сколтех (Сколковский институт науки и технологий, Skoltech)Сколково1
17СофтТелематикаМосква1
18СпринтМосква1
19ССМ-ТяжмашЧереповец1


Data Quality - Качество данных