文献类型：期刊文章

作　　者：莫祖英[1]

Mo Zuying(Information Science Department, Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management, Zhengzhou 450002, Chin)

机构地区：[1]郑州航空工业管理学院信息科学学院,河南郑州450002

出　　处：《现代情报》

基　　金：2016年河南省教育厅人文社会科学研究项目"企业大数据质量测度模型及治理机制研究"(项目编号:2016-zc-125);河南省科技厅科技开放合作项目"云存储环境下异构大数据知识融汇方法与关键技术研究"(项目编号:152106000049)

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：69-72

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大数据的规模性、高速性和数据来源的多样性,使数据更可能产生不一致和冲突,这会导致大数据质量问题。本文在界定大数据质量内涵及其维度的基础上,分析大数据处理流程中数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据可视化及应用等环节对大数据质量的影响及关键因素,构建大数据流程的质量影响模型,并提出大数据质量保障的建议与措施。

关 键 词：数据质量 大数据流程  质量影响模型  影响因素

分 类 号：G203]