大数据的一个重要方面：数据可用性,该文是大数据方面论文写作参考范文与可用性和数据可用性和大数据类学士学位论文范文.
大数据论文参考文献：
一、大数据的概念
大数据现在被运用的越来越多,简单的说大数据就是一个数的几何体,主要具有以下几个特性：
1、数据的一致性.在大数据信息集合表达中,每一个信息内容都不包含语义上的错误和数据之间的相互矛盾. 如果大数据所表达的信息中出现不一样的情况,则说明这个大数据就具有一定的危险性.举一个简单例子来说,如果同一个信用卡分别在两个不一样的城市都有消费,但是他们消费的信息不同,则说明这张信用卡就有可能出现了错误,就要及时和相关部门联系,解决可能出现的问题.
2、数据的准确性.在每个数据的综合中,每个数据都能准备的表达出所要表达出来的信息.数据应该包含各种各样的信息,并且具有很高的准确性.例如,在医院的系统信息库中,就不能出现错误的信息,如果其中出现错误的信息,就会酿成大错.
3、数据的完整性.大数据集合中一定要保证数据的完整性,要让数据库中包含各种我们所想知道的数据,让他可以支持足够的数据来满足人们对各种数据的查询,同时还要满足和支持各种大数据的计算.例如,在医院的医疗数据库中所保存的数据一致并且十分精确,但是如果遗失了某些患者以前所患疾病的病史,这样就存在了不完整性,就有很大的可能造成误诊,导致重大医疗事故的发生.
4、数据的时效性.大数据集合中要保证数据库的及时更新,数据的与时俱进具有很大的重要性,如果数据库得不到及时的更新,就有可能让人们对数据了解的不及时从而延误“时机”.例如,有户人家搬家后没有向相关部门及时报备,这样则导致相关部门的的信息库中存储的还是以前这户人家的住址.
5、数据的实体同一性.实体同一性的概念就是同一实体的标识在数据集合中必须保持各个数据之间一致统一.例如,在某个公司之间的各个部门有可能是在各自维护自己部门的数据库,如果这些数据库的同一个实体没有相同的标识或者他们之间的数据不同的话,将会存在着大量的带有问题的重复数据.
二、大数据可用性中存在的问题
在目前信息发展阶段,大数据可用性等一系列问题在研究的过程中还存在着种种问题,还需要我们在运用实践中不断完善.在近几年的研究调查中,我们主要发现了以下几种具有代表性的问题：在我们获取某方面大量数据方面还存在着一些比较大的问题.在这些方面遇到了前所未有的大挑战,主要遇到的挑战包括如何充分利用高质量的大数据信息的理论数据,来进行大数据的分析、过滤,剔除一些无用的数据,以保证所收获的所有数据都符合要求,使之具有较高的质量.在我们大力研究大数据可用性的时候,不应该只考虑小问题,应该把眼光放得长远一点,例如怎样做才能将数据可用性更加形象化的表现出来,也要思考在理论上应该怎么样去判断大数据的可用性并且对此进行中肯的评估.现在,由于缺乏一些比较健全的大数据体系,所以导致这些问题解决起来会有一些困难.
三、大数据的研究
一般来说,大数据主要来源于以下的三个方面：1、通常大数据会从一些web 网站上自主建立的数据库中来获得对我们有益的大量数据信息.现在的网络信息已经占据了信息的半壁江山,我们想要获得想要的信息首先想到的就是从网络上去查询,这也是最快的方法.2、从社会中的各种物理系统中获取我们想要的信息,例如我们日常使用的智能电网.3、通过科学的实验方法来观测和采集一些我们想得到的数据.例如想知道某一项实验的数据就必须采用这种方法.
我们为了保障大数据的可用性,就一定要提高大数据的质量,在进行高质量的大数据整合中,应当将数据之间的复制关系处理好,对静态数据和动态数据都进行专业分析,以此来确定有没有改善大数据之间的复制关系,只有这样才能保障大数据高质量的整合性.为了进一步有效的提高大数据的质量,提高大数据的可用性,就必须建立一整套的可以付诸实施的大数据可用性理论体系.大数据可用性理论体系也不是随随便便就能建立完善的,在建立过程中应该遵循循序渐进的语义规则,以统计学为基础对大数据进行分析,这样的做法是为了保证大数据的完整性.另一方面,为了保证大数据的准确性,也应该稳步的提升大数据的时效性,通过一系列的甄别方法来确定数据是否具有时效性,以确保在第一时间获得更加真实有用的信息,加强对信息正确性的甄别,及时发现其中存在的错误,并及时的修复和完善.使大数据的同一性得到提高,可以将等值理论应用到其中,通过对数据属性的等价关系进行评估,使大数据的可用性得到进一步的保障.
四、大数据可用性的挑战
确保大数据的可用性并不是想象中的那么容易,反而是一项十分困难的任务.由于大数据的产生速度太快、数据类型比较复杂、数据量较大、价值大密度低等一系列的特点,增加了对大数据可用性的确定难度.针对上述问题,我们提出了一些解决办法：
1、大数据可用性有一个重要的前提那就是高质量的大数据的获取和整合.各种各样的数据的获取来源可能来自各种地方.例如互联网、物联网、物理信息系统等各种资源.数据形态各不相同,例如物理数据、化学数据、图像数据、关系数据等,这些数据的质量也是有高有低,并不在同一个水平线上.导致了对这些数据的加工非常困难,这些问题的出现也不是偶然的,尤其现在互联网的发展这么迅速,产生的数据问题尤为严重.目前我们急需解决一系列富有挑战性的问题：把好数据获取阶段的质量关,积极探索获取高质量数据的有效办法,对大数据的过滤方法进行研究,建立更加合理的计算理论和算法.使大数据获取更加的精准,从而发现其中的演变规律.
2、应该怎样形式化的将大数据的可用性表示出来？怎样从理论上更加准确地判定大数据的可用性？怎样评估大数据的可用性？如何发现错误的信息数据并且自动进行修复,理论依据又是什么？对于上述一系列的问题,如果没有一套完整的理论体系我们是无法彻底解决的.因此,我们需要建立一套完整的解决方案,提出大数据可用性理论体系,才能解决以上的大量问题.我们可以通过建立一些大数据可用性的模型、大数据可用性的模式化系统和集合机制、演化机理、推理机制等系统体系.现在的大数据可用性对于数据错误自动检测和修复还无法全部实现.
我们现在处在经济高速发展的二十一世纪,也是一个信息化十分发达的时代,信息技术每天都在发生着翻天覆地的变化,收到了人们广泛的追捧.在我们将大数据可用性的内容制定之后,与一些大型企业相关研究内容的合作也扩展了大数据的可用性范畴,所产生的效果也得到了充分的关注,这样做是为了让此项研究取得一定的突破,使我国的国计民生质量得到提高,让社会更加和谐健康的发展下去,从而促进大数据可用性的可持续发展.我们在大数据可用性的研究之中,应当更加注重大数据的应用领域,充分的将大数据的可用性发挥出来,以提高大数据可用性在各个领域中所发挥出来的作用,从而使大数据更加快速的推广到各个领域.
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