大数据环境下的数据可用性研究
大数据的数据使用质量评价研究
大数据的数据使用质量评价研究一、引言大数据已成为当今社会中不可忽视的重要资源，通过分析大数据可以匡助企业做出更准确的决策，提高效率和竞争力。
然而，大数据的质量对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
因此，本文旨在研究大数据的数据使用质量评价，以确保数据分析的可信度和有效性。
二、数据使用质量评价指标1. 完整性完整性是指数据集中是否包含所有必要的数据项。
一个完整的数据集应该包含所有相关的数据，没有缺失或者遗漏。
评价数据的完整性可以通过计算缺失数据的比例来衡量。
例如，可以统计数据集中缺失数据的百分比，如果缺失数据的比例较低，则数据的完整性较高。
2. 准确性准确性是指数据的真实性和正确性。
评价数据的准确性需要考虑数据的来源和采集过程。
可以通过与其他可靠数据源进行对照，或者通过专家的验证来评估数据的准确性。
3. 一致性一致性是指数据在不同数据源或者不同时间点上的一致性。
如果数据在不同数据源或者不同时间点上的值一致，则数据具有较高的一致性。
评价数据的一致性可以通过对照不同数据源或者不同时间点上的数据来进行。
4. 可信度可信度是指数据的可信程度和可靠性。
评价数据的可信度需要考虑数据的来源和采集过程。
可以通过对数据源的信誉度和数据采集过程的监控来评估数据的可信度。
5. 可用性可用性是指数据是否可以被有效地使用。
评价数据的可用性需要考虑数据的格式和结构。
例如，数据是否易于理解和解释，是否可以被其他系统或者应用程序所使用。
6. 及时性及时性是指数据的更新和发布的时效性。
评价数据的及时性需要考虑数据的更新频率和发布周期。
如果数据能够及时地反映最新的情况，则数据具有较高的及时性。
三、数据使用质量评价方法1. 数据抽样数据抽样是评价大数据质量的常用方法之一。
通过从大数据集中抽取一部份数据进行评估，可以减少评估的成本和时间。
抽样的数据应该具有代表性，能够反映整个数据集的特征。
2. 数据验证数据验证是评价数据质量的重要手段之一。
大数据的一个重要方面：数据可用性
大数据的一个重要方面：数据可用性摘要：本文主要简单的介绍了大数据的相关概念，通过对现阶段大数据可用性中存在的研究问题进行分析，来探讨当下大数据可用性的研究现状，以推动大数据可用性的发展。
据此，有利于提高对大数据可用性研究的重视程度，能够充分发挥大数据的可用性，以推动大数据的可持续发展，不断地完善现代信息技术体系，建立健全的信息系统，以研究大数据可用性的影响和作用，从而加强对大数据可用性的研究。
关键词：大数据；可用性；信息系统；影响作用随着社会经济的不断发展，科学技术日新月异，不断地创新和改进，尤其是计算机信息技术更是成为人们生活和生产过程中不可分割的重要组成部分，为人们的生活、生产方式带来了巨大的改变，受到各界人士的广泛关注。
近年来，社会已经朝着信息化的方向发展，一系列信息技术都取得了不错的成绩，无论是互联网或是物理信息系统技术都得到了充分的发展，受到各界人士的广泛关注。
鉴于这种状况，大数据的发展规模逐渐扩大，所涵盖的内容面积也越来也多，涉及的范围逐渐扩展。
在这种环境下，许多领域都开始纷纷试用大数据，无论是制造业、交通行业还是服务业和医疗业等都充分应用了大数据的作用，取得了有效的成功。
信息数据的使用已经成为我国社会经济的重要内容。
1 大数据的相关概念大数据是一个数的几何体，其具有以下几个性质：第一，大数据具有一致性，在数据几何中所包含的各类信息保持相同性，对于一些无法与大数据信息相符合或是出现错误的信息则不属于数据集合中。
当大数据中的信息出现不一致的现象，则说明其存在一定的危险性，可进行有效的审查。
比如说，某一张信用卡同时在两个城市消费，而消费的数据不一致，则说明信用卡的使用出现了问题；第二，大数据具有准确性。
在大数据中的每一个数据都代表着一个实体，能够准确地反映出某一事件的具体情况和数据；第三，大数据具有一定的完整性。
数据集合中的数据应当包含各方面的数据内容，要予以人们查询和计算，比如说在医院的数据库中，为保障医疗工作的顺利开展，则必须确保数据库信息的完整性，不可遗失任何重要的数据，以防止影响医疗工作者的判断；第四，大数据具有时效性。
环境大数据分析(3篇)
第1篇一、引言随着全球人口的增长、城市化进程的加快以及工业化的快速发展，环境问题日益凸显。
为了应对这些挑战，环境大数据分析作为一种新兴的技术手段，得到了广泛的关注和应用。
本文将从环境大数据的概念、特点、应用领域、技术方法以及发展趋势等方面进行探讨。
二、环境大数据的概念与特点1. 环境大数据的概念环境大数据是指与环境相关的大量数据，包括气象数据、水文数据、土壤数据、植被数据、空气质量数据、污染数据等。
这些数据来源于各种监测设备、卫星遥感、地理信息系统、互联网等渠道。
2. 环境大数据的特点（1）数据量大：环境大数据涉及多个领域，数据来源广泛，数据量庞大。
（2）数据类型多样：环境大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据更新速度快：环境数据具有实时性，需要及时更新。
（4）数据质量参差不齐：由于数据来源多样，数据质量参差不齐。
（5）数据价值高：环境大数据对于环境监测、预测、决策等方面具有重要意义。
三、环境大数据应用领域1. 环境监测环境大数据可以用于实时监测环境质量，如空气质量、水质、土壤污染等。
通过对海量数据的分析，可以及时发现环境问题，为环境治理提供依据。
2. 环境预测环境大数据可以用于预测环境变化趋势，如气候变化、自然灾害等。
通过对历史数据的分析，可以预测未来环境状况，为环境规划提供参考。
3. 环境治理环境大数据可以用于环境治理，如污染源追踪、污染治理效果评估等。
通过对数据进行分析，可以找出污染源，评估治理效果，为环境治理提供科学依据。
4. 环境决策环境大数据可以用于环境决策，如政策制定、资源分配等。
通过对数据的分析，可以为政府和企业提供决策支持，提高环境治理效率。
5. 环境科普教育环境大数据可以用于环境科普教育，如制作环保宣传片、开发环保教育软件等。
通过将数据可视化，提高公众对环境问题的认识。
四、环境大数据技术方法1. 数据采集与处理（1）数据采集：通过监测设备、卫星遥感、地理信息系统等手段采集环境数据。
数据库安全性与可靠性研究
数据库安全性与可靠性研究在当今信息化时代，数据库已经成为许多企业管理和经营的核心，其中包含重要的经济和商业机密。
然而，数据库安全性和可靠性也成为了一个备受关注的研究领域。
本文旨在介绍数据库安全性和可靠性的研究现状和发展趋势。
一、数据库安全性1. 数据库安全性的含义数据库安全性指对数据库的数据进行保护的能力，包括隐私和保密性、完整性和可用性。
隐私和保密性是指数据不被非授权者获取到，完整性是指数据不被非授权者修改，可用性是指数据库无法被意外的或恶意的破坏。
2. 数据库安全性的威胁数据库安全性的威胁来自于内部和外部的攻击者。
内部威胁主要来自于企业内部员工、特权用户和供应商。
外部威胁主要来自于黑客攻击、病毒和恶意软件。
3. 数据库安全性的保护数据库安全性的保护措施包括身份验证和授权、数据加密、审计和监控、物理安全和逻辑安全等。
其中，身份验证和授权是数据库安全保护的基础，数据加密是防止数据泄露和非法访问的最常用的手段，审计和监控可以帮助管理者了解数据库的使用情况，物理安全和逻辑安全是多层次的落实数据库安全的手段。
二、数据库可靠性1. 数据库可靠性的含义数据库可靠性指数据库能够始终保持稳定和可靠的状态，确保数据的完整性、一致性和可用性，以确保企业的正常运转。
数据库可靠性同样需要考虑可靠性威胁、可靠性保护措施和可靠性恢复。
2. 数据库可靠性的威胁数据库可靠性的威胁主要来自硬件故障、软件故障、自然灾害和人为错误等因素。
这些原因都可能导致数据库无法正常运转，进而使得企业无法正常开展业务。
3. 数据库可靠性的保护数据库可靠性的保护包括备份和恢复、容错机制、负载均衡和故障转移等。
备份和恢复是数据库可靠性保护的核心，通过备份可以在数据丢失时快速恢复数据。
容错机制可以在硬件故障时保证数据库的正常运行，负载均衡可以在高负载情况下调整资源分配，故障转移可以在服务器故障时切换到备用服务器。
三、数据库安全性和可靠性的研究趋势当前，数据库安全性和可靠性的研究趋势主要有以下几个方向：1. 数据库安全性和可靠性综合研究：随着信息化程度的不断提高，数据库安全性和可靠性已经成为综合性问题。
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究一、引言随着大数据技术的快速发展，大数据环境下的数据安全问题日益突出。
大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、社交网络等领域，其中包含了大量的敏感信息。
因此，保护大数据的安全性成为了一个重要的研究方向。
本文将对大数据环境下的数据安全进行研究，探讨当前存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、大数据环境下的数据安全问题1. 数据隐私泄露：大数据环境中的数据量庞大，包含了个人身份信息、财务信息等敏感数据。
一旦这些数据泄露，将给个人和组织带来巨大的损失。
2. 数据完整性：在大数据环境下，数据的完整性是一个重要的问题。
由于数据量巨大，难以确保数据的完整性，可能受到篡改、损坏等威胁。
3. 数据访问控制：大数据环境中，数据的访问控制面临着挑战。
由于数据量大、访问频繁，传统的访问控制方法难以满足需求，需要研究更加高效、灵活的数据访问控制策略。
三、大数据环境下的数据安全研究方法1. 数据加密技术：数据加密是保护数据安全的重要手段之一。
可以采用对称加密算法或非对称加密算法对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 数据脱敏技术：对于包含敏感信息的数据，可以采用数据脱敏技术，将敏感信息进行替换或删除，以保护数据的隐私性。
3. 数据备份与恢复：为了应对数据丢失或损坏的情况，需要建立完善的数据备份与恢复机制，确保数据的可靠性和完整性。
4. 数据访问控制技术：针对大数据环境中的数据访问控制问题，可以采用基于角色的访问控制、基于属性的访问控制等策略，实现对数据的精细化控制。
四、大数据环境下的数据安全解决方案1. 建立完善的数据安全管理体系：在大数据环境下，应建立一套完善的数据安全管理体系，包括数据分类、安全策略制定、安全培训等，确保数据安全工作的有效实施。
2. 强化数据加密与脱敏：采用先进的数据加密算法和数据脱敏技术，对敏感数据进行加密和脱敏处理，保护数据的隐私性。
3. 建立数据备份与恢复机制：建立定期的数据备份与恢复机制，确保数据的可靠性和完整性，防止数据丢失或损坏的情况发生。
大数据时代图书馆数据长期可用性保障研究
ｏ ｆ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ．Ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ，ｉ ｔ ｓ ｔ ｕ ￣ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ｌ ｏ ｎ ｇ ｔ ｅ ｒ ｍ ａ ｖ ｍｌ ａ ｂ ｉ ￣ ｙ ｔ ｇ ｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｓ ｆ ０ ｒ ｈ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ｉ ｎ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｅ ａ． Ｆ ｒ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｉ ｔ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｅＶ Ｓ －
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｄａ ｔ ａ Ｌｏ ｎ ｇ— －Ｔｅ ｒ ｍ Ａｖ ａ ｉ ｌ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｇｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｌｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ｉ ｎ Ｂｉ ｇ Ｄａ ａ ｔ Ｅｒ ａ
Ｍａ Ｘｉ ａ ｏ ｔ ｉ ｎ ｇ
ｉ ｎ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｅ ｒ ａ ，ｈ ｏ ｗ ｔ ｏ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｂ ｉ ｇ ａｔ ｄ ａ ｅ￣ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ｓ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｍｕ ｃ ｈ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｉ ｔ ｏ ｎ ．Ｆ ｌ ｕｆ ｆ ｙ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｄ ｉ ｓ ｃ ｓｓ ｕ ｅ ｄ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ
２ ０ １ ３年 １ ２ 月
现 代 情 报
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｍｏ ｄ ｅ ｍ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ
Ｄｅ ｃ． ，２ ０１ ３
第３ ３卷第 １ ２ 期
・
Ｖ０ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． １ ２
信 息 资 源 ９ ｆ ＂ 发 与 利 用 ・
进 行 了研 究 。 最后 ，提 出 了几 蒂应 对 措 施 。
［ 关键词］大数据 时代 ；图书馆 ；数据 ；长期 可用性 ； 保障
资源环境大数据的分析与应用实践
资源环境大数据的分析与应用实践在当今时代，资源环境问题日益凸显，成为全球关注的焦点。
随着信息技术的飞速发展，大数据在资源环境领域的应用逐渐深入，为解决资源环境问题提供了新的思路和方法。
资源环境大数据涵盖了海量的信息，包括但不限于气象数据、地理数据、生态数据、能源数据等，通过对这些数据的分析和应用，可以更好地理解资源环境的现状和变化趋势，为决策制定和管理提供科学依据。
资源环境大数据的特点十分显著。
首先是数据量大，其来源广泛，涵盖了从地面监测站点到卫星遥感等多个渠道，数据规模庞大且不断增长。
其次是数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数值数据、文本数据、图像数据等。
再者，数据的更新速度快，需要及时处理和分析，以反映资源环境的实时动态。
此外，数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析方法来提取有价值的信息。
在资源环境大数据的分析方面，面临着诸多挑战。
数据的质量和准确性是一个关键问题。
由于数据来源众多，采集方法和标准不一，可能存在数据缺失、错误或不一致的情况，这会影响分析结果的可靠性。
数据的整合和融合也是难点之一，不同来源和类型的数据需要进行有效的整合和关联，以构建全面的资源环境信息视图。
同时，数据分析的计算复杂度高，需要强大的计算能力和高效的算法支持。
为了应对这些挑战，多种分析技术和方法被应用于资源环境大数据。
数据清洗和预处理技术用于提高数据质量，去除噪声和异常值，补充缺失数据。
数据融合和集成方法将多源数据进行整合，实现数据的互补和协同。
机器学习和数据挖掘算法能够从海量数据中发现隐藏的模式和关系，例如通过聚类分析可以识别不同的生态区域，通过回归分析可以预测资源的消耗趋势。
时空数据分析技术则专注于研究数据在时间和空间上的变化规律，为资源环境的动态监测和评估提供支持。
资源环境大数据的应用实践广泛且成效显著。
在环境保护方面，通过对大气、水、土壤等环境数据的分析，可以实时监测环境污染状况，及时发现污染源，制定有效的治理措施。
基于数据仓库环境下的数据可用性研究
持服务 ； 而后者存储的数据类型多为近期或当前的数据信 息， 主要用于操作型系统 ， 进行 日常检索、 更新等服务。其 次， 在存储数据量和时间跨度上也有 明显的差别 ， 由于数 据仓库中的数据信息的使用 目的决定了它的存储时问应 是长期的， 一般为 ５ ０年。至于数据量 ， 业级 的数据仓 １ 企 库中的数据量也远远超过了普通的 Ｒ Ｂ Ｄ。
Ｋｅ ｏ ｄ ： ａａｗ ｒｈ ｕｅ ｄ ｔ ｒｓ ｒ ａｉ ； ｔ ｓｂｌｙ ｅ ｌｔ ｎｓｒｔｇ ｙｗ ｒ ｓ ｄ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ；ａａｐ ｅｅｖ ｔ ｎ ｄ ａｕ ａ ｉｔ ；ｍｕ ｉ ａｅ ｙ ｏ ａ ｉ ａｏ ｔ
Ｏ 引 言
在全球信息化进程中， 数据库系统领域中的数据仓库 技术作为一项前沿技术正在被广泛的应用。鉴于市场竞 争日 趋激烈 ， 大型企业 、 公司、 服务行业正在从基于 ＭＩ／ Ｓ Ｌ Ｎ技术上的传统经营管理模式走 向建立面 向本单 位 Ａ （ 部门） Ｄ Ｓ系统， 的 Ｓ 为中高层经营管理者提供决策支持。 其中构建本单位企业级数据仓库将成为重点 ， 随之而来的 是如何存储这些大量的数据信息 ， 以保证它们的长期可用
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ａ ｉ ｔ ｓ ｄ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｓ ｓ ａ ｃ ｆＤａ ａ Ｕｓ ｂ ｌ ｙ Ｂａ ｅ ｎ Ｄａ ａ Ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｉ
ＬＩ Ｘｉｎ — ｉ Ｕ ａ ｇ ｂｎ，Ｚ ＡＮＧ ｈ —ｏ ｇ Ｈ Ｚ ｉ ｎ ，ＨＵＡＮＧ ｏ ｙ Ｔａ
基 于数据仓 库环 境 下 的数 据可 用性研 究
柳 向斌 ， 张志勇 ， 黄 涛
（ 河南科技 大学 电信学院， 河南 洛阳 ４ １０ ） ７０ ３
摘 要 ： 着数据 仓 库技术 的广泛 应用 ， 存储 数据 并保 证数 据长期 可 用性 已成 为近 年来 的研 究重 点 。文 中阐述 了在数 随 如何
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘要：随着大数据时代的到来，数据可用性给企业带来的挑战更加突出，数据分析时，如何确保数据的可用性，是一项重要而复杂的问题。
文章首先分析了大数据可用性研究的必要性及紧迫性，然后探讨了大数据及数据可用性的概念，并归纳了当前数据可用性的研究现状及存在的问题，最后对数据可用性的研究进行了总结。
大数据环境下的数据可用性研究非常重要，需要引起足够的重视。
研究的意义
据国际著名的信息技术研究和分析公司gartner的调查显示，在全球1000强的企业中有超过25%的企业存放在其信息系统中的数据不准确，在美国，每年因为数据不准确而造成的医疗事故约占整个医疗事故的50%以上。
处理数据质量问题，每年将会给企业增加10%-20%的成本。
数据可用性问题的研究已变得迫在眉睫。
相关概念及研究现状
1 大数据的概念
大数据指的是数据的规模巨大，已无法通过传统的数据库处理软件，在合理的时间内对数据进行分析处理。
大数据不仅从规模上变得非常巨大，数据类型上也发生了非常重大的变化，传统数据库中的数据以结构化数据为主，而大数据环境下的数据大多都是半结构化、非结构化数据②，这类数据占到总数据的80%以上，且数据的复杂性增加了很多。
2 数据可用性的概念
数据可用性是指数据满足一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性这五个特征的程度③。
一致性是指数据集合中不包含语义上的错误或相互矛盾的数据。
精确性是指数据集合中的数据比较精确，不存在误差。
完整性是指数据集合中的数据比较全面，能够支持各种决策分析，提供决策分析所需要的各种计算。
时效性是指数据集合中的数据都是最新的，而非过时的。
实体同一性是指在不同的数据源中，同一实体的描述是统一的。
研究现状及问题
1 研究现状
数据可用性涉及的方面很多，要想保证数据的可用性，需要做出很多工作，目前，在研究数据可用性问题上，已引起了很多学者的重视，哈尔滨工业大学的李建中教授，清华大学的舒继武教授，复旦大学的周傲英教授等都对数据的可用性进行了研究。
目前，关于数据可用性的研究，主要包含高质量数据获取与整合的方法，大数据可用性理论体系的建立，弱可用数据的近似计算与数据挖掘，数据一致性的描述问题，一致性错误的自动检测问题，实体完整性的自动修复问题，自动检测实体同一性错误的问题，半结构化、非结构化数据的实体识别问题等方面。
这些研究取得了一定的成果，但研究任务处于刚起步的阶段，对很多问题的研究还是空白。
2 存在的问题
目前，虽然有一些学者投入到数据可用性的研究领域中，且获得了一些理论成果，但这些成果只是一些初步的成果，数据可用性的研究还有很多没有解决的问题，一个统一的数据可用性理论体系还没有建立。
此外，国内外关于数据一致性方面的研究还是以关系数据库为基础，在非关系型数据库环境下的可用性研究比较少，而关系型数据库已不能满足对大数据分析处理的需要，因此需要更多学者投入到对非关系型数据库中数据可用性的研究中去。
从具体的方面来说，目前，数据可用性的研究在数据的一致性、完整性和实体同一性上已取得较大的进展，但这些进展也都局限于针对结构化数据，在大数据环境下针对半结构化和非结构化的数据的研究非常少见。
在数据的精确性和时效性方面，研究人员非常少，需要后期做进一步的研究。
总结
数据可用性的研究虽然已进行了很多年，但这些研究的成果较少，投入到数据可用性研究方面的人员也相对较少，但数据可用性的研究非常重要，直接影响着企业的正确决策，因此，这一领域需要更多的人员投入进来。
由于前期的研究主要集中在结构化数据上，随着大数据时代的到来，需要更多的学者将研究的重心转移到半结构化和非结构化数据上。