浅谈大数据应用的质量控制

朱启亮

（中国建设银行遵义市分行，贵州 遵义 563000）

目前国内各领域行业已经开始重视对大数据的应用，人们生活、工作方式得益于大数据应用而发生转变，随着我国对大数据价值挖掘及其应用的研究逐渐深入，目前已经取得初步成效。但是大数据应用并非百利而无一害，因大数据自身冗余性、复杂性、涌现性等特点的存在，使得大数据应用期间稍有不慎就会出现质量问题。正因此，探究大数据应用的质量控制，对于促进大数据应用价值的体现有着重要影响。

一、大数据质量概述

现阶段大数据采集、处理及其应用过程中，其数据质量始终是人们的关注重点。而目前学术界对大数据质量的定义尚未明确统一。国内外分别从数据可得性、分析框架、数据分析与判断、数据代表性等方面进行探究，并得出不同结论。立足于数据特征、用户需求角度进行分析，本文认为大数据质量涉及到经济性、及时性、适用性、准确性以及完整性等方面。同时考虑到大数据存在的复杂性、不确定性特点，数据质量还需囊括可分析性、可得性等要素。由此表明，大数据质量是指在满足用户需求的基础上，进行准确性、及时性、可得性等上述要素的衡量，且各要素需体现在大数据形成、挖掘及其分析使用等全过程中。

二、大数据应用质量问题的分析

（一）与数据使用目的存在较低的契合度

用户数据使用出现质量问题的最根本因素在于契合度的缺失，通常情况下，除天文观测、基因检测之外，大数据的生成并非以特定目的或需求为根源，只是在现代信息技术广泛普及下衍生出的数据资源。……