Profilowanie, oczyszczanie i zapobieganie powstawaniu dirty data - Migdał-Najman, Kamila; Najman, Krzysztof (Dirty data – profiling, cleansing and prevention, 2018)
Zbiory Big Data oferują dostęp do niemal nieograniczonej liczby danych, dając nadzieję na szybszy, tańszy, bardziej precyzyjny i wszechstronny opis świata. Jednocześnie w takich zbiorach poza danymi o odpowiedniej jakości (clear data) znaczny udział mają dane nieprawdziwe, nieaktualne, zaszumione, często zwielokrotnione, niepełne lub błędne (dirty data), a także dane o nieznanej jakości czy użyteczności (dark data). Znaczący udział dirty i dark data ma szereg negatywnych konsekwencji w analizie zbioru Big Data. Celem prezentowanych badań jest przegląd i systemowe ujęcie procedur minimalizowania negatywnych efektów dirty data w analizie Big Data. W konstrukcji systemu oczyszczania zbioru danych uwzględniono najważniejsze procedury profilowania (profiling data), oczyszczania (cleansing data) i zapobiegania (defect prevention) powstawaniu dirty data w procesie budowy i analizy zbioru Big Data
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2018, Nr 508, s. 146-156
Keywords: big data; dirty data; profilowanie danych; oczyszczanie danych; zapobieganie powstawaniu zanieczyszczeń w danych; Big Data; profiling data; data cleansing; defect prevention