在互聯網的廣泛應用下，已經進入大數據時代，對于企業來說，自身的發展也離不開數據質量，而在大數據時代，數據存在著不定時更新的性質，數據質量也面臨了巨大的挑戰。下面文章就是在大數據時代對于數據質量的挑戰展開研究，分析了大數據的特性，以及其中存在的問題，在這樣的前提下，數據質量如何應對挑戰也是本文探究的重點。

　　【關鍵詞】大數據,數據質量,挑戰

　　1引言

　　近幾年隨著各項科學技術不斷的創新，步伐也日益加快。為了緊跟時代的步伐，互聯網、云計算等相關技術的相繼出現，人們也逐步進入大數據時代，數據網絡幾乎遍布全球。在步入大數據時代的同時，世界各地也建立信息網，針對一些人或是事物進行數據的采集，整頓成為信息庫形成大數據，維持社會發展基本的運行。然而時代變化的非常快，采集的數據不斷面臨著不穩定性，從而導致數據質量不斷地發生質的上的變化，時常面對著不確定的因素形成的挑戰。

　　2大數據的特性

　　大數據可以說是一個用幾何形狀表現出來的數字。大數據存在于不同的行業中，比如說在 IT行業中，IT自身就是作為一個數據公司，每天吸收大量的數據，不僅需要部份員工收集信息，還需要一部份員工整理信息，這樣不僅會對所需要的事物上出現一些時間上的偏差，還需要大量地人力物力財力對數據進行歸納整合。

　　對于大數據來講，大數據不僅具有數據量龐大的性質，其結構比傳統數據結構上存在多樣性，比如說在數據來源上可以是通過城市人口或者是學校學生人口數量等途徑，在表達上以無線網絡數據、移動數據等等以不同的形式出現。因為大數據具有高速性，所以大數據中的數據增長以及更新的速度都比較快，對于企業來說，企業中的數據更新的快，意味著自身發展速度也會加快，同時面對的企業中發展的問題也會有許多。

　　3大數據時代存在的數據質量問題

　　如今是大數據遍布的時代，在社會上許多方面都有著大數據的應用。然而在大數據的背景下，數據質量尤其重要。首先數據是構成大數據的基本條件。比如說現在遍布全球的互聯網，它是可以說是一個運行的大數據，它自己本身是由來自四面八方的數據匯集而成的一個龐大的運行系統。

　　然而在大數據運營的狀態下，由于自身規模性的限制，在大量數據獲取中、儲存以及傳輸過程，還有計算過程中都有可能發生許多錯誤 。在對產生的錯誤進行人工檢測以及補救時，不僅會導致企業在整個系統上投資的成本產生損失，還有可能導致成本損失過大以至于無法有效地實施該系統。

　　在這個各行各業都高度集中的社會，各行各業的速度都發展的非常快。對于大數據來說，它在每時每刻都在不停地進行運轉，數據間的更新速度也非常快。然而太快，反而會導致機能在運轉的時候更容易產生數據上的不一致。就像火車游戲中的路線一樣，在其中任何一個點轉折的失誤，都有可能導致火車偏離固定的軌道。然而在大數據的作用下，在同一個地方中使用不同的方式表達出同一物體，是非常容易引起幾種不同表達的方式之間發生碰撞，從而導致物品的多樣性。這些數據質量上的失誤，很有可能導致大數據系統的癱瘓或是崩潰。

　　4大數據時代下對數據質量存在的挑戰

　　隨著大數據時代的盛行，對于數據質量來說也迎來了一 系列挑戰。大數據自身的特征之一數據量龐大，它涉及的范圍廣，若運行狀態下出現一點小偏差，那么對于保證數據質量來說，會有龐大的計算量出現，然而計算量太大就很容易失誤，所以對于數據質量的挑戰之一就是設計出如何有效的計算方法。大數據自身特性之一的多樣性，它涉及多個方面，若出現了一點錯誤，那么必會導致多個方面出現連鎖反應。

　　而對于數據質量來說，再在針對這些錯誤的時候，只會針對一個方向解決問題所帶來的影響，然而忽略了大數據的多樣性，一個問題在多個方面的不同影響。所以對于數據質量來說，存在的另一個挑戰就是問題存在多樣性，而解決方案卻存在單一的效果，忽略了問題之間的復雜關聯性 。

　　5結語

　　綜上所述，隨著大數據時代的到來，數據質量方面也不斷地接受新的挑戰。然而大數據的龐大運行中會帶來一些關于數據質量的問題。對于在大數據自身特性下所帶來的影響，都要通過確保數據質量的準確性來提高大數據的良好運行。在確保數據質量的準確性下，數據質量迎來了不可避免的問題挑戰，運算量的龐大、問題間的關聯而帶來的復雜化等等一系列挑戰。

　　為了解決這一 系列挑戰所帶來的嚴峻考驗，我們不僅要積極面對，還要從中吸取經驗，進而提高數據質量的各個方面。我們更要清楚地認識到大數據時代下，所產生的問題也是接踵而來，我們更應在數據質量方面做好嚴格的把關，發現問題、改正問題、并吸取教訓，確保自身安全有效的發展下去。

　　【參考文獻】

　　[1]張亮亮，辛金國.大數據背景下統計數據質量內涵探索 [J]統計與咨詢，2016(2)：6-9.

　　[2]王宏志.大數據質量管理：問題與研究進展.科技導報，2014，32(34)： 78-84.

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