Проблемы качества данных в архитектуре больших данных: методы оценки и улучшения

Аннотация

В статье рассматривается проблема качества данных в контексте архитектур больших данных (Big Data). Описываются основные проблемы качества, такие как пропуски, дубликаты, выбросы и несогласованные типы, их влияние на анализ и принятие решений. В практической части представлен эксперимент на Python с использованием библиотеки Pandas, демонстрирующий методы оценки и улучшения качества на примере симулированного датасета. Результаты подчеркивают важность регулярной проверки и очистки данных для повышения надежности систем Big Data.