オープンデータ関連のニュースです。
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誰かが大きなデータ、データ分析と意思決定のデータ駆動型ソリューションとして私たちの最大の課題のいくつかに電源を宣伝せずは、これらの日で角を曲がることはできません。 大きなデータは、サイバー防衛、脅威の検出、不正防止、精密医学の将来の進歩に重要です。まだすべてのこれらの潜在的な進歩は年および十年にもわたって歴史的なデータを含む、着信データの質にかかっています。しかし、それは見た目より難しいですデータの既存の宝庫と化して実用的な洞察力。 ほとんどの raw データはあまりにも-矛盾、不正確、重複、不適切なまたは不完全な-を実用的なそれをきれいにする重要な作業をせずに「汚い」。いわゆる汚いデータ コスト米国
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English
You can’t turn a corner these days without someone touting Big Data, data analytics and the power of data-driven decision making as a solution to some of our biggest challenges. Big data is critical to cyber defense, threat detection, fraud prevention and future advancements in precision medicine. Yet all of these potential advancements hinge on the quality of the incoming data, including historic data compiled over years and even over decades. But turning existing troves of data into actionable insights is harder than it looks. Most raw data is too “dirty” –inconsistent, inaccurate, duplicative, irrelevant or incomplete – to be actionable without significant work to clean it up. So-called dirty data costs U.S.
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