Что такое полнота данных
Информация и ее свойства
Объекты материального мира находятся в состоянии непрерывного изменения, которое сопровождается обменом энергии. Все виды сопровождаются появлением сигналов. При взаимодействии сигналов с физическими телами в последних возникают определенные изменения свойств — это явление называется регистрацией сигналов.
Данные — это зарегистрированные сигналы.
Информация — это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметров, свойствах и состояниях, которые уменьшают имеющуюся в них степень неопределенности, неполноту знаний. Данные могут рассматриваться как записанные наблюдения, которые не используются, а пока хранятся.
Содержание
Свойства информации, определяющие ее качества
Под качеством информации понимают степень её соответствия потребностям потребителей. Свойства информации являются относительным, так как зависят от потребностей потребителя информации. Выделяют следущие свойства, характеризующие качество информации:
В общем случае достоверность информации достигается:
Операции с данными
Для повышения качества данные преобразуются из одного вида в другой с помощью методов обработки. Обработка данных включает операции:
1) Ввод(сбор) данных — накопление данных с целью обеспечения достаточной полноты для принятия решений
2) Формализация данных — приведение данных поступающих из разных источников, к одинаковой форме, для повышения их доступности.
3) Фильтрация данных — это отсеивание «лишних» данных, в которых нет необходимости для повышения достоверности и адекватности.
4) Сортировка данных — это упорядочивание данных по заданному признаку с целью удобства использования.
5) Архивация — это организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме.
6) Защита данных — включает меры, направленные на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных.
7) Транспортировка данных — прием и передача данных между участниками информационного процесса.
8) Преобразование данных — это перевод данных из одной формы в другую или из одой структуры в другую.
Кодирование данных
Для автоматизации работы с данными, которые относятся к различным типам, необходимо унифицировать их форму представления — состоящий в выражении данных одного типа, через данные другого типа. Системный код вычислительной техники — двоичное кодирование, основанное на предоставлении данных в виде последовательных двух знаков: 1 и 0. Эти знаки называются двоичными цифрами-binary digit или bit.
Одним битом выражаются два понятия: 0 или 1.
Тремя битами — восемь понятий: 000,001,010,011,100,101,110,111
Кодирование целых и действительных чисел
Алгоритм превода целых десятичных чисел в двоичные: 1) Разделить число на 2. Зафиксировать остаток (0 или 1) частное.
2) Если частное не равно нулю, то разделить его на 2 и т.д. пока частное не станет равно 0. Если частное 0, то записать все полученные остатки, начиная с первого с права на лево.
Чтобы получить обратную,надо проссумировать степени 2 соответа не нулевого разрядам записи числа.
Кодирование текстовых данных
Если каждому символу алфавита сопоставить определенное целое или не целое число (например,порядковый номер), то с помощью двоичного кода можно кодировать и текстовую информацию и звуковую. Восьми двоичных разрядов достаточно для кодирования 256 различных символов. Для того чтобы весь мир одинаково кодировал текстовые данные, нужны единые таблицы кодирования, а это пока невозможно из-за противоречий между символами национальных алфавитов, а также противоречий корпоративного характера.
Для английского языка, захватившего де-факто нишу международного средства общения, противоречия уже сняты. Институт стандартизации США (ANSI — American National Standard Institute) ввел в действие систему кодирования ASCII (American Standard Code for Information Interchange — стандартный код информационного обмена США).В системе ASCII закреплены две таблицы кодирования — базовая и расширенная. Базовая таблица закрепляет значения кодов от 0 до 127, а расширенная относится к символам с номерами от 128 до 255. В СССР в этой области действовала система кодирования КОИ-7 (код обмена информацией, семизначный). Однако поддержка производителей оборудования и программ вывела американский код ASCII на уровень международного стандарта.
Предмет и задачи информатики
Информатика — это техническая наука, систематизирующая приемы создания, хранения, воспроизведения, обработки и передачи данных средствами вычислительной техники, а также принципы функционирования этих средств и методы управления ими.
Предмет информатики составляют следующие понятия:
• аппаратное обеспечение средств вычислительной техники;
• программное обеспечение средств вычислительной техники;
• средства взаимодействия аппаратного и программного обеспечения;
• средства взаимодействия человека с аппаратными и программными средствами.
В информатике особое внимание уделяется вопросам взаимодействия. Для этого даже есть специальное понятие — интерфейс. Методы и средства взаимодействия человека с аппаратными и программными средствами называют пользовательским интерфейсом. Соответственно, существуют аппаратные интерфейсы, программные интерфейсы и аппаратно-программные интерфейсы.
В составе основной задачи информатики сегодня можно выделить следующие направления для практических приложений:
• архитектура вычислительных систем (приемы и методы построения систем, предназначенных для автоматической обработки данных);
• интерфейсы вычислительных систем (приемы и методы управления аппаратным и программным обеспечением);
• программирование (приемы, методы и средства разработки компьютерных программ); „
• преобразование данных (приемы и методы преобразования структур данных);
• защита информации (обобщение приемов, разработка методов и средств защиты данных);
• автоматизация (функционирование программно-аппаратных средств без участия человека);
• стандартизация (обеспечение совместимости между аппаратными и программными средствами, а также между форматами представления данных, относящихся к различным типам вычислительных систем).
Основные свойства информации
Основные понятия информатики
Информация– сведения о чем-либо. История человечества – это история того, как человек стремился получить информацию об окружающем его мире, сохранить, использовать, передать ее следующим поколениям. Наскальная живопись, клинопись, устная речь, музыкальные звуки, нотные знаки для их записи, алфавит, телеграф, радио, телефон, телевидение, компьютеры – вот лишь некоторые звенья цепи попыток совершенствовать способы получения, сохранения, обработки и передачи информации. [1] с.15-50.
Применительно к компьютерной обработке данных под информацией понимают некоторую последовательность символических обозначений (букв, цифр, закодированных графических образов и звуков и т.п.), несущую смысловую нагрузку и представленному в понятном компьютеру виду.
Информационные процессы – действия, выполняемые с информацией: получение, хранение, обработка, передача.
Компьютер открывает перед человеком новые возможности и перспективы развития этих процессов и коммуникации между людьми. Информация – основное понятие информатики.
Информационные технологии – технологии накопления, обработки и передачи информации с использование определенных технических средств.
Информационные ресурсы– это идеи человечества и указания по их реализации, накопленные в форме, позволяющей воспроизводить их (книги, статьи, патенты, диссертации, научно-исследовательская и опытно-конструкторская документация, технические переводы, данные о передовом производственном опыте и др).
Информатика – наука, изучающая методы сбора, хранения, обработки и передачи информации с помощью средств вычислительной техники.
Термин «информатика» происходит от французских слов information (информация) и automatique (автоматика).
Основные свойства информации
Среди основных свойств информации можно выделить следующие:
Объективность, полнота, достоверность, адекватность, доступность и актуальность информации.
Объективность и субъективность информации.Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосредственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц).
Полнота информации. Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапазон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.
Адекватность информации – это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.
Доступность информации – мера возможности получить ту или иную информацию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватности методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной. Отсутствие адекватных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неадекватных методов, в результате чего образуется неполная, неадекватная или недостоверная информация.
Актуальность информации – это степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям. Необходимость поиска (или разработки) адекватного метода для работы с данными может приводить к такой задержке в получении информации, что она становится неактуальной и ненужной. На этом, в частности, основаны многие современные системы шифрования данных с открытым ключом. Лица, не владеющие ключом (методом) для чтения данных, могут заняться поиском ключа, поскольку алгоритм его работы доступен, но продолжительность этого поиска столь велика, что за это время работы информация теряет актуальность и, соответственно, связанную с ней практическую ценность.
Будучи объектом преобразования и использования, информация характеризуется следующими свойствами:
синтаксис – свойство, определяющее способ представления информации на носителе (в сигнале). Так, данная информация представлена на электронном носителе с помощью определенного шрифта. Здесь же можно рассматривать такие параметры представления информации, как стиль и цвет шрифта, его размеры, междустрочный интервал и т.д. Выделение нужных параметров как синтаксических свойств, очевидно, определяется предполагаемым способом преобразования. Например, для плохо видящего человека существенным является размер и цвет шрифта. Если предполагается вводить данный текст в компьютер через сканер, важен формат бумаги;
семантика – свойство, определяющее смысл информации как соответствие сигнала реальному миру. Так, семантика сигнала “информатика” заключается в данном ранее определении. Семантика может рассматриваться как некоторое соглашение, известное потребителю информации, о том, что означает каждый сигнал (так называемое правило интерпретации). Например, именно семантику сигналов изучает начинающий автомобилист, штудирующий правила дорожного движения, познавая дорожные знаки (в этом случае сигналами выступают сами знаки). Семантику слов (сигналов) познаёт обучаемый какому-либо иностранному языку. Можно сказать, что смысл обучения информатике заключается в изучении семантики различных сигналов – суть ключевых понятий этой дисциплины;
прагматика – свойство, определяющее влияние информации на поведение потребителя. Так прагматика информации, получаемой читателем настоящего учебного пособия, заключается, по меньшей мере, в успешной сдаче экзамена по информатике. Хочется верить, что этим прагматика данного труда не ограничится, и он послужит для дальнейшего обучения и профессиональной деятельности читателя.
3. Предмет информатики составляют следующие понятия:
· Аппаратное обеспечение средств вычислительной техники;
· Программное обеспечение средств вычислительной техники;
· Средства взаимодействия аппаратного и программного обеспечения;
· Средства взаимодействия человека с аппаратными и программными средствами.
4. Объектами изучения информатики являются технические, программные и алгоритмические средства.
Hardware – совокупность технических устройств и приборов компьютерной системы.
Software – совокупное название программных и информационных ресурсов (данных), используемых в работе с компьютером.
Brainware – обозначение части информатики, связанной с разработкой алгоритмов и изучением методов и приемов их построения.
5. Основной задачей информатики является систематизация приемов и методов работы с аппаратными и программными средствами вычислительной техники. Цель систематизации состоит в выделении, внедрении и развитии передовых, наиболее эффективных технологий, в автоматизации этапов работы с данными, а также в методическом обеспечении новых технологических исследований.
В составе основной задачи информатики сегодня можно выделить следующие направления для практических приложений:
· архитектура вычислительных систем (приемы и методы построения систем, предназначенных для автоматической обработки данных);
· интерфейсы вычислительных систем(приемы и методы управления аппаратным и программным обеспечением);
· программирование (приемы, методы и средства разработки компьютерных программ);
· преобразование данных (приемы и методы преобразования структур данных);
· защита информации (обобщение приемов, разработка методов и средств защиты данных);
· автоматизация (функционирование программно-аппаратных средств без участия человека);
· стандартизация обеспечение совместимости между аппаратными и программными средствами, а также между форматами представления данных, относящихся к различным типам вычислительных систем).
6. Научные направления, использующие методы и средства информатики:
· математическое и имитационное моделирование, методы вычислительного эксперимента и их применение к фундаментальным и прикладным исследованиям в различных областях знаний;
· искусственный интеллект – раздел информатики, изучающий алгоритмическую реализацию человеческих способов решения задач. Иными словами, в рамках искусственного интеллекта изучают способы решения компьютером задач, не имеющих явного алгоритмического решения;
· биоинформатика, изучающая информационные процессы в биологических системах;
· социальная информатика, изучающая процессы информатизации общества;
· машинная графика, анимация, средства мультимедиа;
· системы автоматизированного проектирования;
· телекоммуникационные системы и сети, в том числе, глобальные компьютерные сети;
· разнообразные приложения, охватывающие производство, науку, образование, медицину, торговлю, сельское хозяйство и все другие виды хозяйственной и общественной деятельности.
Задание на СРС
1. Как вы можете объяснить бытовой термин «переизбыток информации»? Что имеется в виду: излишняя полнота данных; излишняя сложность методов; неадекватность поступающих действий данных и методов, имеющихся в наличии?
2. Как вы понимаете термин «средство массовой информации»? Что это? Средство массовой поставки данных? Средство, обеспечивающее массовое распространение методов? Средство, обеспечивающее процесс информирования путем поставки данных гражданам, обладающим адекватными методами их потребления?
3. Как вы полагаете, являются ли данные товаром? Могут ли методы быть товаром?
4. Можем ли мы утверждать, что данные, полученные в результате информационного процесса, адекватны исходным? Почему? От каких свойств исходных данных и методов зависит адекватность результирующих данных?
Задание на СРСП:
1. История развития ЭВМ.
2.Виды современных компьютеров
Форма контроля – рефераты, 10 стр. Сроки сдачи – на следующей неделе.
Контрольные вопросы
А. Для письменного контроля:
1. Назовите основные свойства информации.
2. Что такое синтаксис, прагматика, семантика?
3. Назовите объекты изучения информатики.
4. Назовите какие вы знаете направления в составе основной задачи информатики?
5. Назовите научные направления, использующие методы и средства информатики.
Б. Для компьютерного тестирования:
Показатели качества публичных данных
Проблема качества данных представляет собой достаточно серьезную тему и не только в связи с их обработкой и анализом. На данных в современном цифровом мире построено множество процессов, в том числе и связанных с безопасностью. Поэтому от того, насколько качественные данные используются в государственных и коммерческих организациях зависит эффективность и результат их работы. 
Рассмотрим несколько показателей, которые могли бы составить интегрированную оценку качества публичных (открытых) данных.
Прежде чем начать.
Настоящая публикация является продолжением в общей серии по теме публичных данных. Многие понятия, встречающиеся в тексте рассматривались в предыдущих статьях. Несмотря на то, что речь идет о публичных (открытых, разделяемых) данных, предлагаемый набор показателей качества может использоваться и для оценки других категорий данных с некоторыми поправками. Предлагаемый список является в некотором смысле гипотезой и не претендует на звание «исчерпывающего».
Данные имеют ограниченный срок годности
Первичные данные всегда актуальны на какой-то конкретный момент времени в прошлом и очень редко актуальны в течение какого-либо длительного периода.
Это одна из проблем качества: цифровые данные, как регистрация исторического состояния объекта или системы постоянно теряют свою актуальность со временем и их приходится обновлять.
Качество данных – характеристика наборов цифровых данных, показывающая степень их пригодности к обработке и анализу и соответствия обязательным и специальным требованиям, в связи с этим к ним предъявляемым.
А что может составлять такое понятие как «качество публичных данных»? Выделим девять показателей.
1. Актуальность данных
Обозначенный или косвенно определяемый момент времени, на который данные отражают реальное состояние целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).
Актуальность данных также может быть обозначена через период времени в течение которого они сохраняют свою значимость. Учитывая постоянные изменения экономических систем, публичные экономические данные имеют достаточно короткие сроки актуальности.
Актуальность данных чаще всего устанавливается поставщиком, в дополнение к которой он также может «дать обещание» периодического их обновления для её поддержания.
Получатель данных может самостоятельно оценивать их актуальность на основании информации от поставщика или иными способами.
2. Объективность данных
Точность отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).
Объективность напрямую зависит от применяемого метода и процедур сбора информации, а также от плотности регистрируемых данных. В процессе обработки наборов цифровых данных, они теряют свою объективность и обогащаются агрегированными, округленными, приведенными и расчетными показателями. Однако за счет этого данные «насыщаются» знаниями, тем самым позволяя в последующем сокращать последовательность операций по извлечению из них значимых для практики сведений.
Поставщик может указать объективность публичных данных охарактеризовав их первичность и описав процедуру их получения.
Получатель вправе критично отнестись к вторичным данным, особенно если их объективность не доказана применяемыми формулами и математическими расчетными моделями.
3. Целостность данных
Полнота отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).
В отличии от объективности, целостность показывает насколько полными и безошибочными являются данные как в части смыслового непротиворечия, так и в части соответствия заданной структуре или выбранного формата. Целостность зависит от корректного разделения на элементарные неделимые единицы, сохранения их неделимости, правильной идентификации и взаимной связанности.
Данные публикуемые добросовестным поставщиком по умолчанию должны являться целостными.
Получатель определяет целостность специальными проверочными методами оценивая смысловое содержание, корректность определения структуры и технически проверяя формат.
4. Релевантность данных
Соответствие данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) решаемой задачи (поставленной цели) и возможность их применения с учетом имеющегося содержания, структуры и формата.
Понимание релевантности напрямую увязывается с целью пользователя данных и конкретной исполняемой им задачи, а значит и с располагаемым исходным набором данных.
Поставщик не может повлиять на релевантность данных, но может существенно упростить понимание данного показателя качества с помощью расширенных метаданных, применения распространенных форматов и традиционных структур, а также указанием рекомендаций по их использованию.
Получатель в каждом конкретном случае оценивает релевантность наборов данных исходя из тематики и рабочего формата (т.е. используемых инструментов).
5. Совместимость данных
Совместная обработка данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) с имеющимися в рамках решаемой задачи (поставленной цели).
В отличие от релевантности, совместимость — это процедурный показатель, который характеризует возможность включить данные в обрабатываемый массив для дальнейшего анализа и не связан напрямую с сутью и критериями текущей задачи. С другой стороны, совместимость на содержательном уровне с тематикой исполняемой задачи важна для эффективной обработки цифровых данных. Публичные данные должны особенно тщательно оцениваться на совместимость, в том числе с точки зрения их разновидности. Допустимо ли для конкретных целей совмещение – взаимное использование — открытых данных и разделяемых данных или разделяемы и делегируемых данных зависит от оценки аналитика. Чаще всего необходимо соблюдать условия раздельного хранения и контроля разных видов публичных данных.
Поставщик публичных данных задает совместимость через метаданные и ссылки на контекст.
Получатель определяет возможность совместного использования данных для каждого набора как по содержанию и структуре, так и по формату. Но в отличие от релевантности, несовместимые данные можно попытаться привести к совместимому с помощью различных операций трансформации, перекодирования, перевода и т.п.
6. Измеримость данных
Присутствие в данных обрабатываемых качественных или количественных характеристик реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), а также подсчитанный конечный объем набора цифровых данных.
Содержательная измеримость данных является основой для выполнения последующих процедур их обработки и анализа. Измерение же общего объема данных необходимо для выбора инструментария и контроля их целостности в процессе обработки и по итогам анализа.
Поставщик может явно указывать «измерения», включенные в данные, как количественные, так и качественные. Как минимум, сопровождение наборов публичных данных записью об итоговом или пофайловом их размере в байтах почти является общепринятым стандартом.
Получатель публичных данных восстанавливает измеримость в содержании данных анализируя их и исследуя структуру и всегда точно или бегло проверяет насколько их физический размер соответствует заявленному.
7. Управляемость данных
Возможность целевым и осмысленным образом обработать, передать и контролировать данные о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).
Управляемость обусловлена необходимостью изменять, исправлять, структурировать, организовывать, фильтровать, сохранять, пересылать, оценивать, распределять данные. Она во многом основывается на правильно выбранной структуре и формате.
Поставщик может заявить об управляемости данных через сопровождение их специальными метаданными, но получатель, как правило, самостоятельно проводит её оценку исходя из имеющихся у него компетенций и инструментов.
8. Привязка к источнику данных
Связанная и достоверная идентификация цепочки поставки данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).
При этом в описание «цепочки поставки публичных данных» лучше включить указания на все субъекты, которые исполняли основные роли трансфера данных: генератор (автор), владелец, поставщик. Привязка к источнику позволяет поставщику и получателю сослаться и восстановить авторство, правоотношения, достоверность источника, доверие к распространителям.
Публичные данные почти всегда распространяются с указанием владельца и поставщика. И более того, одним из ограничений использования данных является необходимость указать первоисточник при их последующей публикации или использовании. Следует учитывать, что хорошая привязка данных позволяет по необходимости получить её повторно с уточнениями, дополнительной актуализацией или с восстановленной целостностью, т.е. – с повышенным качеством.
9. Доверие к поставщику данных
Оценка получателем деловых качеств поставщика публичных данных о целевом состоянии субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), как ответственного, авторитетного, организованного и относительно независимого издателя цифровой информации высокого качества.
Данный показатель выступает некоторой интегрированной ретроспективной оценкой всех предыдущих трансферов данных поставщика – репутация издателя публичных данных.
Получатель всегда исходит из внутренней убежденности при определении такого показателя качества данных, но у поставщика есть несколько путей по формированию и поддержанию нужного ему уровня доверия. К ним можно, например, отнести: тщательную подготовку данных для публичного трансфера, высокий уровень организации процессов издания «цифры», поддержку обратной связи с получателями, своевременную актуализацию и извещение об обнаруженных в данных проблемах, специальные мероприятия, участие в независимой оценке и ассоциациях.
Любой из указанных показателей качества данных субъективен, как в части смыслового содержания данных, так и в части его восприятия разными поставщиками и получателями.
Тем не менее все показатели можно разделить на:
Общая проблема качества публичных данных зависит как от каждого из перечисленных показателей, так и от интегрированной субъективной оценки получателя. В любом случае, качество важно в первую очередь получателю, как лицу выполняющему операции обработки и анализа.
В случае завершения обратной связи стороннего результативного пользователя данных с поставщиком, «проблема» качества данных возвращается последнему «бумерангом». Если данные были предоставлены «плохие» или с ошибками, то ожидать от тех, кто их использовал, сколь-либо хороших и адекватных итогов не приходится. Тогда утрачивается весь смысл усилий по выбору, подготовке и публикации данных – поставщик не получает никаких новых полезных решений и знаний (продуктов или сервисов).
Важнейший показатель качества данных – это их целостность
Он оказывает сильное влияние на совместимость и управляемость данных. А неоднократная публикация данных с нарушением целостности обязательно скажется на доверии к их поставщику. Целостность данных не является чем-то обособленным от смысла, структуры или формата и должна соблюдать на всех уровнях цифровой информации.
Нарушение целостности данных возможно:
За качество публикуемых данных, конечно же, отвечает поставщик. Но получатель вынужден выполнять проверку и по необходимости корректировать сами данные.
Если публичные данные оказываются низкого качества, то имеет смысл отказаться от их использования и направить подробное уведомление поставщику. Добросовестный и заинтересованный поставщик обязательно предпримет усилия по исправлению ситуации. Он как минимум должен закрыть доступ к некачественным данным на время разбирательства и маркировать их соответствующим образом.
Адресованная поставщику претензия относительно качества данных, в условиях максимальной открытости сетевого общения, вынуждает в обязательном порядке помещать специальный заявительный отказ от принятия претензии с обоснованием такого отказа, либо повышать качество данных и повторно их издавать с соответствующими разъяснениями. А в случае, если поддерживается адресная связь с получателями – уведомлять их специальным образом.
Поставщик, который не готов отвечать за качество данных достаточно быстро переходит в разряд «безответственных» и теряет все преимущества, предоставляемые сообществом аналитиков и экспертов, занятых в соответствующей предметной области.
Из вышесказанного вытекает необходимость постоянного контроля качества данных как со стороны получателя, так и со стороны поставщика. Что в свою очередь вынуждает разрабатывать и применять специальные контрольно-измерительные инструменты.
Исследование проблемы качества цифровых данных, а особенно качества открытых, разделяемых и делегируемых данных должно осуществляться аналитиками и экспертами как на микро-уровне заинтересованных бизнесов, так и на макро-уровне сообществ и государственных структур. Во многом безопасность будущей цифровой экономики будет базироваться на активном мониторинге качества используемых данных.