ビッグデータの条件の下で、規格設定方式の円滑な実現に必要な保証は強固な

ビッグデータの条件の下で、規格設定方式の円滑な実現に必要な保証は強固な組織・システムであり、企業のビッグデータ規格を開発し、既存のシステムにデータ標準を実装するために、組織はビッグデータの専門家を雇う必要があります。元のシステムを前後に押し進める習慣は多くの論争を引き起こし、データ量が多すぎるため、データ品質基準、データストレージ標準、データ分析標準などの大量データの基準も大きくなりすぎて実装できません。したがって、ビッグデータの条件下では、全体的な標準設定アプローチをとることにより、企業規模のデータ共有の実装は非常に低い

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在大数据的条件下，顺利实现标准设置方法的必要保证是一个强大的组织/系统，以及组织开发公司的大数据标准并在现有系统中实施数据标准的组织。聘请大数据专家。来回推动原始系统的习惯引起了很多争议，并且数据量太大，以至于大量数据的标准（例如数据质量标准，数据存储标准和数据分析标准）太大。实施。因此，在大数据条件下，通过采用整体标准制定方法，企业范围数据共享的实施非常低。

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在大数据条件下，顺利实现标准制定方法所需的保障是强有力的组织体系，组织必须聘请大数据专家来制定企业大数据标准，并在现有系统中实施数据标准。来回推动原始系统的习惯引起了许多争议，数据量太大，数据质量标准、数据存储标准、数据分析标准等大量数据标准也变得太大，无法实施。因此，在大数据条件下，通过采用整体标准设置方法，企业规模数据共享的实施非常低

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在大数据的条件下，为了顺利实现标准设定方式所需的保证是坚固的组织系统，为了开发企业的大数据标准，在现有的系统中实施数据标准，组织必须雇佣大数据的专家。原系统前后推进的习惯引起了很多争议，数据量太多，数据质量标准、数据存储标准、数据分析标准等大量数据标准也太大，无法实现。因此，在大数据的条件下，通过采取整体的标准设定方法，企业规模的数据共享的实现非常低<br>

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