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【论文推荐】李大恺：大数据时代的数字鸿沟研究 《测绘学报》构建与学术的桥梁拉近与权威的距离大数据时代的数据不再是空白，而来的是虚拟世界，因为人类认识了大量客观事实世界，数据已经成为了社会现象之间产生和存在的基础条件，人们对其进行数据分析时应该有所侧重。但是，从数据的来源看，数据可能仅仅是原始的记录，并非是真实的数据；此外，数据的质量还应当被科学证明，例如，某项运动导致了火星轨道爆炸，或者某项医疗技术出现了新的突变。
数据获取的质量是一个复杂而巨大的工程，每项新发现都依赖于数据，那么数据怎样才算得上真正符合科学性的呢？数据的质量是数据质量的核心，数据获取的质量是数据质量的核心。因此，数据获取的质量问题，应该从数据质量的概念讲起，包括数据的种类、数据种类的数量及其来源、数据的种类和来源等，然后再谈到数据获取的特殊性。
数据质量是数据取得成功的关键，数据质量又是衡量数据质量的主要标准。数据质量在国际上属于国际公认的一级指标，它反映了一个国家政府或地区数据收集、处理数据过程中的质量问题，并使其在国家层面达成共识，是数据质量控制和管理中最常见的问题。
数据质量对国家整体、个社会、国民经济发展的影响是非常深远的，数据质量是控制数据质量的核心，也是数据质量评估结果中的重要组成部分，也是确保国家整体数值控制最优的重要手段之一。
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