45кг
Ваша жизнь может измениться.
Вы точно хотите похудеть?
Да хочу НЕТ не хочу

Для женщин

Человеческий фактор в удалении данных

McKinsey использует файлы cookie для расширения функциональных возможностей сайта, повышения удобства работы с сайтом и показа рекламы наших партнеров. Подробная информация об использовании файлов cookie на этом сайте и о том, как вы можете отказаться от их использования, представлена в нашей политике использования файлов cookie. Объявление о слиянии дает рынку сигнал: вы собираетесь развивать свой бизнес, расширять и оптимизировать его, вы не пасуете перед вызовом глобализации и новых технологий. Но, к сожалению, этот сигнал получают и ваши конкуренты. Рекрутинговые агентства делают вывод: можно начинать охоту за вашими сотрудниками. Конкуренты понимают, что все ваши сотрудники находятся в подвешенном состоянии — ни один человек не знает, уволят его или нет, а если нет, то в какой структуре новой компании он будет работать, как приживется там и сколько будет получать за свой труд.

Утечки данных и мотивация сотрудников

Скоро на этот адрес придет письмо. Подтвердите подписку, если всё в силе. Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором Марафон удалёнки. Мегапосты: The Standoff в эфире Про умные устройства Пока все дома. Войти Регистрация. Ведь для того чтобы управление велось на основе данных, их, эти самые данные, недостаточно только собрать и свести в статистику.

Разбираться в чистоте данных и в основных качественных параметрах я начну с этой статьи. Главные аспекты качества данных Доступность У аналитиков должен быть доступ к необходимым данным, но, кроме этого, доступ должен быть и к инструментам, используемым в аналитике. Точность Все данные должны быть достоверны, а также указаны допустимые погрешности.

Точная температура — хорошие данные, а устаревший адрес, телефон или e-mail — нехорошие данные. Взаимосвязанность Всегда должна быть возможность связать одни данные с другими. Например, к номеру заказа должна быть привязана информация о клиенте, его адрес, контактная и платежная информации. Непротиворечивость Если данные не согласованы и противоречат друг другу, значит где-то закралась ошибка.

Так если адрес клиента присутствует в двух базах, то он должен совпадать. В противном случае необходимо выбрать один источник достоверным и игнорировать остальные до исправления ошибок.

Однозначность Каждое поле с информацией должно иметь полноценное описание, не допускающее двусмысленных значений. Релевантность Данные должны соответствовать характеру анализа.

Например, статистика сезонных миграций леммингов слабо относится к сезонным колебаниям биржевых курсов. Тот самый лемминг, не влияющий на биржевые курсы. Надежность Надежные данные — это одновременно полная и точная информация. Своевременность Бич российского бизнеса — несвоевременные данные. Часто случается, что данные еще не успели обработать и проанализировать, а они уже устарели. С устаревшими данными нельзя работать в построении кратковременной стратегии, их можно использовать только как основу для долгосрочного стратегического планирования и прогнозирования.

Еще один недостаток устаревших данных — они стали уже почти бесполезны, а компания несет издержки по их хранению и обработке. Ошибка в любом из пунктов может привести к частичной или полной непригодности данных для использования, или, что хуже, к неправильным выводам, сделанным на основе ошибочных данных.

Данные с ошибками Василиск — в его описании явно закралась ошибка. Ошибки появляются на любом этапе работы с данными, и зачастую аналитики уже не могут повлиять на их исправление, так как данные специалисты являются заключительным звеном в работе с материалом и не могут контролировать сбор и обработку информации. Давайте разберем основные причины возникновения ошибок и способы, которые помогут их избежать.

Генерация данных Самая частая и очевидная причина ошибок: тут могут быть как технические причины, так и влияние человеческого фактора. В случае технических причин и сбоев все решается калибровкой и правильной настройкой инструментов сбора информации. Когда ремонт и калибровка не помогают в решении вопроса и данные продолжают поступать недостоверными, тогда одна из возможных причин — ненадежность приборов. Так ИК-датчики, измеряющие расстояние до ближайшей стены при картографировании местности, могут давать погрешность метр и более или сбрасывать собранные данные.

Доверять показаниям настолько ненадежных датчиков нельзя. Человеческий фактор также может проявляться по-разному. Например, сотрудники могут не знать как правильно собирать данные или не уметь работать с инструментом, могут быть невнимательными или уставшими, не знать инструкции или неправильно их понимать. Ввод данных При ручной генерации данных необходимо их зафиксировать, на этом этапе возникает множество ошибок. Как бы не расширялся электронный документооборот, многие данные до попадания в компьютер проходят через бумажные носители.

Ошибки часто случаются при расшифровке рукописных данных. Большинство исследований по решению ошибок расшифровки проводится в медицинской сфере, так как из-за малейших неточностей под угрозу ставится здоровье и жизнь пациента. Так, например, некоторые результаты медицинских опросов населения показывают, что рост взрослого человека может быть 53 см или см. И если в первом случае понятно, что закралась ошибка, и скорее всего рост реципиента был см, то во втором случае рост может быть как правильным, так и ошибочным.

В среднем ошибки делятся на четыре типа: Запись Ошибка, при которой данные были изначально записаны неверно. Вставка Появление дополнительного символа. Удаление Потеря одного или нескольких символов. Перемена мест Просто берем и меняем два или более символов местами. Отдельно стоит рассмотреть диттографию случайное повторение символа и гаплографию пропуск повторяющихся символов.

С этими ошибками часто сталкиваются ученые, занимающиеся восстановлением поврежденных или переписанных от руки древних текстов. И это еще одна проблема, связанная с некачественными данными. Да, на гравюре тоже он, но с ошибками в описании. Первым действием нужно сократить количество этапов генерации данных до ввода. Если вы можете избежать участия бумажного носителя, как передаточного звена, исключайте его. Во многих данных есть четкая структура, которая помогает снизить ошибки — это может быть и количество символов, и их разбивка по группам, и иные виды форматов.

Если же количество вариантов велико, то можно использовать форму вопрос-ответ с заключительным подтверждением правильности введенных данных. Идеально — исключить человеческий фактор при вводе данных и автоматизировать процесс. При использовании этого метода два сотрудника независимо друг от друга занимаются расшифровкой, а после результаты сравниваются и перепроверяются данные, в которых обнаружены расхождения.

Интересный метод проверки данных используется при передаче данных в цифровом формате. Так, например, в номерах банковских счетов используется контрольное число сумма. Контрольное число — это когда после передаваемого номера добавляется число, используемое для проверки данных и обнаружения ошибок. Передаем , а при получении система проводит обратные расчеты и, если сумма не совпадает, то число будет отмечено как ошибочное.

Контрольных чисел может быть несколько, по одному на каждый блок цифр. У этого метода есть недостатки, связанные с ошибкой перестановки символов, но это лучше чем ничего. Если информация была для вас полезна, то я буду рад обратной связи.

Возможно, вы с чем-то не согласны или хотите поделиться своими методами и наработками — приглашаю в комментарии и надеюсь на увлекательное и полезное обсуждение.

Всем спасибо за внимание и хорошего дня! Источник информации Автор: Карл Андерсон Аналитическая культура. Укажите причину минуса, чтобы автор поработал над ошибками.

У нас было несколько ЦОДов в разных городах, узкий канал связи и 2 месяца на переезд Как мы выкрутились? Редакторский дайджест Присылаем лучшие статьи раз в месяц Скоро на этот адрес придет письмо. Платежная система. Похожие публикации. Верстка макета под Vue.

Больше заказов на Хабр Фрилансе. ALIron 31 октября в 0. Не соглашусь с двумя утверждениями. Выбор одного источника блокирует обновление из других. Предсказать где появится следующее обновление не можем.

В борьбе за однозначность теряем своевременность. Своевременность важнее. Оценивается корректность данных валидность и актуальность. На основе этих показателей выносится решение какой из двух адресов брать, а какой нет. Ошибка в выборе значения списка неисправима. Человеческий фактор опечаток снижается такие ошибки исправляем , но появляется новый тип ошибок, который исправить невозможно.

Чтобы это предотвратить приходится встраивать проверки в интерфейс ввода на непротиворечивость, а это не всегда возможны технически и логически тоже иногда бывает. Если данные ценные то поможет только двойной ввод, а это дорого. Knjazh 31 октября в 0. Нужно стремиться к лучшему, но понимать, что идеального результата, увы, не достичь.

Главное, правильно расставить приоритеты, для одной задачи будет важнее своевременность, а для другой — однозначность. А по спискам — можно уменьшить количество ошибок введением подтверждения правильности данных. Бизнес обычно не предоставляет выбор своевременный или однозначный. Просят сразу и то и другое. Ввод подтверждения правильности это как? AKimovd 31 октября в 0. А идеальные данные, с точки зрения характеристик указанных в этой статье, вообще встречаются довольно редко.

Критически важным тут становится соблюдение методологий сбора и обработки конкретных типов данных. Например, для проведения простых сельскохозяйственных опытов, с применением методов математической статистики, необходимо соблюдение достаточно большого количества условий. Начиная от способов и методов посадки растений, заканчивая выбором подходящих статистических критериев оценки достоверности полученных результатов.

И это только в сельском хозяйстве, где ошибка — это только потраченное время и возможная потеря денег в будущем.

Человеческий фактор в удалении данных. 15 января Полную версию статьи со всеми дополнительными видео уроками смотрите в источнике. Другой причиной потери данныхявляется "человеческий фактор", иными администраторы базы данных), могут случайно удалить или исказить.

Алтайский край. Амурская область. Архангельская область.

Какие последствия для сотрудников имеет утечка данных? Не будем рассматривать крайний случай, когда компания в результате инцидента теряет репутацию, клиентов и вообще уходит с рынка.

В статье рассмотрим наиболее распространённые причины утери данных, которые связаны с невнимательностью или неосведомлённостью пользователя. Мы продолжаем цикл статей, посвященных наиболее распространённым ошибкам пользователей, приводящим к утере информации.

Человеческий фактор: сколько стоит ошибка?

Пароль — один из самых старых, классических способов аутентификации. Почтенный возраст паролей не мешает им оставаться основным способом убедиться в том, что пользователь — именно тот, за кого себя выдаёт. Несмотря на множество недостатков, у паролей есть и несомненные достоинства: при должном контроле они могут быть как достаточно безопасными, так и вполне запоминаемыми. В экосистеме Apple используется четыре или пять, если считать паролем одноразовый код разных, но тесно связанных между собой паролей. Что это за пароли и как они взаимосвязаны?

Человеческий фактор в удалении данных

Ключевые слова: информационные технологии, информационная безопасность, киберстрахования, кибераудит, финансовые потери. Робин Гуды виртуального пространства, хакеры, ломающие систему ради вызова обществу, остались в далеком прошлом. Сегодня киберпреступники сохранили маску на лице, но стали организованными и меркантильными. И для того, чтобы получить побольше денег, они атакуют мобильные телефоны, банкоматы, внедряют следящие программы и распространяют вредоносное ПО, нанося ущерб реальным людям и компаниям. Эксперты по всей планете стремятся как можно раньше узнавать о новых видах хакерских атак, чтобы упреждать их действия. Второй способ защититься — мыслить как преступник, поэтому эксперты из области кибербезопасности стремятся моделировать поведение и действия злоумышленников. Для этого существуют отдельные группы квалифицированных специалистов, которые с упорством хакеров атакуют системы защиты компаний. В связи с увеличением количества киберпреступлений, приводящих к значительным убыткам, все больше компаний стали серьезнее относиться к информационной безопасности.

Восстановить данные после форматирования и вернуть удаленные файлы. Работая над решением проблем восстановления данных, мы слышим множество историй с очень различными сценариями, но одним финалом: потеря данных.

В статье рассмотрим наиболее распространённые причины утери данных, которые связаны с невнимательностью или неосведомлённостью пользователя. Мы продолжаем цикл статей, посвященных наиболее распространённым ошибкам пользователей, приводящим к утере информации. В прошлой статье мы установили, что единственный отказоустойчивый компьютер — не панацея! Теперь перейдем к ошибкам пользователей, которые приводят к утере данных.

Как теряются данные и как их восстановить

Скоро на этот адрес придет письмо. Подтвердите подписку, если всё в силе. Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором Марафон удалёнки. Мегапосты: The Standoff в эфире Про умные устройства Пока все дома. Войти Регистрация. Ведь для того чтобы управление велось на основе данных, их, эти самые данные, недостаточно только собрать и свести в статистику. Разбираться в чистоте данных и в основных качественных параметрах я начну с этой статьи. Главные аспекты качества данных Доступность У аналитиков должен быть доступ к необходимым данным, но, кроме этого, доступ должен быть и к инструментам, используемым в аналитике. Точность Все данные должны быть достоверны, а также указаны допустимые погрешности. Точная температура — хорошие данные, а устаревший адрес, телефон или e-mail — нехорошие данные. Взаимосвязанность Всегда должна быть возможность связать одни данные с другими.

В «Сбербанке» считают человеческий фактор основной причиной утечки некоторых клиентских данных

Похожие публикации
Яндекс.Метрика