Big datan laatuongelmien tutkimuksen teemat - Virkkunen, Matti (2021)
Tässä tutkielmassa selvitetään big datan laatuongelmien tutkimuksessa esiintyviä teemoja. Tutkielma toteutettiin systemaattisena kirjallisuuskatsauksena. Tutkimusprosessi toteutettiin kahdessa osassa. Ensimmäiseksi etsittiin lähdeaineistoa valitusta tietokannasta. Tutkimuksen vähäisyyden vuoksi lähdeaineiston etsintä rajattiin IEEE Xplorer Standards - tietokantaan. Hakutuloksista suodatettiin tutkimukseen sopivimmat julkaisut. Tarkempaan tarkasteluun valikoitui 23 julkaisua. Toisessa vaiheessa valittujen julkaisujen tiivistelmistä kartoitettiin tutkimuksissa esiintyneitä teemoja. Tutkimuksessa löydettiin julkaisuista yhteensä kahdeksan erilaista teemaa. Eniten julkaisuissa oli teemana datan laadun parantaminen. Tämä teema löytyi kahdeksasta julkaisusta. Seuraavaksi eniten julkaisuissa oli teemana datan laatuongelmat big datan kontekstissa sekä datan laadun arviointi. Kumpikin oli teemana kolmessa julkaisussa. Kolmanneksi eniten julkaisuissa oli teemana big datan laadun parantaminen. Tämä oli teemana kahdessa julkaisussa. Muita teemoja löytyi julkaisuista vain yhden kerran. Niitä olivat: big datan laadun varmistaminen, big datan laadun auditointi, big datan laadun haasteet terveydenhuollossa sekä big datan laadun hallinta. Tutkimusta big datan laatuongelmista on tehty vähän ja jatkotukimusta tarvitaan kaikkiin tutkimuksessa löytyneisiin teemoihin. Jatkotukimusta olisi hyvä myös keskittää tutkimuksessa vähemmän esiintyneisiin teemoihin.