Sammanfattning av denna webbsida: På grund av betydelsen av kvalitetsfrågor i Big Data har kvalitetshanteringen av Big Data uppmärksammats på hur man mäter, förbättrar och hanterar kvaliteten på Big Data. Detta specialnummer i Journal of Informatics tenderar därför att ta itu med kvalitetsproblemen i Big Data samt främja ytterligare forskning för Big Data-kvalitet. Vår ledare beskriver de toppmoderna forskningsutmaningarna i Big Datas kvalitetsforskning och lyfter fram bidragen från varje uppsats som accepteras i detta specialnummer. Nyckelord: big data; quality management; data management; data quality I eran av Big Data, organisationer hanterar enorma mängder data. Dessa data är snabbrörliga och kan komma från olika källor, såsom sociala nätverk, ostrukturerade data från olika webbplatser och multimediaarkiv, eller rådataflöden från sensorer. Big Data-lösningar används för att optimera affärsprocesser och minska beslutstiden för att förbättra den operativa effektiviteten. Men Big Data-utövare upplever ett stort antal datakvalitetsproblem, som kan vara tidskrävande att lösa, eller till och med leda till felaktig dataanalys. Att hantera kvalitet i Big Data har blivit mycket utmanande, och den forskning som hittills publicerats kan bara ta upp begränsade aspekter. Med tanke på Big Datas komplexa natur kan man inte bara tillämpa traditionella modeller för datakvalitetshantering på kvalitetshantering av Big Data på grund av deras skalbarhetsgränser eller oförmåga att hantera dataströmmar. Därför skapar det nya utmaningar för forskare och praktiker att ta itu med kvalitetsstyrning i Big Data. Härmed är denna specialutgåva i Journal of Informatics avsedd att locka in synpunkter på ämnet kvalitetsfrågor i Big Data, nämligen kvalitetsmätning av Big Data, styrning av Big Data och Big Data-värde. Denna särskilda fråga har godtagit tre dokument av hög kvalitet. Acceptfrekvensen är cirka 40 %. Varje dokument har granskats av minst tre granskare. Läsarna har erbjudit mycket insiktsfulla recensioner, och författarna har gjort stora ansträngningar för att revidera sina artiklar. Vi uppskattar de konstruktiva recensionerna och ansträngningarna från författarna att ständigt förbättra sina uppsatser. För det första har Ben Evans, Kelsey Druken, Jingbo Wang, Rui Yang, Clare Richards och Lesley Wyborn utvecklat en datakvalitetsstrategi i samband med högpresterande datorer från Australian National Computational Infrastructure. Den föreslagna strategin omfattar en metod för bedömning av datakonsistens för en högpresterande dataplattform, en kvalitetskontrollmodell i överensstämmelse med standarder som erkänns inom gemenskapen, datakvalitetssäkringsfunktion som demonstreras inom olika områden och tjänster samt benchmarkingfall för att visa den operativa prestandan. Dessutom kan den föreslagna datakvalitetsstrategin bidra till att öka dataåteranvändbarheten i högpresterande miljöer och identifiera eventuella utvidgningar av kvalitetsstandarder för driftskompatibilitet och programmatisk åtkomst. För det andra föreslår Włodzimierz Lewoniewski, Krzysztof Węcel och Witold Abramowicz en metod för att bedöma den relativa datakvaliteten i Wikipedia, som anses vara en av de mest populära kunskapsbaserna i världen. Forskningen om relativ datakvalitet är ganska aktuell. Detta papper är motiverat av datakvalitetsvariationer i Wikipedia artiklar som redigeras självständigt på olika språk. Författarna har genomfört en jämförande analys av relativ kvalitet och
Emellertid är kvalitetsfrågor vanliga i big data REF, och kvaliteten på big data applikationer har väckt uppmärksamhet och varit fokus för forskning i tidigare studier.