Algoritma sudah benar, tetapi hasil KA tetap tidak akurat. Penyebab paling mungkin adalah..., Data tidak berkualitas, Simulasi terlalu cepat, Model terlalu sederhana, Perangkat terlalu baru, Sebuah sistem diuji pada kondisi virtual sebelum digunakan di dunia nyata. Proses tersebut disebut..., Integrasi, Simulasi, Replikasi, Transformasi, Sistem harus mengetahui setiap perubahan pada database secara terus-menerus. Teknologi yang paling tepat adalah..., MDM, CDC, ETL, ESB, Apa kelemahan utama penggunaan algoritma yang tidak diuji melalui simulasi?, Data menjadi lebih banyak, Risiko kesalahan penerapan meningkat, Sistem tidak dapat menyimpan data, Algoritma otomatis berubah, Model dalam simulasi berfungsi untuk..., Menggambarkan sistem yang akan diuji, Menghapus data yang salah, Menggantikan algoritma, Menyimpan perangkat lunak, Jika sistem mengambil data dari beberapa sumber tanpa memindahkan data secara fisik, pendekatan yang sesuai adalah..., ETL, CDC, Virtualisasi data, MDM, Data dari berbagai sumber perlu digabung, dibersihkan, lalu disimpan ke sistem tujuan. Teknologi yang paling sesuai adalah..., CDC, ETL, MDM, Virtualisasi data, Mengapa kualitas data menjadi bagian penting dalam sistem KA?, KA hanya bekerja tanpa algoritma, Kualitas data dapat memengaruhi hasil keputusan, Data menentukan ukuran perangkat, Data menggantikan simulasi, Sebuah algoritma menghasilkan hasil berbeda ketika inputnya berubah. Hal ini menunjukkan bahwa..., Algoritma tidak diperlukan, Input memengaruhi proses dan hasil algoritma, Simulasi gagal, Data tidak berpengaruh, Sebuah sistem memiliki algoritma sangat baik tetapi menggunakan data yang tidak akurat. Kesimpulan paling tepat adalah..., Hasil pasti akurat, Algoritma tidak perlu diuji, Hasil dapat tetap tidak tepat karena kualitas data, Simulasi otomatis memperbaiki data

Kuiz Koding

ni
I-print
Naka-embed

Leaderboard

Estilo ng visual

Mga pagpipilian

Magpalit ng template

Ibalik ng awtomatikong pag-save: ?