7.8 Допускается возможность перехода данных на новый жизненный цикл при их модификации и обогащении новыми данными [из 7.8 ГОСТ Р 59897–2021]

8.1 До проведения мероприятий по сбору данных для использования в образовательных продуктах с алгоритмами искусственного интеллекта необходимо определить:

• цели и задачи, являющиеся основанием для сбора данных;
• перечень и объем собираемых данных;
• методы сбора данных.

Также целесообразно определить гипотезу, которая может быть подтверждена или опровергнута в ходе исследования собираемых данных [из 8.1 ГОСТ Р 59897–2021]

8.3 Качество данных оценивают по следующим критериям:

1. точность — соответствие данных реальному состоянию исследуемых объектов;
2. полнота — данные отражают все ожидаемые характеристики исследуемых объектов в ожидаемом объеме;
3. согласованность — в данных отсутствуют внутренние противоречия, идентичные данные из различных источников совпадают;
4. целостность — данные не были изменены при выполнении какой–либо операции (передача, хранение или отображение);
5. обоснованность — собранные данные отвечают поставленным целям и задачам;
6. расхождение во времени — соответствие собираемых данных времени их возникновения;
7. уникальность — в данных отсутствуют дубликаты;
8. валидность — данные соответствуют ожидаемому формату, значения находятся в ожидаемых диапазонах и имеют ожидаемую точность.

[из 8.3 ГОСТ Р 59897–2021]

8.5 Для удобства дальнейшего использования данных, в том числе для их последующей очистки, по результатам оценки качества данных может быть сформирован соответствующий отчет [из 8.5 ГОСТ Р 59897–2021]