مقدمه مفهومی درباره واژه اریب در علوم داده و مهندسی سیستم به میزان انحراف از تقارن یا توزیع یکنواخت اشاره دارد. این مفهوم در تحلیل داده ها، طراحی سیستم های توزیع شده و بهینه سازی عملکرد کاربرد گسترده ای دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در تحلیل آماری برای اندازه گیری عدم تقارن توزیع داده ها، در سیستم های توزیع شده برای توصیف توزیع نابرابر بارکاری، در پایگاه داده های NoSQL برای توصیف توزیع نامتوازن داده ها و در یادگیری ماشین برای تشخیص سوگیری در مجموعه داده ها استفاده می شود. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT توزیع نامتقارن ترافیک شبکه در ساعات اوج مصرف، توزیع نابرابر درخواست ها به سرورهای مختلف در یک خوشه، سوگیری در داده های آموزش مدل های هوش مصنوعی و توزیع نامتوازن داده ها در پارتیشن های پایگاه داده از نمونه های کاربردی این مفهوم هستند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های توزیع شده، شناسایی اریب به توزیع متعادل بار کمک می کند. در تحلیل داده، اریب نشانگر نیاز به تبدیل داده است. در یادگیری ماشین، اریب داده بر دقت مدل تأثیر می گذارد. در شبکه های کامپیوتری، اریب ترافیک بر کیفیت خدمت تأثیر دارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم اریب در آمار به قرن نوزدهم برمی گردد. در دهه 1970 در تحلیل سیستم های کامپیوتری به کار رفت. امروزه در سیستم های توزیع شده در مقیاس بزرگ اهمیت ویژه ای دارد. تفکیک آن از واژگان مشابه اریب با واریانس که پراکندگی داده را می سنجد متفاوت است. با سوگیری که به خطای سیستماتیک اشاره دارد فرق می کند. با چولگی که معیار دقیق تری از عدم تقارن است نیز تفاوت دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python با تابع scipy.stats.skew()، در R با تابع skewness()، در SQL با محاسبات آماری پیشرفته، در Java با کتابخانه های Apache Commons Math. در سیستم های توزیع شده با ابزارهای مانیتورینگ بار. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج در تفاوت بین اریب و پراکندگی داده. چالش اصلی در تشخیص اریب در سیستم های پیچیده. مشکل دیگر در اصلاح اریب بدون ایجاد اعوجاج جدید. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی اریب یکی از مفاهیم کلیدی در تحلیل سیستم های پیچیده است. در مستندات فنی باید روش اندازه گیری و اصلاح اریب مشخص شود. در آموزش علوم داده، درک مفهوم اریب و تأثیر آن ضروری است.
