Bedeutung der Datenqualität bei der KI-Implementierung

Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens können Branchen jeder Größe erheblich zugute kommen. Laut einem McKinsey berichtenUnternehmen, die Technologien der künstlichen Intelligenz einsetzen, werden ihren Cashflow bis 2030 verdoppeln. Umgekehrt werden Unternehmen, die keine KI einsetzen, einen Rückgang ihres Cashflows um 20 % verzeichnen. Solche Vorteile gehen jedoch über die Finanzen hinaus. KI kann Unternehmen helfen dem Arbeitskräftemangel entgegenwirken. KI verbessert außerdem das Kundenerlebnis und die Geschäftsergebnisse erheblich und macht Unternehmen zuverlässiger. 

Da KI so viele Vorteile hat, warum übernimmt nicht jeder KI? Im Jahr 2019 wurde a PwC Die Umfrage ergab, dass 76 % der Unternehmen den Einsatz von KI planen, um ihren Geschäftswert zu steigern. Allerdings haben nur magere 15 % Zugriff auf hochwertige Daten, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Andere Studie von Refinitiv gaben an, dass 66 % der Befragten angaben, dass Daten von schlechter Qualität ihre Fähigkeit beeinträchtigen, KI effektiv einzusetzen und einzuführen. 

Die Umfrage ergab, dass sich die drei größten Herausforderungen bei der Arbeit mit maschinellem Lernen und KI-Technologien auf Folgendes konzentrieren: „Genaue Informationen über die Abdeckung, den Verlauf und die Population der Daten“, „Identifizierung unvollständiger oder beschädigter Datensätze“ und „Bereinigung und Normalisierung von Daten“. die Daten." Dies zeigt, dass schlechte Datenqualität das Haupthindernis für Unternehmen ist, qualitativ hochwertige KI-gestützte Analysen zu erhalten. 

Warum sind Daten so wichtig?

Es gibt viele Gründe, warum die Datenqualität bei der KI-Implementierung von entscheidender Bedeutung ist. Hier sind einige der wichtigsten: 

1. Müll rein und Müll raus

Es ist ziemlich einfach zu verstehen, dass die Ausgabe stark von der Eingabe abhängt. Wenn in diesem Fall die Datensätze voller Fehler oder verzerrt sind, wird die Folge wird Sie auch auf dem falschen Fuß erwischen. Bei den meisten datenbezogenen Problemen geht es nicht unbedingt um die Menge von Daten, aber die Qualität der Daten, die Sie in das KI-Modell einspeisen. Wenn Sie über Daten von geringer Qualität verfügen, funktionieren Ihre KI-Modelle nicht richtig, egal wie gut sie auch sein mögen.  

2. Nicht alle KI-Systeme sind gleich

Wenn wir an Datensätze denken, denken wir normalerweise an quantitative Daten. Es gibt aber auch qualitative Daten in Form von Videos, persönlichen Interviews, Meinungen, Bildern usw. In KI-Systemen sind quantitative Datensätze strukturiert und qualitative Datensätze unstrukturiert. Nicht alle KI-Modelle können beide Arten von Datensätzen verarbeiten. Daher ist die Auswahl des richtigen Datentyps für das geeignete Modell von entscheidender Bedeutung, um die erwartete Ausgabe zu erhalten. 

3. Qualität vs. Quantität

Man geht davon aus, dass KI-Systeme viele Daten aufnehmen müssen, um daraus zu lernen. In einer Debatte über Qualität versus Quantität bevorzugen Unternehmen meist Letzteres. Wenn die Datensätze jedoch von hoher Qualität und dennoch kürzerer Natur sind, erhalten Sie eine gewisse Garantie dafür, dass die Ausgabe relevant und robust ist.

4. Merkmale eines guten Datensatzes

Die Eigenschaften eines guten Datensatzes können subjektiv sein und hängen hauptsächlich von der Anwendung ab, die die KI bedient. Es gibt jedoch einige allgemeine Merkmale, auf die man bei der Analyse von Datensätzen achten muss. 

• Vollständigkeit: Der Datensatz muss vollständig sein und darf keine leeren Gitter oder Stellen in den Datensätzen enthalten. Jede Zelle sollte ein Datenstück enthalten. 
• Umfassend: Die Datensätze sollten so umfassend wie möglich sein. Wenn Sie beispielsweise nach einem Cyber-Bedrohungsvektor suchen, müssen Sie über alle Signaturprofile und alle erforderlichen Informationen verfügen. 
• Konsistenz: Die Datensätze müssen unter die bestimmten Variablen passen, denen sie zugewiesen wurden. Wenn Sie beispielsweise Verpackungskartons modellieren, müssen Ihre ausgewählten Variablen (Kunststoff, Papier, Pappe usw.) über entsprechende Preisdaten verfügen, um in diese bestimmten Kategorien zu fallen. 
• Genauigkeit: Genauigkeit ist der Schlüssel zu einem guten Datensatz. Alle Informationen, die Sie dem KI-Modell zuführen, müssen vertrauenswürdig und absolut korrekt sein. Wenn große Teile Ihrer Datensätze falsch sind, wird auch Ihre Ausgabe ungenau sein.  
• Einzigartigkeit: Dieser Punkt ähnelt der Konsistenz. Jeder Datenpunkt muss für die Variable, die er bedient, eindeutig sein. Beispielsweise möchten Sie nicht, dass der Preis einer Plastikverpackung in eine andere Verpackungskategorie fällt. 

Sicherstellung der Datenqualität

Es gibt viele Möglichkeiten, eine hohe Datenqualität sicherzustellen, beispielsweise sicherzustellen, dass die Datenquelle vertrauenswürdig ist. Hier sind einige der besten Techniken, um sicherzustellen, dass Sie die beste Datenqualität für Ihre KI-Modelle erhalten: 

1. Datenprofilierung

Die Erstellung von Datenprofilen ist wichtig, um Daten vor ihrer Verwendung zu verstehen. Die Datenprofilierung bietet Einblicke in die Verteilung von Werten, die Maximal-, Minimal-, Durchschnittswerte und Ausreißer. Darüber hinaus hilft es bei der Formatierung von Dateninkonsistenzen. Die Datenprofilierung hilft zu verstehen, ob der Datensatz verwendbar ist oder nicht. 

2. Bewertung der Datenqualität

Mithilfe einer zentralen Bibliothek vorgefertigter Datenqualitätsregeln können Sie jeden Datensatz mit einer zentralen Bibliothek validieren. Wenn Sie über einen Datenkatalog mit integrierten Datentools verfügen, können Sie diese Regeln einfach wiederverwenden, um Kundennamen, E-Mails und Produktcodes zu validieren. Darüber hinaus können Sie einige Daten auch anreichern und standardisieren. 

3. Überwachung und Bewertung der Datenqualität

Wissenschaftler haben die Datenqualität für die meisten Datensätze, die sie verwenden möchten, vorberechnet. Sie können es eingrenzen, um zu sehen, welches spezifische Problem ein Attribut hat, und dann entscheiden, ob dieses Attribut verwendet werden soll oder nicht. 

4. Datenaufbereitung

Forscher und Wissenschaftler müssen die Daten in der Regel ein wenig optimieren, um sie für die KI-Modellierung vorzubereiten. Diese Forscher benötigen benutzerfreundliche Tools, um Attribute zu analysieren, Spalten zu transponieren und Werte aus den Daten zu berechnen. 

Die Welt der künstlichen Intelligenz verändert sich ständig. Obwohl jedes Unternehmen Daten auf unterschiedliche Weise nutzt, bleibt die Datenqualität für jedes KI-Implementierungsprojekt von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie über zuverlässige Daten von guter Qualität verfügen, sind keine riesigen Datensätze mehr erforderlich und Ihre Erfolgschancen erhöhen sich. Wenn Ihre Organisation wie alle anderen Organisationen auf die KI-Implementierung umsteigt, prüfen Sie, ob Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Quellen vertrauenswürdig sind und prüfen Sie sorgfältig, ob sie Ihren Datenanforderungen entsprechen.