Datan laadun merkitys tekoälysovelluksissa

Tekoäly- ja koneoppimisteknologiat voivat tuoda merkittäviä hyötyjä yrityksille kaikissa koissa. McKinsey-raportin mukaan yritykset, jotka käyttävät tekoälytekniikoita, tulevat kaksinkertaistamaan rahavirtojaan vuoteen 2030 mennessä. Toisaalta yritykset, jotka eivät käytä tekoälyä, todistavat 20 prosentin laskun rahavirroissaan. Näiden hyötyjen lisäksi tekoäly voi auttaa yrityksiä taistelemaan työvoimapulaa vastaan. Tekoäly parantaa myös merkittävästi asiakaskokemusta ja liiketoimintatuloksia, mikä tekee yrityksistä luotettavampia.

Koska tekoälyllä on niin monia etuja, miksi kaikki eivät ole sen käyttäjiä? Vuonna 2019 PwC:n tutkimus paljasti, että 76 prosenttia yrityksistä aikoo käyttää tekoälyä liiketoimintansa parantamiseen. Kuitenkin vain 15 prosentilla on pääsy laadukkaisiin tietoihin, joilla voidaan saavuttaa liiketoimintatavoitteita. Eräs Refinitivin tutkimus osoitti, että 66 prosenttia vastaajista sanoi, että heikko tietojen laatu haittaa heidän kykyään käyttää tekoälyä tehokkaasti.

Tutkimus osoitti, että kolme suurinta haasteita tekoäly- ja koneoppimisteknologioiden kanssa liittyvät “tarkan tiedon saantia koskevaan, tietojen kattavuuteen, historiaan ja väestöön”, “puutteellisten tai viallisten tietojen tunnistamiseen” ja “tietojen puhdistamiseen ja normittamiseen”. Tämä osoittaa, että heikko tietojen laatu on pääeste yrityksille saada laadukkaita tekoälypohjaisia analyysejä.

Miksi data on niin tärkeää?

On monia syitä, miksi tietojen laatu on tärkeää tekoälysovelluksissa. Tässä on joitakin tärkeimmistä syistä:

1. Roska sisään, roska ulos

On helppo ymmärtää, että tulokset riippuvat suuresti syötteestä. Tässä tapauksessa, jos tietosarjat ovat täynnä virheitä tai vinoutuneita, tuloksetkin ovat väärät. Useimmat tietoihin liittyvät ongelmat eivät välttämättä liity tietojen määrään, vaan tietojen laatuun, jota syötetään tekoälymalliin. Jos sinulla on heikkolaatuiset tiedot, tekoälymallisi eivät toimi oikein, vaikka ne olisivat muuten hyviä.

2. Kaikki tekoälyjärjestelmät eivät ole samanarvoisia

Kun ajattelemme tietosarjoja, me usein ajattelemme määrällisiä tietoja. Mutta on myös laadullisia tietoja, kuten videoita, henkilökohtaisia haastatteluita, mielipiteitä, kuvia jne. Tekoälyjärjestelmissä määrälliset tietosarjat ovat järjestettyjä ja laadulliset tietosarjat ovat järjestämättömiä. Kaikki tekoälymallit eivät pysty käsittelemään molempia tietotyyppiä. Siksi on tärkeää valita oikea tietotyyppi sopivalle mallille saadakseen odotetun tuloksen.

3. Laatu vs. määrä

Uskotaan, että tekoälyjärjestelmien on syötettävä paljon tietoja, jotta ne voivat oppia niistä. Laadun ja määrän väittelyssä jälkimmäinen on usein yritysten preferoima. Kuitenkin, jos tietosarjat ovat laadukkaita, vaikka lyhyempiä, ne antavat takuita siitä, että tulokset ovat relevantteja ja vankkoja.

4. Hyvän tietosarjan ominaisuudet

Hyvän tietosarjan ominaisuudet voivat olla subjektiivisia ja riippuvat pääasiassa sovelluksesta, jota tekoäly palvelee. Kuitenkin on joitakin yleisiä piirteitä, joita tulee etsiä tietosarjoja analysoitaessa.

• Täydellisyys: Tietosarjan on oltava täydellinen, ilman tyhjiä ruutuja tai kohtia. Jokaisessa solussa on oltava tieto.
• Kattavuus: Tietosarjat on oltava mahdollisimman kattavat. Esimerkiksi, jos etsit kyberuhkaa, sinun on oltava kaikki tarvittavat tiedot ja signatuurit.
• Yhdenmukaisuus: Tietosarjat on oltava yhdenmukaisia määriteltyjen muuttujien kanssa. Esimerkiksi, jos mallittelet pakkauksia, valitsemiesi muuttujat (muovi, paperi, kartonki jne.) on oltava yhdenmukaisia hinnoittelutietojen kanssa.
• Tarkkuus: Tarkkuus on avain hyvään tietosarjaan. Kaikki tieto, jonka syötät tekoälymalliin, on oltava luotettavaa ja täysin tarkkaa. Jos suuri osa tietosarjastasi on virheellistä, tuloksesi on myös virheellinen.
• Yksilöllisyys: Tämä kohta on samanlainen kuin yhdenmukaisuus. Jokainen tietopiste on oltava yksilöllinen muuttujalle, jota se palvelee. Esimerkiksi, et halua muovipaketin hintaa luokitella mihinkään muuhun pakkausluokkaan.

Tietojen laadun varmistaminen

On monia tapoja varmistaa, että tietojen laatu on korkea, kuten varmistaa, että tietolähde on luotettava. Tässä on joitakin parhaista tekniikoista saada parasta mahdollista tietoa tekoälymallille:

1. Tietojen profilointi

Tietojen profilointi on välttämätöntä ymmärtääkseen tietoja ennen niiden käyttämistä. Tietojen profilointi antaa tietoa arvojen jakautumisesta, maksimi- ja minimiarvoista, keskiarvoista ja poikkeamista. Lisäksi se auttaa muotoiluvirheiden havaitsemisessa. Tietojen profilointi auttaa ymmärtämään, onko tietosarja käytettävissä.

2. Tietojen laadun arviointi

Käyttämällä keskitettyä kirjastoa valmiista tietojen laadun säännöistä, voit validoida minkä tahansa tietosarjan keskitetyllä kirjastolla. Jos sinulla on tietokatalogi sisäänrakennetuilla työkaluilla, voit uudelleen käyttää näitä sääntöjä validoidaksesi asiakasnimet, sähköpostit ja tuotekoodit. Lisäksi voit myös rikastaa ja standardisoida joitakin tietoja.

3. Tietojen laadun seuranta ja arviointi

Tieteilijät ovat ennalta laskeneet tietojen laadun useimmissa tietosarjoissa, joita he haluavat käyttää. He voivat kapeuttaa sitä, nähdäkseen, mikä tietty ongelma attribuutilla on, ja sitten päättää, käyttävätkö he kyseistä attribuuttia vai eivät.

4. Tietojen valmistelu

Tutkijat ja tieteilijät joutuvat usein muokkaamaan tietoja hieman valmistellessaan niitä tekoälymallille. He tarvitsevat helppokäyttöisiä työkaluja, joilla voidaan parsia attribuutteja, transponoida sarakkeita ja laskea arvoja tiedoista.

Tekoälyn maailma muuttuu jatkuvasti. Vaikka jokainen yritys käyttää tietoja eri tavoin, tietojen laatu on edelleen välttämätöntä mille tahansa tekoälysovellukselle. Jos sinulla on luotettavat ja hyvät tiedot, poistat tarpeen massiivisille tietosarjoille ja lisäät onnistumismahdollisuuksiasi. Kuten muutkin organisaatiot, jos yrityksesi siirtyy tekoälysovelluksiin, tarkista, onko sinulla hyvät tiedot. Varmista, että tietolähteidesi ovat luotettavia ja tee tarvittavat tutkimukset varmistamaan, että ne täyttävät tietovaatimukset.