Tiedon laadun merkitys tekoälysovelluksissa

Tekoäly- ja koneoppimisteknologiat voivat tuoda merkittäviä hyötyjä kaiken kokoisille yrityksille. McKinsey-raportin mukaan tekoälytekniikoita käyttävät yritykset kaksinkertaistavat rahavirtansa vuoteen 2030 mennessä. Toisaalta yritykset, jotka eivät käytä tekoälyä, kokovat 20 prosentin laskun rahavirrassaan. 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 sitä ole omaksuneet? Vuonna 2019 PwC:n kysely paljasti, että 76 prosenttia yrityksistä aikoo käyttää tekoälyä liiketoimintansa arvon parantamiseen. Kuitenkin vain 15 prosenttia yrityksistä pääsee käsiksi laadukkaisiin tietoihin, joilla voidaan saavuttaa liiketoiminnan tavoitteet. Refinitivin tutkimus osoitti, että 66 prosenttia vastaajista sanoi, että heikkojen tietojen laatu haittaa heidän kykyään käyttää tekoälyä tehokkaasti.

Kysely osoitti, että kolme suurinta haasteita tekoäly- ja koneoppimisteknologioiden kanssa työskentelemisessä liittyvät “tarkan tiedon saatavuuteen, historian ja väestön osalta”, “epätäydellisten tai viallisten tietojen tunnistamiseen” ja “tietojen puhdistamiseen ja normalisointiin”. Tämä osoittaa, että heikkojen tietojen laatu on suurin este yrityksille saavuttaa laadukkaita tekoälyanalytiikkaa.

Miksi tiedot ovat niin tärkeitä?

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

1. Roska sisään, roska ulos

On helppo ymmärtää, että tuloste riippuu suurelta osin syötteestä. Tässä tapauksessa, jos tietojoukot ovat täynnä virheitä tai vinoutuneita, myös tulos on virheellinen. Useimmat tietoihin liittyvät ongelmat eivät välttämättä liity tietojen määrään vaan tietojen laatuun, jota syötetään tekoälymalliin. Jos sinulla on heikkolaatuisia tietoja, tekoälymallisi eivät toimi oikein, riippumatta siitä, kuinka hyviä ne ovat.

2. Kaikki tekoälyjärjestelmät eivät ole yhtä hyviä

Kun ajattelemme tietoja, me ajattelemme yleensä määrällisiä tietoja. On kuitenkin myös laadullisia tietoja, kuten videoita, henkilöhaastatteluita, mielipiteitä, kuvia jne. Tekoälyjärjestelmissä määrälliset tiedot ovat järjestettyjä ja laadulliset tiedot ovat järjestämättömiä. Kaikki tekoälymallit eivät pysty käsittelemään molempia tietotyyppiä. Siksi on tärkeää valita oikea tietotyyppi sopivalle mallille saadakseen odotetun tuloksen.

3. Laatu vs. määrä

On yleisesti uskottu, että tekoälyjärjestelmien on syötettävä paljon tietoja, jotta ne voivat oppia niistä. Laadun ja määrän väittelyssä jälkimmäinen on yleensä yritysten suosima. Kuitenkin, jos tietojoukot ovat laadukkaita, mutta lyhyempiä, se antaa jonkin verran takeita siitä, että tuloste on relevantti ja vankka.

4. Hyvän tietojoukon ominaisuudet

Hyvän tietojoukon ominaisuudet voivat olla subjektiivisia ja riippuvat pääasiassa sovelluksesta, jota tekoäly palvelee. On kuitenkin joitakin yleisiä piirteitä, joita on etsittävä tietojoukkoja analysoitaessa.

• Täydellisyys: Tietojoukko on täydellinen, eikä siinä ole tyhjiä ruutuja. Jokaisessa solussa on tietoa.
• Kattavuus: Tietojoukot ovat niin kattavia kuin mahdollista. Esimerkiksi, jos etsit tietoa kyberuhkauksista, sinun on oltava kaikki tarvittavat tiedot ja profiilit.
• Yhdenmukaisuus: Tietojoukot on sijoitettu määrättyihin muuttujiin. Esimerkiksi, jos mallinnat pakkauslaatikoita, valitsemiesi muuttujien (muovi, paperi, kartonki jne.) on oltava sopiva hinnoittelu, jotta ne sopisivat määrättyihin luokkiin.
• Tarkkuus: Tarkkuus on avain hyvään tietojoukkoon. Kaikki tieto, jonka syötät tekoälymalliin, on oltava luotettavaa ja täysin tarkkaa. Jos suuri osa tietojoukoistasi on virheellistä, myös tuloksesi on virheellinen.
• Yksilöllisyys: Tämä kohta on samanlainen kuin yhdenmukaisuus. Jokainen tietopiste on yksilöllinen muuttujalle, jota se palvelee. Esimerkiksi, et halua muovikelmun hintaa luokitella mihinkään muuhun pakkausluokkaan.

Tietojen laadun varmistaminen

On monia tapoja varmistaa, että tietojen laatu on korkea, kuten varmistaa, että tietolähde on luotettava. Tässä ovat joitakin parhaista tekniikoista varmistaa, että saat parhaan tietojen laadun tekoälymallille:

1. Tietojen profilointi

Tietojen profilointi on olennaista ymmärtääkseen tietoja ennen niiden käyttämistä. Tietojen profilointi tarjoaa näkymän arvojen jakautumiseen, maksimi-, minimi-, keskiarvoihin ja poikkeamiin. Lisäksi se auttaa havaitsemaan tietojen epäjohdonmukaisuudet. Tietojen profilointi auttaa ymmärtämään, onko tietojoukko käytettävissä vai ei.

2. Tietojen laadun arviointi

Keskitetyn kirjaston valmiiden tietojen laadun sääntöjen avulla voit validoida minkä tahansa tietojoukon keskitetyllä kirjastolla. Jos sinulla on tietokatalogi, jossa on sisäänrakennettuja tietotyökaluja, voit uudelleen käyttää näitä sääntöjä validoidaksesi asiakasnimet, sähköpostiosoitteet ja tuotekoodit. Lisäksi voit myös rikastaa ja standardisoida joitakin tietoja.

3. Tietojen laadun seuranta ja arviointi

Tutkijat ja tiedemiehet usein laskevat tietojen laadun etukäteen useimmissa tietojoukoissa, joita he haluavat käyttää. He voivat kapeuttaa sitä, mitä tiettyä ongelmaa tietojoukko sisältää, ja sitten päättää, käyttävätkö he kyseistä attribuuttia vai eivät.

4. Tietojen valmistelu

Tutkijat ja tiedemiehet usein joutuvat muokkaamaan tietoja hieman valmistellessaan niitä tekoälymallille. Nämä tutkijat 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 luotettavia ja laadukkaita tietoja, voit vähentää tarvetta massiivisille tietojoukoille ja lisätä onnistumismahdollisuuksiasi. Kuten muutkin organisaatiot, jos yrityksesi siirtyy tekoälysovelluksiin, tarkista, onko sinulla laadukkaita tietoja. Varmista, että tietolähteidesi ovat luotettavia, ja tee tarvittavat tutkimukset varmistamaan, että ne täyttävät tietovaatimukset.