Importanza della Qualità dei Dati nell’Implementazione dell’Intelligenza Artificiale

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono beneficiare notevolmente le industrie di tutte le dimensioni. Secondo un rapporto di McKinsey report, le aziende che utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale raddoppieranno il loro flusso di cassa entro il 2030. Al contrario, le aziende che non implementano l’AI subiranno una riduzione del 20% del loro flusso di cassa. Tuttavia, tali benefici vanno al di là delle finanze. L’AI può aiutare le aziende a combattere la carenza di manodopera. L’AI migliora anche notevolmente l’esperienza del cliente e i risultati aziendali, rendendo le aziende più affidabili. 

Poiché l’AI ha così tanti vantaggi, perché non tutti stanno adottando l’AI? Nel 2019, un sondaggio PwC ha rivelato che il 76% delle aziende pianifica di utilizzare l’AI per migliorare il valore aziendale. Tuttavia, solo il 15% ha accesso a dati di alta qualità per raggiungere i propri obiettivi aziendali. Un altro studio di Refinitiv ha suggerito che il 66% dei rispondenti ha affermato che i dati di scarsa qualità ostacolano la loro capacità di implementare e adottare l’AI in modo efficace. 

Il sondaggio ha rilevato che le tre principali sfide nel lavorare con tecnologie di machine learning e AI ruotano attorno a – “informazioni accurate sulla copertura, la storia e la popolazione dei dati”, “identificazione di record incompleti o corrotti” e “pulizia e normalizzazione dei dati”. Ciò dimostra che i dati di scarsa qualità sono l’ostacolo principale per le aziende che desiderano ottenere analisi basate sull’AI di alta qualità. 

Perché i Dati Sono Così Importanti?

Ci sono molti motivi per cui la qualità dei dati è cruciale nell’implementazione dell’AI. Ecco alcuni dei più importanti: 

1. Spazzatura Dentro e Spazzatura Fuori

È abbastanza semplice capire che l’output dipende pesantemente dall’input. In questo caso, se i set di dati sono pieni di errori o distorti, il risultato sarà anche fuorviante. La maggior parte dei problemi legati ai dati non riguarda necessariamente la quantità dei dati, ma la qualità dei dati che si alimentano nel modello di AI. Se si hanno dati di bassa qualità, i modelli di AI non funzioneranno correttamente, per quanto possano essere buoni.  

2. Non Tutti i Sistemi di AI Sono Uguali

Quando pensiamo a set di dati, di solito pensiamo in termini di dati quantitativi. Ma ci sono anche dati qualitativi sotto forma di video, interviste personali, opinioni, immagini, ecc. Nei sistemi di AI, i set di dati quantitativi sono strutturati e i set di dati qualitativi sono non strutturati. Non tutti i modelli di AI possono gestire entrambi i tipi di set di dati. Quindi, la selezione del tipo di dati giusto per il modello adatto è essenziale per ottenere l’output previsto. 

3. Qualità vs. Quantità

Si ritiene che i sistemi di AI debbano ingerire grandi quantità di dati per imparare da essi. In un dibattito sulla qualità versus quantità, quest’ultima è generalmente preferita dalle aziende. Tuttavia, se i set di dati sono di alta qualità ma più brevi, darà alcune garanzie che l’output sia rilevante e robusto.

4. Caratteristiche di un Buon Set di Dati

Le caratteristiche di un buon set di dati possono essere soggettive e dipendono principalmente dall’applicazione che l’AI sta servendo. Tuttavia, ci sono alcune caratteristiche generali che si deve cercare quando si analizzano i set di dati. 

• Completezza: Il set di dati deve essere completo, senza celle vuote o spazi nei set di dati. Ogni cella deve avere un pezzo di dati al suo interno. 
• Compreensività: I set di dati devono essere il più completi possibile. Ad esempio, se si sta cercando un vettore di minaccia informatica, allora si deve avere tutti i profili di firma e tutte le informazioni necessarie. 
• Coerenza: I set di dati devono rientrare nelle variabili definite a cui sono stati assegnati. Ad esempio, se si sta modellando scatole di pacchi, le variabili selezionate (plastica, carta, cartone, ecc.) devono avere dati di prezzo appropriati per rientrare in quelle categorie definite. 
• Accuratezza: L’accuratezza è la chiave per un buon set di dati. Tutte le informazioni che si alimentano nel modello di AI devono essere attendibili e completamente accurate. Se grandi porzioni dei set di dati sono errate, l’output sarà anche inaccurato.  
• Unicità: Questo punto è simile alla coerenza. Ogni punto di dati deve essere unico per la variabile che sta servendo. Ad esempio, non si vuole che il prezzo di un involucro di plastica cada sotto un’altra categoria di imballaggio. 

Garantire la Qualità dei Dati

Ci sono molti modi per garantire che la qualità dei dati sia alta, come assicurarsi che la fonte dei dati sia attendibile. Ecco alcune delle migliori tecniche per assicurarsi di ottenere i migliori dati di qualità per i modelli di AI: 

1. Profilazione dei Dati

La profilazione dei dati è essenziale per comprendere i dati prima di utilizzarli. La profilazione dei dati offre informazioni sulla distribuzione dei valori, i valori massimi, minimi, medi e gli outlier. Inoltre, aiuta a rilevare le incoerenze di formattazione nei dati. La profilazione dei dati aiuta a capire se il set di dati è utilizzabile o no. 

2. Valutazione della Qualità dei Dati

Utilizzando una libreria centrale di regole di qualità dei dati predefinite, è possibile convalidare qualsiasi set di dati con una libreria centrale. Se si ha un catalogo di dati con strumenti di dati integrati, è possibile semplicemente riutilizzare quelle regole per convalidare i nomi dei clienti, gli indirizzi e-mail e i codici di prodotto. Inoltre, è possibile anche arricchire e standardizzare alcuni dati. 

3. Monitoraggio e Valutazione della Qualità dei Dati

Gli scienziati hanno la qualità dei dati precalcolata per la maggior parte dei set di dati che desiderano utilizzare. Possono restringerlo per vedere quale problema specifico ha un attributo e poi decidere se utilizzare o no quell’attributo. 

4. Preparazione dei Dati

I ricercatori e gli scienziati di solito devono modificare leggermente i dati per prepararli per la modellazione dell’AI. Questi ricercatori hanno bisogno di strumenti facili da usare per analizzare gli attributi, trasporre le colonne e calcolare i valori dai dati. 

Il mondo dell’intelligenza artificiale sta cambiando continuamente. Mentre ogni azienda utilizza i dati in modo diverso, la qualità dei dati rimane fondamentale per qualsiasi progetto di implementazione dell’AI. Se si hanno dati affidabili e di alta qualità, si elimina la necessità di grandi set di dati e si aumentano le possibilità di successo. Come tutte le altre organizzazioni, se la vostra organizzazione sta passando all’implementazione dell’AI, verificate se avete dati di alta qualità. Assicuratevi che le vostre fonti siano attendibili e eseguite la dovuta diligenza per verificare se soddisfano i vostri requisiti di dati.