Wichtegkeet vun der Datequalitéit an der AI Ëmsetzung

Kënschtlech Intelligenz a Machine Learning Technologien kënnen d'Industrie vun alle Gréisste bedeitend profitéieren. Laut engem McKinsey Rapport, Entreprisen, déi kënschtlech Intelligenz-Technologien benotzen, verduebelen hire Cashflow bis 2030. Ëmgekéiert, Firmen, déi keng AI benotzen, wäerten eng 20% ​​Reduktioun vun hirem Cashflow gesinn. Wéi och ëmmer, esou Virdeeler ginn iwwer d'Finanzen eraus. AI kann Firmen hëllefen Aarbechtsmangel bekämpfen. AI verbessert och d'Clienterfarung a Geschäftsresultater wesentlech, wat d'Geschäfter méi zouverlässeg mécht. 

Well AI sou vill Virdeeler huet, firwat adoptéiert net jiddereen AI? Am Joer 2019, a PwC Ëmfro weist datt 76% vun de Firmen plangen AI ze benotzen fir hire Geschäftswäert ze verbesseren. Wéi och ëmmer, nëmmen eng mëll 15% hunn Zougang zu héichqualitativen Daten fir hir Geschäftsziler z'erreechen. Eng aner studéieren vu Refinitiv huet virgeschloen datt 66% vun de Befroten soten datt schlecht Qualitéitsdaten hir Fäegkeet beaflossen fir AI effektiv z'installéieren an z'adoptéieren. 

D'Ëmfro huet festgestallt datt déi Top dräi Erausfuerderunge fir mat Maschinnléieren an AI Technologien ze schaffen ronderëm - "genau Informatioun iwwer d'Ofdeckung, d'Geschicht an d'Bevëlkerung vun den Donnéeën", "Identifikatioun vun onkompletten oder korrupten Opzeechnungen", an "Botzen an Normaliséierung vun d'Donnéeën." Dëst weist datt schlecht Qualitéitsdaten d'Haapthindernisser fir Geschäfter sinn fir héichqualitativ AI-ugedriwwen Analyse ze kréien. 

Firwat sinn Daten sou wichteg?

Et gi vill Grënn firwat Datenqualitéit entscheedend ass an der AI Implementatioun. Hei sinn e puer vun de wichtegsten: 

1. Gerempels an Gerempels Eraus

Et ass zimmlech einfach ze verstoen datt d'Ausgab staark vum Input hänkt. An dësem Fall, wann d'Datesätz voller Fehler oder schief sinn, ass d' Resultat wäert Iech och op de falsche Fouss setzen. Stäerkste daten-Zesummenhang Problemer sinn net onbedéngt iwwer de Quantitéit vun daten mä de Qualitéit vun Daten déi Dir an den AI Modell fiddert. Wann Dir niddereg Qualitéitsdaten hutt, wäerten Är AI Modeller net richteg funktionnéieren, wéi gutt se och sinn.  

2. Net All AI Systemer sinn gläich

Wa mir un Datesätz denken, denken mir normalerweis a punkto quantitativen Donnéeën. Mee et ginn och qualitativ Donnéeën a Form vu Videoen, perséinlechen Interviewen, Meenungen, Biller, etc. An AI Systemer si quantitativ Datesätz strukturéiert a qualitativ Datesätz sinn onstrukturéiert. Net all AI Modeller kënne béid Aarte vun Datesätz handhaben. Also, de richtegen Datetyp fir de passenden Modell auswielen ass essentiell fir den erwaarten Output ze kréien. 

3. Qualitéit vs Quantitéit

Et gëtt ugeholl datt AI Systemer vill Daten mussen ophuelen fir dovunner ze léieren. An enger Debatt iwwer Qualitéit versus Quantitéit gëtt déi lescht normalerweis vu Firmen bevorzugt. Wéi och ëmmer, wann d'Datesätz héichqualitativ awer méi kuerz an der Natur sinn, gëtt et Iech eng Garantie datt d'Ausgab relevant a robust ass.

4. Charakteristiken vun engem Good Dataset

D'Charakteristike vun engem gudden Dataset kënne subjektiv sinn an hänkt haaptsächlech vun der Applikatioun of déi AI servéiert. Wéi och ëmmer, et ginn e puer allgemeng Features no deenen ee muss sichen wann Dir Datensätz analyséiert. 

• Vollständegkeet: Den Dataset muss komplett sinn ouni eidel Gitter oder Flecken an den Datesets. All Zell soll en Datenstéck dran hunn. 
• Iwwergräifendkeet: D'Datesätz solle sou ëmfaassend sinn wéi se kënne kréien. Zum Beispill, wann Dir no engem Cyber ​​​​Bedrohungsvektor sicht, da musst Dir all Ënnerschrëftprofiler an all néideg Informatioun hunn. 
• Konsequenz: D'Datesätz mussen ënner den definitive Variabelen passen, op déi se zougewisen goufen. Zum Beispill, wann Dir Packagekëschte modelléiert, mussen Är gewielte Variablen (Plastik, Pabeier, Karton, asw.) passend Präisdaten hunn fir an déi definitiv Kategorien ze falen. 
• Genauegkeet: Genauegkeet ass de Schlëssel fir e gudden Dataset. All Informatioun déi Dir den AI Modell fiddert muss zouverlässeg a komplett korrekt sinn. Wann grouss Portiounen vun Ären Datesätz falsch sinn, wäert Är Output och ongenau sinn.  
• Eenzegaartegkeet: Dëse Punkt ass ähnlech wéi Konsequenz. All Datepunkt muss eenzegaarteg sinn fir d'Variabel déi se servéiert. Zum Beispill, Dir wëllt net de Präis vun engem Plastiksverpackung ënner enger aner Verpackungskategorie falen. 

Assuréieren Daten Qualitéit

Et gi vill Manéiere fir sécherzestellen datt d'Datequalitéit héich ass, sou wéi sécherzestellen datt d'Datequelle vertrauenswierdeg ass. Hei sinn e puer vun de beschten Techniken fir sécherzestellen datt Dir déi bescht Qualitéitsdaten fir Är AI Modeller kritt: 

1. Daten Profiler

Dateprofiléierung ass wesentlech fir Daten ze verstoen ier Dir se benotzt. Dateprofiling bitt Abléck an d'Verdeelung vu Wäerter, de Maximum, Minimum, Duerchschnëttswäerter an Auslänner. Zousätzlech hëlleft et bei der Formatéierung vun Inkonsistenzen an Daten. Dateprofiling hëlleft ze verstoen ob den Dateset benotzbar ass oder net. 

2. Evaluéieren Daten Qualitéit

Mat enger zentraler Bibliothéik vu pre-gebauten Datequalitéitsregelen, kënnt Dir all Dataset mat enger zentraler Bibliothéik validéieren. Wann Dir en Datekatalog mat agebauten Date-Tools hutt, kënnt Dir dës Regelen einfach nei benotze fir Clientennimm, E-Mailen a Produktcoden ze validéieren. Zousätzlech kënnt Dir och e puer Daten beräicheren an standardiséieren. 

3. Iwwerwachung an Evaluatioun vun Daten Qualitéit

Wëssenschaftler hunn Datenqualitéit virberechent fir déi meescht Datesätz déi se benotze wëllen. Si kënnen et schmuel fir ze kucken wat spezifescht Thema en Attribut huet an dann entscheeden ob se dat Attribut benotzen oder net. 

4. Donnéeën Virbereedung

Fuerscher a Wëssenschaftler mussen normalerweis d'Donnéeën e bëssen upassen fir se op AI Modeller ze preparéieren. Dës Fuerscher brauchen einfach ze benotzen Tools fir Attributer ze analyséieren, Spalten ze transposéieren a Wäerter aus den Daten ze berechnen. 

D'Welt vun der kënschtlecher Intelligenz ännert sech kontinuéierlech. Wärend all Firma Daten op eng aner Manéier benotzt, bleift d'Datequalitéit imperativ fir all AI Implementatiounsprojet. Wann Dir zouverlässeg, gutt Qualitéitsdaten hutt, eliminéiert Dir de Besoin fir massiv Datesets an erhéicht Är Chancen op Erfolleg. Wéi all aner Organisatiounen, wann Är Organisatioun Richtung AI Implementatioun réckelt, kontrolléiert ob Dir gutt Qualitéitsdaten hutt. Vergewëssert Iech datt Är Quelle vertrauenswierdeg sinn an due Diligence ausféieren fir ze kontrolléieren ob se mat Ären Datefuerderunge entspriechen.