Vikten av datakvalitet vid AI-implementering

Artificiell intelligens och maskinlärningstekniker kan ge betydande fördelar för företag av alla storlekar. Enligt en rapport från McKinsey rapport, kommer företag som använder artificiell intelligens att fördubbla sin likviditet till 2030. Omvänt kommer företag som inte implementerar AI att uppleva en minskning av 20% i sin likviditet. Men sådana fördelar går utöver ekonomin. AI kan hjälpa företag att bekämpa arbetskraftsbrist. AI förbättrar också kundupplevelsen och företagsresultat, vilket gör företagen mer tillförlitliga.

Eftersom AI har så många fördelar, varför använder inte alla AI? 2019 avslöjade en PwC undersökning att 76% av företagen planerar att använda AI för att förbättra sin affärsverksamhet. Men endast 15% har tillgång till högkvalitativa data för att uppnå sina affärsmål. En annan studie från Refinitiv visade att 66% av respondenterna sa att dålig datakvalitet hindrar deras förmåga att implementera och använda AI effektivt.

Undersökningen fann att de tre största utmaningarna med att arbeta med maskinlärning och AI-teknik handlar om – “exakt information om datatäckning, historia och befolkning”, “identifiering av ofullständiga eller korrupta poster” och “rengöring och standardisering av data”. Detta visar att dålig datakvalitet är det största hindret för företag att få högkvalitativa AI-drivna analyser.

Varför är data så viktigt?

Det finns många anledningar till varför datakvalitet är avgörande för AI-implementering. Här är några av de viktigaste:

1. Skräp in och skräp ut

Det är ganska enkelt att förstå att utdata beror tungt på indata. I det här fallet, om datamängderna är fulla av fel eller snedvridna, kommer resultatet också att sätta dig på fel fot. De flesta datarelaterade problem handlar inte om mängden data, utan om kvaliteten på data som du matar in i AI-modellen. Om du har lågkvalitativa data, kommer dina AI-modeller inte att fungera ordentligt, oavsett hur bra de kan vara.

2. Inte alla AI-system är lika

När vi tänker på datamängder, tänker vi vanligtvis i termer av kvantitativ data. Men det finns också kvalitativ data i form av videor, personliga intervjuer, åsikter, bilder osv. I AI-system är kvantitativa datamängder strukturerade och kvalitativa datamängder ostrukturerade. Inte alla AI-modeller kan hantera båda typerna av datamängder. Så, att välja rätt datatyp för lämplig modell är avgörande för att få det förväntade utdata.

3. Kvalitet vs. kvantitet

Man tror att AI-system behöver äta en stor mängd data för att lära sig av den. I en debatt om kvalitet kontra kvantitet, föredrar företag vanligtvis den senare. Men om datamängderna är av hög kvalitet, men kortare till naturen, kommer det att ge dig en viss garanti för att utdata är relevant och robust.

4. Egenskaper hos en bra datamängd

Egenskaperna hos en bra datamängd kan vara subjektiva och beror främst på den applikation som AI tjänar. Men det finns några allmänna funktioner som man bör leta efter när man analyserar datamängder.

• Fullständighet: Datamängden måste vara fullständig med inga tomma celler eller luckor i datamängden. Varje cell måste ha en dataenhet i den.
• Översikt: Datamängderna bör vara så omfattande som möjligt. Till exempel, om du letar efter en cyberhotvektor, måste du ha alla signaturprofiler och all nödvändig information.
• Konsekvens: Datamängderna måste passa under de bestämda variabler de har tilldelats. Till exempel, om du modellerar paketlådor, måste dina valda variabler (plast, papper, kartong osv.) ha lämpliga priser för att passa in i dessa bestämda kategorier.
• Noggrannhet: Noggrannhet är nyckeln till en bra datamängd. All information du matar in i AI-modellen måste vara tillförlitlig och helt korrekt. Om stora delar av dina datamängder är felaktiga, kommer utdata att vara felaktiga också.
• Unikhet: Detta punkt är liknande konsekvens. Varje dataenhet måste vara unik för den variabel den tjänar. Till exempel, du vill inte att priset på en plastförpackning ska hamna under någon annan kategori för förpackning.

Säkerställa datakvalitet

Det finns många sätt att säkerställa att datakvaliteten är hög, som att säkerställa att datakällan är tillförlitlig. Här är några av de bästa teknikerna för att säkerställa att du får den bästa kvaliteten på data för dina AI-modeller:

1. Dataprofileringsverktyg

Dataprofileringsverktyg är avgörande för att förstå data innan du använder den. Dataprofileringsverktyg ger insikt i fördelningen av värden, maximala, minsta, genomsnittsvärden och avvikelser. Dessutom hjälper det till att formatera inkonsekvenser i data. Dataprofileringsverktyg hjälper till att förstå om datamängden är användbar eller inte.

2. Utvärdering av datakvalitet

Med hjälp av en central bibliotek med förbyggda datakvalitetsregler kan du validera valfri datamängd med en central bibliotek. Om du har en datakatalog med inbyggda dataverktyg kan du enkelt återanvända dessa regler för att validera kundnamn, e-postadresser och produktkoder. Dessutom kan du också berika och standardisera vissa data.

3. Övervakning och utvärdering av datakvalitet

Forskare har datakvalitet förkalkylerad för de flesta datamängder de vill använda. De kan begränsa det till att se vilket specifikt problem ett attribut har och sedan bestämma om de ska använda det attributet eller inte.

4. Datapreparation

Forskare och vetenskapsmän måste vanligtvis justera data en aning för att förbereda dem för AI-modellering. Dessa forskare behöver lättanvända verktyg för att parska attribut, transponera kolumner och beräkna värden från data.

Världen av artificiell intelligens förändras kontinuerligt. Medan varje företag använder data på ett annat sätt, förblir datakvalitet avgörande för alla AI-implementeringsprojekt. Om du har tillförlitliga, högkvalitativa data, eliminerar du behovet av stora datamängder och ökar dina chanser till framgång. Om ditt företag är på väg mot AI-implementering, kontrollera om du har högkvalitativa data. Se till att dina källor är tillförlitliga och utför due diligence för att kontrollera om de uppfyller dina datakrav.