Tầm quan trọng của Chất lượng Dữ liệu trong Việc Thực hiện Trí tuệ Nhân tạo

Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo và Học máy có thể mang lại lợi ích đáng kể cho các ngành công nghiệp thuộc mọi quy mô. Theo một báo cáo của McKinsey, các doanh nghiệp sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ tăng gấp đôi dòng tiền của họ vào năm 2030. Ngược lại, các công ty không triển khai AI sẽ chứng kiến sự giảm 20% dòng tiền. Tuy nhiên, những lợi ích như vậy vượt ra ngoài tài chính. AI có thể giúp các công ty đối phó với tình trạng thiếu hụt lao động. AI cũng cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng và kết quả kinh doanh,使 cho các doanh nghiệp trở nên đáng tin cậy hơn.

Vì AI có nhiều lợi thế, tại sao không phải mọi người đều áp dụng AI? Vào năm 2019, một khảo sát của PwC cho thấy 76% công ty dự định sử dụng AI để cải thiện giá trị kinh doanh của họ. Tuy nhiên, chỉ có 15% có quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao để đạt được mục tiêu kinh doanh của họ. Một nghiên cứu từ Refinitiv cho thấy 66% người được hỏi cho biết dữ liệu chất lượng kém làm suy giảm khả năng triển khai và áp dụng AI hiệu quả.

Khảo sát cho thấy ba thách thức hàng đầu khi làm việc với công nghệ học máy và AI xoay quanh – “thông tin chính xác về phạm vi, lịch sử và dân số của dữ liệu”, “xác định các bản ghi không đầy đủ hoặc bị hỏng” và “làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.” Điều này chứng tỏ rằng dữ liệu chất lượng kém là rào cản chính cho các doanh nghiệp để có được phân tích AI chất lượng cao.

Tại sao Dữ liệu lại Quan trọng?

Có nhiều lý do tại sao chất lượng dữ liệu lại quan trọng trong việc thực hiện AI. Dưới đây là một số lý do quan trọng nhất:

1. Rác vào và Rác ra

Đó là một điều khá đơn giản để hiểu rằng đầu ra phụ thuộc nặng vào đầu vào. Trong trường hợp này, nếu các tập dữ liệu đầy lỗi hoặc bị thiên vị, thì kết quả cũng sẽ sai lầm. Hầu hết các vấn đề liên quan đến dữ liệu không nhất thiết là về lượng dữ liệu mà là chất lượng dữ liệu bạn đưa vào mô hình AI. Nếu bạn có dữ liệu chất lượng thấp, mô hình AI của bạn sẽ không hoạt động đúng dù chúng có tốt đến đâu.

2. Không phải tất cả Hệ thống AI đều như nhau

Khi chúng ta nghĩ về tập dữ liệu, chúng ta thường nghĩ về dữ liệu định lượng. Nhưng cũng có dữ liệu định tính dưới dạng video, phỏng vấn cá nhân, ý kiến, hình ảnh, v.v. Trong các hệ thống AI, dữ liệu định lượng được cấu trúc và dữ liệu định tính không được cấu trúc. Không phải tất cả mô hình AI đều có thể xử lý cả hai loại dữ liệu. Vì vậy, việc chọn loại dữ liệu phù hợp cho mô hình phù hợp là điều cần thiết để có được đầu ra mong muốn.

3. Chất lượng so với Lượng

Người ta thường cho rằng các hệ thống AI cần phải tiêu thụ một lượng lớn dữ liệu để học từ nó. Trong một cuộc tranh luận về chất lượng so với lượng, lượng thường được các công ty ưa chuộng. Tuy nhiên, nếu các tập dữ liệu chất lượng cao nhưng ngắn hơn về bản chất, nó sẽ mang lại cho bạn một số đảm bảo rằng đầu ra là phù hợp và mạnh mẽ.

4. Đặc điểm của một Tập dữ liệu Tốt

Đặc điểm của một tập dữ liệu tốt có thể là chủ quan và phụ thuộc chủ yếu vào ứng dụng mà AI đang phục vụ. Tuy nhiên, có một số tính năng chung mà bạn nên tìm kiếm khi phân tích tập dữ liệu.

• Hoàn chỉnh: Tập dữ liệu phải hoàn chỉnh với không có ô trống hoặc điểm trong tập dữ liệu. Mỗi ô phải có một mảnh dữ liệu trong đó.
• Toàn diện: Tập dữ liệu nên toàn diện nhất có thể. Ví dụ, nếu bạn đang tìm kiếm một vector mối đe dọa mạng, thì bạn phải có tất cả các hồ sơ chữ ký và tất cả thông tin cần thiết.
• Đồng nhất: Tập dữ liệu phải phù hợp với các biến mà chúng đã được chỉ định. Ví dụ, nếu bạn đang mô hình các hộp gói, các biến đã chọn (nhựa, giấy, bìa cứng, v.v.) phải có dữ liệu giá phù hợp để rơi vào các danh mục đã định.
• Độ chính xác: Độ chính xác là chìa khóa cho một tập dữ liệu tốt. Tất cả thông tin bạn cung cấp cho mô hình AI phải đáng tin cậy và hoàn toàn chính xác. Nếu một lượng lớn tập dữ liệu của bạn không chính xác, đầu ra của bạn cũng sẽ không chính xác.
• Độc nhất: Điểm này tương tự như tính nhất quán. Mỗi điểm dữ liệu phải độc nhất đối với biến nó đang phục vụ. Ví dụ, bạn không muốn giá của một bao bì nhựa rơi vào bất kỳ danh mục nào khác của bao bì.

Đảm bảo Chất lượng Dữ liệu

Có nhiều cách để đảm bảo rằng chất lượng dữ liệu là cao, như đảm bảo rằng nguồn dữ liệu là đáng tin cậy. Dưới đây là một số kỹ thuật tốt nhất để đảm bảo rằng bạn có được dữ liệu chất lượng tốt nhất cho các mô hình AI của mình:

1. Profiling Dữ liệu

Profiling dữ liệu là điều cần thiết để hiểu dữ liệu trước khi sử dụng nó. Profiling dữ liệu cung cấp thông tin về phân phối giá trị, giá trị tối đa, tối thiểu, trung bình và các giá trị ngoại lệ. Ngoài ra, nó giúp định dạng các không nhất quán trong dữ liệu. Profiling dữ liệu giúp hiểu nếu tập dữ liệu có thể sử dụng được hay không.

2. Đánh giá Chất lượng Dữ liệu

Sử dụng một thư viện trung tâm của các quy tắc chất lượng dữ liệu được xây dựng sẵn, bạn có thể xác thực bất kỳ tập dữ liệu nào với một thư viện trung tâm. Nếu bạn có một danh mục dữ liệu với các công cụ dữ liệu tích hợp sẵn, bạn có thể đơn giản hóa việc tái sử dụng các quy tắc đó để xác thực tên khách hàng, email và mã sản phẩm. Ngoài ra, bạn cũng có thể làm giàu và tiêu chuẩn hóa một số dữ liệu.

3. Giám sát và Đánh giá Chất lượng Dữ liệu

Các nhà khoa học có chất lượng dữ liệu được tính toán trước cho hầu hết các tập dữ liệu họ muốn sử dụng. Họ có thể thu hẹp nó lại để xem vấn đề cụ thể nào mà một thuộc tính có và sau đó quyết định是否 sử dụng thuộc tính đó hay không.

4. Chuẩn bị Dữ liệu

Các nhà nghiên cứu và nhà khoa học thường phải điều chỉnh dữ liệu một chút để chuẩn bị nó cho mô hình AI. Những nhà nghiên cứu này cần các công cụ dễ sử dụng để phân tích các thuộc tính, chuyển đổi cột và tính toán giá trị từ dữ liệu.

Thế giới của trí tuệ nhân tạo đang liên tục thay đổi. Trong khi mỗi công ty sử dụng dữ liệu theo một cách khác nhau, chất lượng dữ liệu vẫn là điều cần thiết cho bất kỳ dự án thực hiện AI nào. Nếu bạn có dữ liệu đáng tin cậy và chất lượng tốt, bạn loại bỏ nhu cầu về các tập dữ liệu lớn và tăng cơ hội thành công. Giống như tất cả các tổ chức khác, nếu tổ chức của bạn đang chuyển sang việc thực hiện AI, hãy kiểm tra xem bạn có dữ liệu chất lượng tốt hay không. Đảm bảo rằng các nguồn của bạn là đáng tin cậy và thực hiện các biện pháp cần thiết để kiểm tra xem chúng có phù hợp với yêu cầu dữ liệu của bạn hay không.