Организации осознали важность анализа данных в своем бизнесе и изучают данные глубже, чтобы получить конкурентное преимущество, внедряя машинное обучение и искусственный интеллект для достижения новых бизнес-целей и опережения конкурентов в отрасли.
ИИ и машинное обучение используются для эффективного обнаружения и использования скрытых шаблонов в неструктурированных наборах данных.
Тем не менее, внедрение ИИ и машинного обучения серьезно затруднено из-за необходимости в высококачественных данных, и изменения должны быть внесены в масштабах всей организации, чтобы выявлять и уменьшать объемы неверных данных и создавать механизмы, которые позволяют организации быстро адаптироваться к потребностям в данных. и использовать весь потенциал этих технологий.
Данные — это самая большая проблема при использовании новых технологий, и влияние решений, основанных на данных, больше, чем когда-либо прежде. Наличие высококачественных данных имеет первостепенное значение для того, чтобы технологии оказали должное влияние.
Неверные данные искажают всю потенциальную информацию, которую можно было бы получить.
Владение данными и доверие к ним — это две совершенно разные вещи, объемы доступных данных становятся все больше, однако эти данные не подходят или не являются достаточно надежными для принятия важных бизнес-решений. Это отсутствие доверия к данным имеет двоякий эффект: оно либо препятствует принятию решений, либо, что еще хуже, побуждает к принятию решений, основанных на ложных предположениях. Эту проблему можно решить, только разработав стратегии для решения существующих и текущих проблем и внедрив методологию для реализации этой стратегии.
Структура качества данных, включающая обнаружение, исправление и мониторинг качества данных, может помочь организациям справиться с проблемами качества данных, которые препятствуют успеху инициатив в области аналитики или машинного обучения.
Этот подход позволяет выполнять процессы обеспечения качества данных внутри организации более гибким и масштабируемым образом, сокращая разрозненный подход и ручное вмешательство. Результатом является общее улучшение ценности, возвращаемой аналитикой или машинным обучением.
Учитывая, что данные являются одним из наиболее важных активов организации, качество данных становится основой для инициатив в области аналитики и машинного обучения, что позволяет использовать ценность данных и открывать новые идеи, необходимые для создания необходимого преимущества во все более конкурентной бизнес-экосистеме.
