В современном мире, управляемом искусственным интеллектом, качество данных имеет огромное значение. В настоящее время машинное обучение в значительной степени зависит от больших объемов обучающих данных. В результате внутренние наборы данных в организациях пользуются большим спросом. Кроме того, группы аналитиков постоянно ищут активы данных, которые могут повысить ценность организационного роста, что также приводит к быстрому внедрению новых источников данных. Эта тенденция сделала управление данными и передовые методы обеспечения хорошего качества данных более важными, чем когда-либо.
Качество данных относится к надежности и уверенности в наших данных. Это наиболее важный компонент конвейера данных, поскольку без определенного уровня уверенности и надежности наших данных анализ и модели, созданные на основе данных, бесполезны. Однако стремление к высочайшему качеству данных обходится дорого.
Мы можем разделить проблемы качества данных на «известные» и «неизвестные». Обычно мы разрабатываем наши конвейеры данных с учетом типа данных, которые мы ожидаем от этих источников. Мы можем использовать автоматическое тестирование данных и ручные пороговые значения для устранения известных ошибок качества данных. Однако очевидная проблема возникает, когда дело доходит до выявления проблем с данными, которые подпадают под категорию неизвестных. Эти проблемы во многих случаях остаются неизвестными даже владельцам данных и проявляются только после того, как они уже повлияли на последующие системы.
Поэтому рекомендуется начинать каждый проект со стратегического плана качества данных. Это гарантирует, что потенциальные проблемы будут выявлены и устранены до создания конвейера. Наличие планов на случай непредвиденных обстоятельств имеет решающее значение для эффективного решения неизвестных проблем. Таким образом, организации могут поддерживать качество данных и обеспечивать успех проектов с интенсивным использованием данных.
