数据质量：机器学习的隐形恶棍

现代机器学习（ML）工程师的角色远远超出了只是构建模型和分析数据。数据的高效使用对于成功的企业至关重要，需要在整个生命周期中获取、安全共享和分析数据。云计算和企业ML的采用已经促进了数据旅程的开始和结束，但中间阶段经常面临数据质量问题。低质量数据会给数据用户带来负担，经常阻止数据科学家有效地构建模型和进行分析。数据科学家花费了大量时间来清洁数据，以确保可靠的结果，这可能是沮丧和低效的。对于ML项目，干净的数据至关重要，因为它确保模型在不断变化的数据景观中保持有效。有效的数据管理涉及到不断评估和处理数据漂移，以维持模型的准确性。将整个组织围绕数据驱动的实践进行对齐，包括非技术干系人，是避免数据质量问题的关键。优先考虑数据质量的组织可以推动更高的AI有效性，并实现可靠的业务结果，从而避免了由于数据质量不佳而导致的AI项目高失败率。