Datakvalitet: Den usynlige skurk i maskinlæring

En moderne maskinlæringsingeniør (ML) rolle strækker sig langt ud over bare at bygge modeller og analysere data. Effektiv datanvendelse er afgørende for succesfulde virksomheder, hvilket kræver, at data indsamles, deles sikkert og analyseres gennem hele sin levetid. Cloud-computing og virksomhedens ML-adopter har faciliteteret starten og slutningen af denne datarejse, men midterne stadier oplever ofte problemer med datakvaliteten. Dårlig datakvalitet belaster dataanvendere, ofte forhindrer dataforskere i at bygge modeller og udføre analyser effektivt. Dataforskere bruger en betydelig del af deres tid på at rense data for at sikre pålidelige resultater, hvilket kan være frustrerende og ineffektivt. Rens data er essentiel for ML-projekter, da det sikrer, at modellerne forbliver effektive imod skiftende data-landskaber. Effektiv datastyring involverer konstant evaluering og håndtering af data-drift for at opretholde modelpræcision. At samordne hele organisationen omkring data-drevne praksisser, herunder ikke-tekniske interessenter, er kritisk for at undgå datakvalitetsproblemer. Organisationer, der prioriterer datakvaliteten, kan drive højere AI-effektivitet og opnå pålidelige forretningsresultater, undgå de høje fejlrate, der ses i AI-projekter på grund af dårlig datakvalitet.