Datenqualität: Der unsichtbare Schurke des Machine Learning

Die Rolle eines modernen Machine-Learning- (ML) Ingenieurs geht weit über das reine Erstellen von Modellen und Datenanalyse hinaus. Die effiziente Verwendung von Daten ist für erfolgreiche Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da Daten erworben, sicher geteilt und während ihres gesamten Lebenszyklus analysiert werden müssen. Die Entwicklung von Cloud-Computing und die Adoption von ML in Unternehmen haben den Anfang und das Ende dieser Datenreise ermöglicht, aber die mittleren Stadien haben oft Probleme mit der Datenqualität. Schlechte Datenqualität belastet Datenanwender, verhindert oft, dass Datenwissenschaftler effektive Modelle erstellen und Analysen durchführen können. Datenwissenschaftler verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit dem Reinigen von Daten, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten, was frustrierend und ineffizient sein kann. Saubere Daten sind für ML-Projekte von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellen, dass Modelle auch bei sich ändernden Datenlandschaften effektiv bleiben. Effektives Datenmanagement umfasst die ständige Evaluierung und Behandlung von Datenverschiebung, um die Modellgenauigkeit aufrechtzuerhalten. Die gesamte Organisation auf datenbasierte Praktiken auszurichten, einschließlich nicht-technischer Stakeholder, ist entscheidend, um Datenqualitätsprobleme zu vermeiden. Organisationen, die die Datenqualität priorisieren, können eine höhere AI-Effektivität erzielen und zuverlässige Geschäftsergebnisse erzielen, indem sie die hohen Scheiterringen von AI-Projekten aufgrund von Datenqualitätsproblemen vermeiden.