Datan laatu: Koneoppimisen näkymätön roisto

Nykyinen koneoppimisesta (ML) vastaavan insinöörin rooli ulottuu paljon laajemmalle kuin vain mallien rakentaminen ja tiedon analysointi. Tehokas tiedon käyttö on elintärkeää menestyvälle yritykselle, mikä edellyttää, että tieto hankitaan, jaettava turvallisesti ja analysoidaan koko elinkaarensa ajan. Pilvipalveluiden ja yritysten ML-ominaisuuden yleistyminen on helpottanut tämän tiedon matkan alkua ja loppua, mutta keskivaiheet kohtaavat usein ongelman tiedon laadun kanssa. Huonoa laatua oleva tieto rasittaa tietokäyttäjiä, mikä usein estää tieteilijät rakentamasta tehokkaita malleja ja suorittamasta analysointia. Tieteilijät käyttävät merkittävän osan ajastaan tiedon puhdistamiseen, mikä on kiusallista ja tehottomuutta. Puhdas tieto on välttämätöntä ML-projekteissa, koska se varmistaa, että mallit pysyvät tehokkaina muuttuvissa tiedon maisemissa. Tehokas tiedon hallinta vaatii jatkuvaan arviointiin ja tiedon virtauksen käsittelyyn, jotta mallin tarkkuus voidaan ylläpitää. Koko organisaation asettaminen data-pohjaisiin käytäntöihin, mukaan lukien ei-tekniset osapuolet, on tärkeää, jotta voidaan välttää tiedon laadun ongelmat. Organisaatiot, jotka korostavat tiedon laatua, voivat ajaa korkeampaa AI-tehokkuutta ja saavuttaa luotettavia liiketoimintatuloksia, välttäen näin AI-projektien korkeat epäonnistumisprosentit huonon tiedon laadun vuoksi.