Qualità dei dati: il cattivo invisibile dell'apprendimento automatico

Il ruolo di un ingegnere di apprendimento automatico (ML) moderno si estende ben oltre la semplice costruzione di modelli e l'analisi di dati. L'utilizzo efficiente dei dati è fondamentale per le aziende di successo, richiedendo che i dati vengano acquisiti, condivisi in modo sicuro e analizzati durante tutto il loro ciclo di vita. L'ascesa del cloud computing e l'adozione dell'ML aziendale hanno facilitato l'inizio e la fine di questo viaggio dei dati, ma le fasi intermedie spesso affrontano problemi relativi alla qualità dei dati. I dati di scarsa qualità gravano sui consumatori di dati, impedendo spesso ai data scientist di costruire modelli e svolgere analisi efficaci. I data scientist trascorrono una parte significativa del loro tempo a pulire i dati per garantire esiti affidabili, il che può essere frustrante e inefficiente. I dati puliti sono essenziali per i progetti ML, poiché garantiscono che i modelli rimangano efficaci contro i cambiamenti del paesaggio dati. La gestione efficace dei dati coinvolge la valutazione e la gestione continua del drift dei dati per mantenere l'accuratezza del modello. Allineare l'intera organizzazione attorno alle pratiche basate sui dati, compresi i partecipanti non tecnici, è critico per evitare problemi di qualità dei dati. Le organizzazioni che danno priorità alla qualità dei dati possono guidare una maggiore efficacia dell'IA e ottenere risultati aziendali affidabili, evitando le elevate percentuali di fallimento progetti IA a causa della scarsa qualità dei dati.