Datakvalitet: Den usynlige skurken i maskinlæring

En moderne maskinlæring (ML) ingeniør rolle strekker seg langt utover bare å bygge modeller og analysere data. Effektivt dataanvendelse er avgjørende for suksessfulle bedrifter, og det krever at data blir skaffet, sikkert delt og analysert gjennom hele sitt livssyklus. Oppkomsten av skytjenester og bedrifts ML-adopter har muliggjort starten og slutten av denne datareisen, men mellomstadiene møter ofte utfordringer knyttet til datakvalitet. Dårlig datakvalitet belaster dataanvendere, og hindrer ofte dataforskere i å bygge effektive modeller og utføre analyser. Dataforskere bruker en betydelig del av sin tid på å rengjøre data for å sikre pålitelige resultater, noe som kan være frustrerende og ineffektivt. Rensket data er essensielt for ML-prosjekter, siden det sikrer at modellene forblir effektive mot endringer i datalandskapet. Effektiv datahåndtering involverer kontinuerlig evaluering og håndtering av datadrift for å opprettholde modellpresisjon. Å alligne hele organisasjonen rundt data-drevne praksiser, inkludert ikke-tekniske interessenter, er kritisk for å unngå datakvalitetsproblemer. Organisasjoner som prioriterer datakvalitet kan drive høyere AI-effektivitet og oppnå pålitelige forretningsresultater, unngå de høye feilrater i AI-prosjekter på grunn av dårlig datakvalitet.