Hvad er AI-datarensning?

Hvad er datarensning?

Før vi kaster os direkte ud i AI-datarensning, lad os først forstå selve datarensningen.

Datarensning, også kendt som datascrubbing, er et kritisk trin i dataforberedelsen, hvor organisationer fjerner uoverensstemmelser, fejl og anomalier for at gøre datasæt klar til analyse.

Rensningsprocessen kan omfatte handlinger som at fjerne nullværdier, rette formatering, rette syntaksfejl, eliminere dubletter eller flette relaterede felter som by og postnummer. Det endelige mål er at levere standardiserede poster af høj kvalitet.

Hvorfor er dataoprydning vigtig?

Dataprofessionelle i virksomheder skal behandle en enorm mængde kildedata hver dag. Disse data kommer normalt fra forskellige CRM-systemer, regneark, API'er og afdelinger, og de har ofte problemer med datakvaliteten og er ikke nødvendigvis klar til analyse.

Urene data fører til forkerte indsigter og kan ikke bruges pålideligt til at understøtte beslutningstagning. Virksomheder skal sikre, at deres data er sunde før de kan udlede brugbar indsigt derfra for at drive vækst.

Dataoprydning er også en grundlæggende del af effektiv datahåndtering, hvilket er afgørende for at holde data sunde i alle faser af deres livscyklus.

Overvej for eksempel følgende post i et kurerfirmas datasæt. Gennem transformation vil oplysningerne under 'By', 'Amt' og 'Postnummer' sammenkædes med adressefeltet, hvilket giver den komplette adresse til leveringsordrer.

Hvad er AI-datarensning?

AI-datarensning bruger maskinlæring (ML), AI-algoritmer og naturlig sprogbehandling (NLP) til at identificere fejl, dubletter eller manglende værdier og andre uoverensstemmelser i data. Den lærer intelligent af data og tilpasser sig komplekse og udviklende mønstre. Den er også i stand til at lave forudsigelser om potentielle problemer med datakvaliteten, for eksempel at forudse, hvor manglende værdier sandsynligvis vil forekomme, eller at opdage mønstre, der kan føre til dubletter, og foreslå den næste strategi til at løse dem, såsom at udfylde huller, flette dubletter, standardisere formater eller markere anomalier til gennemgang.

I modsætning til traditionelle processer bruger datarensning ved hjælp af AI ikke regelbaseret automatisering, hvilket sparer dataprofessionelle tid og kræfter.

Hvordan renser AI data?

AI-drevne platforme bruger en række automatiseringsværktøjer og udnytter kraftfulde ML- og NLP-teknikker til effektiv dataoprydning:

Maskinlæringsalgoritmer (ML)

Disse er kernen i AI-datarensningsprocessen:

• Klyngealgoritmer: De bruges til at gruppere lignende datapunkter for at hjælpe med dataduplikering (f.eks. forskellige stavemåder af samme navn; Sara og Sarah).
• Klassifikationsalgoritmer: Kan kategorisere data for at identificere forkerte indtastninger (f.eks. markering af en e-mailadresse i en telefonnummerkolonne).
• Regressionsalgoritmer: Forudsig manglende numeriske værdier ved hjælp af eksisterende variabelrelationer.

Natural Language Processing (NLP)

Dette er vigtigt for at rense ustruktureret tekstdata.

• Tekstnormalisering: Standardisering af tekst ved at konvertere den til små bogstaver, fjerne tegnsætning og håndtere sammentrækninger.
• Navngivet enhedsgenkendelse (NER): Identificering og kategorisering af vigtige oplysninger som navne, organisationer eller steder, hvilket hjælper med at standardisere indtastninger eller rette stavefejl i tekstdata.
• Fuzzy Matching: En teknik, der finder tekststrenge, der er omtrent, snarere end præcis, ens. Dette er afgørende for at detektere "fuzzy" dubletter, hvor der kan være mindre staveforskelle eller transpositioner.

Vigtigste fordele ved AI-dataoprydning

• Informeret beslutningstagning: AI-dataoprydning leverer præcise datasæt af høj kvalitet, hvilket fører til bedre dataanalyse og mere pålidelige forretningsbeslutninger.
• Øget effektivitet: Teams bruger mindre tid på at løse dataproblemer og mere tid på at handle på indsigt.
• Lavere driftsomkostninger: Forebygger dyre fejl og reducerer tiden brugt på manuelle rettelser.
• Overholdelse og sikkerhed: AI-dataoprydning hjælper med at opretholde dataintegritet og overholdelse af lovgivningsmæssige standarder, hvilket reducerer risikoen for brud og manglende compliance.
• Bedre AI- og analyseydelse: Velforberedte data forbedrer nøjagtigheden af ​​prædiktive modeller.
• Konsistens på tværs af systemer: Sikrer sammenhæng på tværs af teams og systemer ved at eliminere uoverensstemmelser.

AI-datarensning vs. traditionel datarensning: I tal

1. Øget hastighed

Da traditionel datarensning i høj grad er afhængig af manuel indsats, gør det processen meget tidskrævende., en undersøgelse af CrowdFlower rapporterer at dataforberedelse kan tage op til 80% af en dataanalytikers tid.

AI-værktøjer kan behandle enorme mængder data på en brøkdel af tiden. Nogle virksomheder rapporterer en 60% hurtigere dataverifikation inden for finans og en 30% reduktion i ordrebehandlingstid inden for logistik på grund af AI-automatisering.

2. Øget nøjagtighed

AI-algoritmer udmærker sig ved at identificere komplekse, skjulte mønstre, anomalier og korrelationer, som menneskelige analytikere måske overser. For eksempel, en undersøgelse foretaget af McKinsey & Company fandt, at virksomheder, der bruger AI til datakvalitetsinitiativer, oplevede betydelige forbedringer i datanøjagtighed og fuldstændighed.

3. Skalerbarhed og datahåndtering

Traditionelle teknikker kæmper med komplekse datasæt og er begrænset til strukturerede data. Opskalering ved hjælp af dem bliver en tids- og ressourcekrævende opgave.

AI-drevne platforme er designet fra bunden til at håndtere store datamængder. Dette giver virksomheder mulighed for at udvinde værdi fra datakilder, der tidligere var utilgængelige. For eksempel inden for svindeldetektering, AI-systemer kan identificere sikkerhedstrusler på millisekunder, der hjælper banker med at spare milliarder årligt ved at opdage svigagtige transaktioner, som nævnt i rapporter om AI's indvirkning på finanssektoren.

Casestudie: Forvandling af en måneds dataoprydning til 6.5 timer med AI

For at forstå fordelene ved AI-drevet dataoprydning, overvej et virkeligt scenarie i eventbranchen. En mellemstor virksomhed arbejdede med et såkaldt 'regneark fra helvede' med over 50,000 kundeposter, der indeholdt meget inkonsistente firmanavne - den samme virksomhed optrådte under femten forskellige navnevariationer (f.eks. både Siemens og Siemens AG), og omkring halvdelen af ​​posterne manglede navne helt.

Hvordan løste de det?

De anvendte en AI-drevet strategi til hurtigt at matche og konsolidere dubletter. De brugte først eksterne referencedata til automatisk at korrigere kendte virksomhedsnavne og brugte derefter algoritmisk lighedsdetektion til at gruppere variantnavnene.

I det sidste trin implementerede de en maskinlæringsmodel for at foretage nuancerede vurderinger på det sidste trin af, om navnevariationer henviste til de samme virksomhedsnavne.

Ved at kontekstualisere branche- og landeinformation gennem AI var de i stand til at opnå noget, der ville have været næsten umuligt at gøre manuelt.

Resultatet:

Gennem AI-dataoprydning var organisationen i stand til at oprydde og samle mere end 50,000 poster på bare 6.5 timer, hvilket ellers ville være sket på en måned. Dette sparede dem $10. Det oprydde datasæt afslørede indsigter, som virksomheden ikke tidligere kunne se. For eksempel identifikation af deres virksomheder med de største deltagere og spotting af tendenser blandt tilbagevendende kunder.

Risici forbundet med AI-datarensning

Selvom AI-drevet teknologi bringer en masse hastighed, effektivitet og skalerbarhed, er det vigtigt at anerkende de involverede risici. Forståelse af disse risici giver dig mulighed for at afbøde dem og få mest muligt ud af din investering.

Bias i træningsdata

AI-modeller lærer af historiske data, og hvis disse data indeholder bias, vil modellen replikere dem. Hvis et datasæt f.eks. uforholdsmæssigt markerer bestemte poster som fejl på grund af tidligere menneskelig tilsyn, kan AI forstærke denne bias.

Overdreven rensning af værdifulde data

Nogle gange opfatter AI værdifulde data som en outlier. For eksempel kan en usædvanlig stor transaktion signalere en ny salgsmulighed.

Bekymringer om databeskyttelse

Data indeholder ofte fortrolige oplysninger. Uden passende foranstaltninger kan AI-dataoprydningsværktøjer bringe datasikkerheden i fare på grund af manglende overholdelse af regler som GDPR, HIPAA eller CCPA.

Overdreven afhængighed af automatisering

Selvom AI har udviklet sig betydeligt, er menneskelige kontroller afgørende for at sikre, at forkerte rengøringsbeslutninger ikke spreder sig og skader dataintegriteten.

Hvordan kan man mindske disse risici?

• Implementer human-in-the-loop-validering for kritiske datasæt.
• Brug forklarbare AI-teknikker til at forstå, hvorfor der træffes rengøringsbeslutninger.
• Sæt klare forretningsregler, der guider AI til at skelne fejl fra ægte variationer.
• Sørg for, at dine AI-værktøjer overholder sikkerheds- og privatlivsreglerne.

Bedste praksis for implementering af AI-dataoprydning

Strategisk implementering kan hjælpe din virksomhed med at få de bedst mulige resultater fra et AI-baseret dataoprydningsværktøj. Her er nogle grundlæggende trin, du skal følge:

1. Definer hvad "ren" betyder for dig
   Enhver virksomhed har unikke behov for datakvalitet. Definer acceptable intervaller, formater og valideringsregler, før du introducerer AI.
2. Start i det små, derefter skaler
   Kør et pilotprojekt med et håndterbart datasæt. Dette giver dig mulighed for at finjustere AI'ens rengøringslogik, før du implementerer den på kritiske data.
3. Hold mennesker opdateret
   AI giver de bedste resultater, når et menneskeligt element er involveret. Gennemgå altid dens anbefalinger, især i de tidlige stadier, for at opdage fejlklassificeringer.
4. Integrer med eksisterende arbejdsgange
   Din AI-rensningsløsning skal problemfrit integreres i dine ETL-pipelines, BI-dashboards og rapporteringssystemer.
5. Overvåg og forbedre løbende
   Giv feedback til AI'en over tid, så den lærer af den. Datakvalitet er ikke en engangsforeteelse, men en løbende disciplin.

Fremtiden for AI-dataoprydning

I Finans

AI-drevet dataoprydning hjælper finansielle institutioner med at reducere driftsomkostninger og risici. En NVIDA-undersøgelse fra 2023 viste, at 36% af de finansielle tjenester Fagfolk rapporterede årlige omkostningsreduktioner på over 10 % ved implementering af AI-applikationer inden for områder som compliance og afsløring af svindel.

Desuden 46% af ledere sige, at AI har forbedret kundeoplevelsen. Denne teknologi gør det muligt for banker at bruge mindre tid på at korrigere data og mere tid på strategisk indsigt, hvilket baner vejen for smartere beslutningstagning i realtid.

I sundhedsvæsenet

Beskidte eller inkonsistente data koster den amerikanske sundhedsindustri anslået $ 300 milliarder hvert år, næsten 14 % af de samlede medicinske udgifter. AI-drevne værktøjer kan rense og standardisere komplekse patientdata meget hurtigere end manuelle metoder, hvilket forbedrer både klinisk arbejdsgang og forskningsproduktivitet. Ved at reducere dataindtastningsfejl muliggør AI, at tidskrævende opgaver, som f.eks. dataaggregering til kliniske forsøg eller administrative revisioner, kan udføres på en brøkdel af tiden, hvilket fremskynder kvaliteten af ​​plejen og den operationelle effektivitet.

I e-handel

Lagerkaos på grund af dårlige data kan koste detailhandlere op til $ 400 milliarder årligt i tabt salg og effektivitet. Detailhandlere rapporterer, at op til 60 % af deres lageroptegnelser er unøjagtige, hvilket fører til problemer som udsolgte varer og fejl i forbindelse med genopfyldning af lagre. AI-baserede dataoprydningsværktøjer hjælper med at afstemme og standardisere produktdata på tværs af kanaler i realtid, hvilket minimerer fejl og muliggør bedre prognoser. Automatiseret oprydning af kunde- og lagerdata sikrer mere præcise anbefalinger, mere gnidningsløs opfyldelse og en samlet forbedret shoppingoplevelse.

Af 2030AI-drevet datarensning vil være så problemfri, at de fleste brugere ikke engang vil være klar over, at det sker – alligevel vil de nyde godt af fordelene ved konsekvent pålidelige, brugsklare data.

Gør AI-dataoprydning tilgængelig for alle

En af de mest spændende udviklinger inden for AI-dataoprydning er, hvordan det bliver mere tilgængeligt – ikke kun for dataloger, men også for analytikere, marketingfolk, forretningsbrugere og driftsteams. Værktøjer udvikler sig ud over kodetunge miljøer og giver brugerne mulighed for at oprydde, forberede og validere data uden at være afhængige af tekniske arbejdsgange.

Astera Dataprep er et af de værktøjer, der afspejler dette skift. Det kombinerer AI's kraft med en ren brugerflade uden kode og chat med naturligt sprog. Fra at detektere anomalier og manglende værdier til at standardisere formater og forhåndsvise hver transformation live, gør det dataoprydning tilgængelig – selv for dem uden en teknisk baggrund.

For teams, der ønsker at reducere manuel indsats, fremskynde tiden til indsigt og vedligeholde datasæt af høj kvalitet i stor skala, kan værktøjer som Astera Dataprep repræsenterer et nyt kapitel inden for intelligent datahåndtering.