Hvorfor din organisation skal bruge kunstig intelligens til at forbedre datakvaliteten

Datas værdi for din organisation ligger i dens kvalitet. Datakvalitet bliver endnu vigtigere i betragtning af, hvor hurtigt datamængden stiger. Ifølge konservative skøn genererer virksomheder 2 hundrede tusinde terabyte data hver dag.

Hvordan påvirker det kvaliteten? Nå, store mængder data er kun værdifulde, hvis de er af god kvalitet, dvs. kan bruges til din organisations analyse- og BI-processer.

På den anden side, AI adoption er i fremmarch, og efterhånden som ledere udforsker mulighederne, er der en betydelig mulighed for at bruge AI's transformative potentiale til forbedring af datakvaliteten. Brug af kunstig intelligens til at forbedre datakvaliteten er en kraftfuld, men undervurderet applikation, der rummer enorme fordele for organisationer, der er klar til at omfavne det.

Lad os se på, hvorfor du bør udnytte AI til at forbedre datakvaliteten i hele organisationen, og hvordan du kan gøre dette. Før vi fortsætter, lad os definere datakvaliteten, så alle er på samme side.

Hvad er datakvalitet?

Datakvalitet er et mål for, hvor godt dine data lever op til din organisations forventninger på tværs af dimensioner som nøjagtighed og validitet. Mens de nøjagtige dimensioner kan variere fra sag til sag, omfatter de seks almindelige dimensioner, som datakvaliteten måles på tværs af, nøjagtighed, fuldstændighed, konsistens, aktualitet, unikhed og gyldighed. Selvom disse er almindeligt anvendte, kan du også måle datakvalitet på tværs af andre dimensioner. Det er vigtigt, at dataene passer til dit formål, som kan variere selv på tværs af funktioner inden for samme virksomhed.

En almindelig misforståelse er, at datakvalitet kan udskiftes med dataintegritet. Selvom begge er afgørende for databrugbarhed, har de forskellige implikationer for din datastyringsstrategi.

Læs mere: Dataintegritet vs. datakvalitet: alle forskellene

4 grunde til, at datakvalitet bør være en prioritet for din organisation

Hvorfor skal datakvalitet være en prioritet for din organisation? Det korte svar er, at datakvaliteten direkte og uhyre påvirker din virksomheds evne til at træffe effektive beslutninger, hvilket kan føre til forbedret effektivitet og en konkurrencefordel. Bagsiden, som Det rapporterer Gartner, er, at dårlig datakvalitet i gennemsnit kan koste din organisation $12.9 millioner. Her er fire afgørende faktorer for din organisation, som er direkte påvirket af datakvalitet:

1. Beslutningstagning

Kvaliteten af ​​dine data dikterer kvaliteten af ​​din beslutningstagning. At arbejde med data af lav kvalitet (dataene kan være forkerte, ufuldstændige eller forældede) kan føre til forkert beslutningstagning med kortsigtede og langsigtede konsekvenser for din virksomhed. Omvendt fører data af høj kvalitet til effektiv og rettidig beslutningstagning.

Zillow er et eksempel på, hvordan data af lav kvalitet kan føre til dårlig beslutningstagning. Det teknologiske ejendomsselskab stolede på ufuldstændige datasæt til at forudsige priserne for de huse, det købte, hvilket resulterede i en 300 millioner dollars tab i et enkelt kvartal.

2. Kundetilfredshed

Data af høj kvalitet kan også føre til øget kundetilfredshed. Tag Netflix, for eksempel. Streaminggiganten er kendt for sit høje kundeengagement og -tilfredshed, fordi den udnytter nøjagtige og relevante kundedata til at levere meget personlige anbefalinger. Dette har ført til Netflix bevarer sin markedsandel i et overfyldt streamingtjenesterum. Ikke kun det, men Netflix fører også flokken ind brugertilfredshed og nydelse.

3. Effektivitet

Data af høj kvalitet kan give din virksomhed mulighed for at øge effektiviteten. At analysere tidligere data for trends giver dig mulighed for at identificere og adressere flaskehalse og ineffektivitet. For eksempel bruger Walmart og Amazon data til at gøre lagerstyring mere effektiv. På samme måde udnytter UPS interne og eksterne data til ruteoptimering, hvilket fører til driftseffektivitet og reduceret miljøpåvirkning.

4. Forudsigende analyser og prognoser

Høj datakvalitet er også afgørende for nøjagtige forudsigelige analyser og prognoser. Indsamling af indsigt fra data af høj kvalitet gør det muligt for organisationer at opnå en fordel i strategisk beslutningstagning.

Proctor & Gamble (P&G) er et godt eksempel. Virksomheden bruger data og analyser til efterspørgselsprognoser. P&G kombinerer historiske salgsdata, POS-data i realtid og eksterne faktorer for at styre sit lager bedre og reducere lagerbeholdninger og overproduktion. Dette fører til betydelige omkostningsbesparelser for FMCG-giganten.

Indtast AI: Værdien af ​​kunstig intelligens til datakvalitet

Lad os nu tale om AI. Virksomheder verden over er interesserede i at udnytte AI til at forbedre deres datastyring. AI for datakvalitet fortjener dog mere opmærksomhed. Det er fordi konventionelle tilgange til datakvalitet, såsom manuel rengøring af data og regelbaseret validering, står over for flere problemer. Disse omfatter:

• Dårlig dataintegration fra siled datakilder,
• Manuel datarensning fører til ineffektivitet,
• Og manglende evne til at skalere med stigende datamængder.

Alene datarensning og validering er ressourcekrævende processer, der kan tage uger, hvis ikke måneders arbejde. AI kan hjælpe ved at automatisere disse processer, så din organisation får rettidig adgang til data af høj kvalitet.

Med andre ord, ved at bruge AI til at forbedre datakvaliteten, kan din organisation automatisere datarensning, strømline Data validering, opdag anomalier i realtid og tilpas dig nye mønstre i dine data.

Implementer Astera Intelligens til at forbedre datakvaliteten

Astera Intelligence udnytter AI til at levere kvalitetsdata til din BI og Analytics. Arbejd med data af høj kvalitet til beslutningstagning i højere orden.

Lær hvordan Astera og AI forbedrer din datakvalitet

5 fordele ved AI-drevne løsninger til datakvalitet

AI-drevne løsninger kan hjælpe dig med at maksimere din datakvalitet, strømline dataadministration og gøre din datastak mere effektiv end nogensinde før. Sådan gør du:

1. Forbedret data nøjagtighed og fuldstændighed

AI kan opdage fejl, uoverensstemmelser og anomalier i dine data mere effektivt, uden at datamængden er en hindring. Trænet AI kan også automatisk rette almindelige fejl, hvilket resulterer i højere nøjagtighed i det øjeblik, dine data indlæses fra kilden.

2. Øget effektivitet og omkostningsbesparelser

Enhver, der regelmæssigt arbejder med data, forstår smerten ved at rense og validere data manuelt. AI automatiserer disse opgaver og fjerner behovet for manuel datahåndtering. AI kan behandle store mængder data i stor skala. Det betyder, at din organisations voksende databehov kan administreres uden en proportional stigning i indsats eller omkostninger.

3. Forbedrede beslutningstagningsevner

Udnyttelse af AI til datakvalitet giver dig adgang til mere nøjagtige og komplette data. Dette giver din organisation mulighed for at låse op for indsigt, der tidligere var skjult af dårlig datakvalitet. Dette fører til informeret, effektiv og rettidig beslutningstagning på tværs af alle niveauer i din organisation.

4. Muliggør forudsigende analyser for konkurrencefordele

AI kan også hjælpe med at identificere tidligere usynlige mønstre i dine data. Store sprogmodeller (LLM'er) giver AI mulighed for at opnå en kontekstuel forståelse af data. Dette muliggør forudsigende analyser, som giver din organisation mulighed for at forudse fremtidige tendenser, forstå forbrugeradfærd, mindske potentielle risici og opnå en konkurrencefordel.

5. Øget compliance og reducerede risici

Forbedring af datakvaliteten med AI giver din organisation mulighed for at sikre overholdelse af regler som GDPR og HIPAA (Compliance bliver endnu mere afgørende, når det kommer til datakvalitet i sundhedsvæsenet). Automatiseret datakvalitetsstyring betyder, at alle følsomme data er beskyttet og behandlet nøjagtigt. Desuden identificerer AI eventuelle uoverensstemmelser og unøjagtigheder i dine datasæt, hvilket hjælper med at reducere risici relateret til beslutningstagning med data af lav kvalitet.

Maksimer din datakvalitet med Astera

Datakvalitet er afgørende for effektiv beslutningstagning og kan hjælpe din organisation med at forbedre kundetilfredsheden, maksimere effektiviteten og reducere omkostningerne. AI's ankomst giver mulighed for at forbedre datakvaliteten og automatisere administrationen. Organisationer, der optrapper og omfavner AI-drevne datakvalitetsløsninger, høster fordele, såsom forbedrede beslutningstagningsmuligheder, bedre overholdelse og øget effektivitet og omkostningsbesparelser.

At Astera, har vi inkorporeret AI i vores prisvindende løsning for at gøre datahåndtering endnu mere bekvem, nemmere og hurtigere.

Planlæg en demo at lære hvordan Astera kan hjælpe dig med at forbedre datakvaliteten i din organisation.