Por que sua organização deve usar IA para melhorar a qualidade dos dados

O valor dos dados para sua organização está em sua qualidade. A qualidade dos dados se torna ainda mais importante considerando a rapidez com que o volume de dados está aumentando. De acordo com estimativas conservadoras, as empresas geram 2 mil terabytes de dados todos os dias.

Como isso afeta a qualidade? Bem, grandes volumes de dados só são valiosos se forem de boa qualidade, ou seja, utilizáveis ​​para os processos de BI e análise da sua organização.

Por outro lado, Adoção de IA está em ascensão e, à medida que os líderes exploram as possibilidades, há uma oportunidade significativa de usar o potencial transformador da IA ​​para melhorar a qualidade dos dados. Usar a IA para melhorar a qualidade dos dados é uma aplicação poderosa, mas subestimada, com imensos benefícios para organizações prontas para adotá-la.

Vamos ver por que você deve aproveitar a IA para melhorar a qualidade dos dados em toda a organização e como você pode fazer isso. Antes de prosseguirmos, vamos definir a qualidade dos dados para que todos estejam na mesma página.

O que é qualidade de dados?

Qualidade dos dados é uma medida de quão bem seus dados atendem às expectativas da sua organização em dimensões como precisão e validade. Embora as dimensões exatas possam variar caso a caso, as seis dimensões comuns nas quais a qualidade dos dados é medida incluem precisão, integridade, consistência, pontualidade, exclusividade e validade. Embora sejam comumente usadas, você também pode medir a qualidade dos dados em outras dimensões. É importante que os dados sejam adequados ao seu propósito, o que pode variar até mesmo entre funções dentro do mesmo negócio.

Um equívoco comum é que a qualidade dos dados é intercambiável com integridade de dados. Embora ambos sejam cruciais para a usabilidade dos dados, eles têm implicações diferentes para sua estratégia de gerenciamento de dados.

Aprender mais: Integridade de dados versus qualidade de dados: todas as diferenças

4 razões pelas quais a qualidade dos dados deve ser uma prioridade para sua organização

Por que a qualidade dos dados deve ser uma prioridade para sua organização? A resposta curta é que a qualidade dos dados impacta direta e imensamente a capacidade de sua empresa de tomar decisões eficazes, o que pode levar a uma eficiência melhorada e a uma vantagem competitiva. O outro lado, como Relatórios Gartner, é que a má qualidade dos dados pode custar à sua organização US$ 12.9 milhões em média. Aqui estão quatro fatores cruciais para sua organização que são diretamente impactados pela qualidade dos dados:

1. Tomada de decisão

A qualidade dos seus dados determina a qualidade da sua tomada de decisão. Trabalhar com dados de baixa qualidade (os dados podem estar incorretos, incompletos ou desatualizados) pode levar a uma tomada de decisão incorreta com ramificações de curto e longo prazo para o seu negócio. Por outro lado, dados de alta qualidade levam a uma tomada de decisão eficaz e oportuna.

O Zillow é um exemplo de como dados de baixa qualidade podem levar a uma tomada de decisão ruim. A empresa imobiliária de tecnologia confiou em conjuntos de dados incompletos para prever os preços das casas que comprou, resultando em uma Perda de US $ 300 milhões em um único trimestre.

2. Satisfação do cliente

Dados de alta qualidade também podem levar ao aumento da satisfação do cliente. Veja a Netflix, por exemplo. A gigante do streaming é conhecida por sua alta taxa de engajamento e satisfação do cliente porque ela aproveita dados precisos e relevantes do cliente para fornecer recomendações altamente personalizadas. Isso levou a Netflix mantém sua participação de mercado em um espaço de serviços de streaming lotado. Não só isso, mas a Netflix também lidera o grupo em satisfação e prazer do usuário.

3. Eficiência

Dados de alta qualidade podem permitir que sua empresa aumente a eficiência. Analisar dados passados ​​para tendências permite que você identifique e resolva gargalos e ineficiências. Por exemplo, Walmart e Amazon usam dados para tornar o gerenciamento de estoque mais eficiente. Da mesma forma, a UPS aproveita dados internos e externos para otimização de rotas, o que leva à eficiência operacional e à redução do impacto ambiental.

4. Análise preditiva e previsão

Alta qualidade de dados também é crucial para análises preditivas e previsões precisas. Coletar insights de dados de alta qualidade permite que as organizações ganhem vantagem na tomada de decisões estratégicas.

Proctor & Gamble (P&G) é um bom exemplo. A empresa usa dados e análises para previsão de demanda. A P&G combina dados históricos de vendas, dados de PDV em tempo real e fatores externos para gerenciar melhor seu estoque e reduzir faltas de estoque e superprodução. Isso leva a economias de custo significativas para a gigante de FMCG.

Entre na IA: O valor da inteligência artificial para a qualidade dos dados

Agora, vamos falar sobre IA. Empresas em todo o mundo estão interessadas em alavancar a IA para melhorar seus gestão de dados. No entanto, a IA para qualidade de dados merece mais atenção. Isso porque as abordagens convencionais para qualidade de dados, como a limpeza de dados e validação baseada em regras, enfrentam vários problemas. Estes incluem:

• Pobre integração de dados de fontes de dados isoladas,
• A limpeza manual de dados leva a ineficiências,
• E a incapacidade de escalar com volumes crescentes de dados.

A limpeza e validação de dados por si só são processos que exigem muitos recursos e podem levar semanas, se não meses, de trabalho. A IA pode ajudar automatizando esses processos para que sua organização tenha acesso oportuno a dados de alta qualidade.

Em outras palavras, ao usar IA para melhorar a qualidade dos dados, sua organização pode automatizar a limpeza de dados, agilizar data de validade, detecte anomalias em tempo real e adapte-se a novos padrões em seus dados.

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Saiba como Astera e a IA melhoram a qualidade dos seus dados

5 benefícios das soluções baseadas em IA para qualidade de dados

Soluções com tecnologia de IA podem ajudar você a maximizar a qualidade dos seus dados, otimizar o gerenciamento de dados e tornar sua pilha de dados mais eficiente do que nunca. Veja como:

1. Precisão e integridade de dados aprimoradas

A IA pode detectar erros, inconsistências e anomalias em seus dados de forma mais eficiente sem que o volume de dados seja um obstáculo. A IA treinada também pode corrigir erros comuns automaticamente, resultando em maior precisão no minuto em que seus dados são carregados da fonte.

2. Maior eficiência e economia de custos

Qualquer pessoa que trabalhe regularmente com dados entende a dor de limpar e validar dados manualmente. A IA automatiza essas tarefas, removendo a necessidade de manipulação manual de dados. A IA pode processar grandes volumes de dados em escala. Isso significa que as crescentes necessidades de dados da sua organização podem ser gerenciadas sem um aumento proporcional em esforço ou custo.

3. Capacidades aprimoradas de tomada de decisão

Aproveitar a IA para qualidade de dados dá a você acesso a dados mais precisos e completos. Isso permite que sua organização desbloqueie insights anteriormente obscurecidos pela baixa qualidade de dados. Isso leva a uma tomada de decisão informada, eficaz e oportuna em todos os níveis da sua organização.

4. Permite análises preditivas para vantagem competitiva

A IA também pode ajudar a identificar padrões anteriormente invisíveis em seus dados. Large language models (LLMs) permitem que a IA obtenha uma compreensão contextual dos dados. Isso permite análises preditivas, que capacitam sua organização a antecipar tendências futuras, entender o comportamento do consumidor, mitigar riscos potenciais e obter uma vantagem competitiva.

5. Maior conformidade e redução de riscos

Melhorar a qualidade dos dados com IA permite que sua organização garanta a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA (a conformidade se torna ainda mais crucial quando se trata de qualidade de dados em saúde). O gerenciamento automatizado de qualidade de dados significa que todos os dados sensíveis são protegidos e processados ​​com precisão. Além disso, a IA identifica quaisquer inconsistências e imprecisões em seus conjuntos de dados, o que ajuda a reduzir riscos relacionados à tomada de decisões com dados de baixa qualidade.

Maximize a qualidade dos seus dados com Astera

A qualidade dos dados é crucial para uma tomada de decisão eficaz e pode ajudar sua organização a melhorar a satisfação do cliente, maximizar a eficiência e reduzir custos. A chegada da IA ​​apresenta a oportunidade de melhorar a qualidade dos dados e automatizar o gerenciamento. As organizações que se esforçam e adotam soluções de qualidade de dados alimentadas por IA colhem benefícios, como capacidades aprimoradas de tomada de decisão, melhor conformidade e maior eficiência e economia de custos.

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