Почему вашей организации следует использовать ИИ для улучшения качества данных

Ценность данных для вашей организации заключается в их качестве. Качество данных становится еще важнее, учитывая, как быстро растет объем данных. По консервативным оценкам, компании генерируют 2 тысяч терабайт данных каждый день.

Как это влияет на качество? Большие объемы данных представляют ценность только в том случае, если они хорошего качества, т. е. пригодны для аналитики и BI-процессов вашей организации.

С другой стороны, Принятие AI находится на подъеме, и по мере того, как лидеры изучают возможности, появляется значительная возможность использовать преобразующий потенциал ИИ для улучшения качества данных. Использование ИИ для улучшения качества данных — это мощное, но недооцененное приложение, которое несет огромные преимущества для организаций, готовых его принять.

Давайте рассмотрим, почему вам следует использовать ИИ для улучшения качества данных в масштабах всей организации и как это можно сделать. Прежде чем продолжить, давайте определим качество данных, чтобы все были на одной странице.

Что такое качество данных?

Качество данных является измерением того, насколько хорошо ваши данные соответствуют ожиданиям вашей организации по таким параметрам, как точность и достоверность. Хотя точные параметры могут различаться в каждом конкретном случае, шесть общих параметров, по которым измеряется качество данных, включают точность, полноту, согласованность, своевременность, уникальность и достоверность. Хотя они широко используются, вы также можете измерять качество данных по другим параметрам. Важно, чтобы данные соответствовали вашим целям, которые могут различаться даже в разных функциях в пределах одного бизнеса.

Одно из распространенных заблуждений заключается в том, что качество данных взаимозаменяемо с целостность данныхХотя оба эти фактора имеют решающее значение для удобства использования данных, они по-разному влияют на вашу стратегию управления данными.

Подробнее: Целостность данных и качество данных: все различия

4 причины, по которым качество данных должно быть приоритетом для вашей организации

Почему качество данных должно быть приоритетом для вашей организации? Короткий ответ заключается в том, что качество данных напрямую и в огромной степени влияет на способность вашего бизнеса принимать эффективные решения, что может привести к повышению эффективности и конкурентному преимуществу. Обратная сторона, как отчеты Gartner, заключается в том, что плохое качество данных может обойтись вашей организации в среднем в 12.9 млн долларов. Вот четыре важнейших фактора для вашей организации, на которые напрямую влияет качество данных:

1. Принятие решений

Качество ваших данных определяет качество принятия вами решений. Работа с некачественными данными (данные могут быть неверными, неполными или устаревшими) может привести к принятию неверных решений с краткосрочными и долгосрочными последствиями для вашего бизнеса. И наоборот, высококачественные данные приводят к эффективному и своевременному принятию решений.

Zillow — пример того, как некачественные данные могут привести к принятию плохих решений. Технологическая компания по недвижимости полагалась на неполные наборы данных для прогнозирования цен на купленные ею дома, что привело к Убыток в 300 миллионов долларов за один квартал.

2. Удовлетворенность клиентов

Высококачественные данные также могут привести к повышению удовлетворенности клиентов. Возьмем, к примеру, Netflix. Гигант потокового вещания известен высоким уровнем вовлеченности и удовлетворенности клиентов, поскольку он использует точные и релевантные данные клиентов для предоставления высокоперсонализированных рекомендаций. Это привело к Netflix сохраняет свою долю рынка в переполненном пространстве потоковых сервисов. Не только это, но Netflix также лидирует в Удовлетворенность и удовольствие пользователя.

3. КПД

Высококачественные данные могут позволить вашей компании повысить эффективность. Анализ прошлых данных на предмет тенденций позволяет вам выявлять и устранять узкие места и неэффективность. Например, Walmart и Amazon используют данные для повышения эффективности управления запасами. Аналогичным образом UPS использует внутренние и внешние данные для оптимизации маршрутов, что приводит к повышению операционной эффективности и снижению воздействия на окружающую среду.

4. Прогностическая аналитика и прогнозирование

Высокое качество данных также имеет решающее значение для точной предиктивной аналитики и прогнозирования. Сбор информации из высококачественных данных позволяет организациям получить преимущество в принятии стратегических решений.

Проктор энд Гэмбл (P&G) является хорошим примером. Компания использует данные и аналитику для прогнозирования спроса. P&G объединяет исторические данные о продажах, данные POS в реальном времени и внешние факторы для лучшего управления запасами и сокращения дефицита и перепроизводства. Это приводит к значительной экономии средств для гиганта FMCG.

Введение ИИ: значение искусственного интеллекта для качества данных

Теперь поговорим об ИИ. Компании по всему миру заинтересованы в использовании ИИ для улучшения своих управление данными. Однако ИИ для качества данных заслуживает большего внимания. Это потому, что традиционные подходы к качеству данных, такие как ручные очистка данных и проверка на основе правил сталкиваются с рядом проблем. К ним относятся:

• Не очень Интеграция данных из разрозненных источников данных,
• Ручная очистка данных приводит к неэффективности,
• И невозможность масштабирования при увеличении объемов данных.

Очистка и проверка данных сами по себе являются ресурсоемкими процессами, которые могут занять недели, если не месяцы работы. ИИ может помочь, автоматизировав эти процессы, чтобы ваша организация получила своевременный доступ к высококачественным данным.

Другими словами, используя ИИ для улучшения качества данных, ваша организация может автоматизировать очистку данных, оптимизировать валидация данных, обнаруживайте аномалии в режиме реального времени и адаптируйтесь к новым закономерностям в ваших данных.

Развертывание Astera Интеллект для улучшения качества данных

Astera Интеллект использует ИИ для предоставления качественных данных для вашего BI и аналитики. Работайте с высококачественными данными для принятия решений более высокого порядка.

Научиться Astera и ИИ улучшают качество ваших данных

5 преимуществ решений на основе ИИ для обеспечения качества данных

Решения на базе ИИ могут помочь вам максимизировать качество данных, оптимизировать управление данными и сделать ваш стек данных более эффективным, чем когда-либо. Вот как:

1. Повышение точности и полноты данных

ИИ может более эффективно обнаруживать ошибки, несоответствия и аномалии в ваших данных, не создавая помех объему данных. Обученный ИИ также может автоматически исправлять распространенные ошибки, что приводит к более высокой точности в ту минуту, когда ваши данные загружаются из источника.

2. Повышение эффективности и экономия средств

Любой, кто регулярно работает с данными, понимает боль от ручной очистки и проверки данных. ИИ автоматизирует эти задачи, устраняя необходимость в ручной обработке данных. ИИ может обрабатывать большие объемы данных в масштабе. Это означает, что растущие потребности вашей организации в данных можно контролировать без пропорционального увеличения усилий или затрат.

3. Расширенные возможности принятия решений

Использование ИИ для обеспечения качества данных дает вам доступ к более точным и полным данным. Это позволяет вашей организации раскрыть информацию, ранее скрытую из-за низкого качества данных. Это приводит к обоснованному, эффективному и своевременному принятию решений на всех уровнях вашей организации.

4. Позволяет использовать прогнозную аналитику для получения конкурентного преимущества

ИИ также может помочь выявить ранее невидимые закономерности в ваших данных. Большие языковые модели (LLM) позволяют ИИ получить контекстное понимание данных. Это позволяет использовать предиктивную аналитику, которая позволяет вашей организации предвидеть будущие тенденции, понимать поведение потребителей, снижать потенциальные риски и получать конкурентное преимущество.

5. Повышение уровня соответствия и снижение рисков

Улучшение качества данных с помощью ИИ позволяет вашей организации обеспечить соблюдение таких норм, как GDPR и HIPAA (соблюдение становится еще более важным, когда речь идет о качество данных в здравоохранении). Автоматизированное управление качеством данных означает, что все конфиденциальные данные защищены и точно обработаны. Более того, ИИ выявляет любые несоответствия и неточности в ваших наборах данных, что помогает снизить риски, связанные с принятием решений с использованием некачественных данных.

Увеличьте качество своих данных с помощью Astera

Качество данных имеет решающее значение для эффективного принятия решений и может помочь вашей организации повысить удовлетворенность клиентов, максимизировать эффективность и сократить расходы. Появление ИИ дает возможность улучшить качество данных и автоматизировать управление. Организации, которые делают шаг вперед и используют решения по качеству данных на основе ИИ, получают такие преимущества, как улучшенные возможности принятия решений, лучшее соответствие требованиям, а также повышенную эффективность и экономию средств.

At Asteraмы внедрили искусственный интеллект в наше отмеченное наградами решение, чтобы сделать управление данными еще более удобным, простым и быстрым.

График демо узнать, как Astera может помочь вам улучшить качество данных в вашей организации.