[ad_1]
Cho dù đó là ngành sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng hay ngành chăm sóc sức khỏe, Trí tuệ nhân tạo (AI) đều có khả năng cách mạng hóa hoạt động. AI nắm giữ sức mạnh để nâng cao hiệu quả, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và khơi dậy sự đổi mới.
Điều đó nói lên rằng, việc nhận được kết quả đáng tin cậy, có thể thực hiện được từ bất kỳ quy trình AI nào đều phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà nó được cung cấp. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn những gì cần thiết để chuẩn bị dữ liệu của bạn cho sự thành công nhờ AI.
Chất lượng dữ liệu tác động đến hệ thống AI như thế nào?
Sử dụng dữ liệu chất lượng kém có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém, đáng xấu hổ nhưHàng không Canadachatbot của đã cung cấp thông tin không chính xác cho một khách hàng đang đau buồn. Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, việc sử dụng mô hình AI với dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến chẩn đoán sai.
Sự không nhất quán phát sinh do thiếu định dạng chuẩn hóa có thể gây nhầm lẫn cho thuật toán AI và dẫn đến các quyết định sai lầm. Tương tự, việc dựa vào dữ liệu lỗi thời có thể dẫn đến những quyết định không phù hợp với xu hướng và điều kiện thị trường hiện tại.
Việc có các bản ghi trùng lặp là một vấn đề nghiêm trọng vì nó làm sai lệch số liệu phân tích và có thể dẫn đến phân bổ sai nguồn lực và sản xuất thừa. Do đó, mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng sẽ không khôn ngoan nếu dựa vào hệ thống AI mà không chuẩn bị dữ liệu trước.
Một nghiên cứu gần đây cho thấy chỉ4% trong số các công ty coi dữ liệu của họ đã sẵn sàng cho các mô hình AI. Vì vậy, làm thế nào để bạn giải quyết vấn đề?
Đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu cho các quy trình AI
Các thuật toán AI phụ thuộc vào các mẫu thu thập được từ dữ liệu mà chúng được cung cấp để đưa ra quyết định. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc lỗi thời thì kết luận rút ra có thể sai. Do đó, đảm bảo dữ liệu chất lượng tốt là nền tảng để triển khai AI hiệu quả.
Để bắt đầu, dữ liệu phải đầy đủ. Ví dụ: địa chỉ đường phố phải bao gồm số căn hộ, tên tòa nhà, tên đường, tên thành phố và mã pin. Thứ hai, dữ liệu phải chính xác và được định dạng theo cấu trúc nhất quán.
Ví dụ: tất cả các số điện thoại phải bao gồm mã vùng. Dữ liệu cũng phải hợp lệ và duy nhất. Việc có các bản sao trong cơ sở dữ liệu của bạn có thể làm sai lệch phân tích và ảnh hưởng đến mức độ liên quan của báo cáo AI.
Chuẩn bị dữ liệu cho thuật toán AI
Ngay cả những mô hình AI tiên tiến nhất cũng không thể khắc phục các vấn đề cơ bản về chất lượng dữ liệu. Dưới đây là một số điều bạn có thể làm để chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng cho việc triển khai AI hiệu quả.
Đánh giá nguồn dữ liệu
Bước đầu tiên để chuẩn bị dữ liệu là xác định và đánh giá các nguồn dữ liệu. Dữ liệu phải được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy và được xử lý cẩn thận để giảm thiểu rủi ro thu thập dữ liệu sai sót. Việc lập hồ sơ dữ liệu giúp thiết lập các tham số và xác định các giá trị ngoại lệ. Nó cũng phải được cấu trúc để nhất quán với dữ liệu đầu vào cho mô hình AI.
Thu thập dữ liệu liên quan
Nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn cho dữ liệu. Việc chọn lọc dữ liệu được thu thập giúp giữ an toàn cho dữ liệu và giảm thiểu sự phức tạp không cần thiết trong thuật toán AI. Nó cắt giảm sự lộn xộn và làm cho hệ thống AI hoạt động hiệu quả hơn. Có hai khía cạnh để đảm bảo các mô hình AI chỉ được cung cấp thông tin có liên quan. Đầu tiên, hãy thiết kế các mẫu đơn tiếp nhận một cách cẩn thận để họ không hỏi bất kỳ thông tin không cần thiết nào. Thứ hai, các bộ lọc có thể được sử dụng để chọn dữ liệu cần thiết và loại bỏ các dữ liệu khác ra khỏi hệ thống AI.
Phá vỡ các silo dữ liệu
Khảo sát, biểu mẫu giới thiệu, hồ sơ bán hàng, v.v., doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Việc lưu trữ dữ liệu này trong các kho riêng lẻ có thể hạn chế khả năng sử dụng của nó. Để khắc phục điều này, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau phải được tích hợp vào kho lưu trữ trung tâm.
Quá trình này cũng có thể bao gồm việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu. Điều này làm cho nó có thể so sánh được và cũng giảm thiểu rủi ro có sự trùng lặp trong cơ sở dữ liệu. Trên hết, nó mang lại cái nhìn toàn diện về dữ liệu có sẵn.
Xác minh và xác thực dữ liệu
Dữ liệu phải được xác minh là chính xác trước khi có thể thêm vào cơ sở dữ liệu AI. Ngày nay có một số công cụ xác minh tự động có thể trợ giúp việc này. Các công cụ xác minh dữ liệu tự động so sánh dữ liệu được thu thập từ các nguồn với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của bên thứ ba đáng tin cậy để đảm bảo rằng chúng chính xác. Các công cụ xác minh cũng phải kiểm tra định dạng và tính nhất quán của dữ liệu.
Ngoài việc xác minh dữ liệu đến, tất cả dữ liệu hiện có phải được xác thực trước khi đưa vào mô hình AI. Việc xác thực hàng loạt như vậy đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu luôn được cập nhật. Rốt cuộc, dữ liệu có thể phân hủy theo thời gian. Ví dụ: khi khách hàng thay đổi số điện thoại của họ, số cũ trong hồ sơ của bạn sẽ không hợp lệ.
Làm giàu dữ liệu
Dữ liệu cũng có thể cần được làm phong phú hơn để đáp ứng tiêu chuẩn về tính đầy đủ và cung cấp cơ sở theo ngữ cảnh hơn cho các mô hình AI. Làm giàu dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu biết về nhân khẩu học và phân khúc khách hàng.
Ví dụ: địa chỉ đường phố có thể được bổ sung thêm thông tin dựa trên vị trí để giúp các đại lý bảo hiểm đưa ra đánh giá rủi ro chính xác hơn. Nhiều công cụ xác minh dữ liệu có khả năng làm phong phú dữ liệu bằng thông tin được trích xuất từ cơ sở dữ liệu tham khảo.
Thực hiện các biện pháp quản trị dữ liệu nghiêm ngặt
Việc đào tạo các mô hình AI về dữ liệu độc quyền có thể khiến dữ liệu nhạy cảm có nguy cơ bị lộ. Do đó cần có một khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ. Lý tưởng nhất là điều này phải bao gồm bảo mật dữ liệu, bảo vệ giao diện người dùng và các tiêu chuẩn thử nghiệm.
Việc xác định vai trò và trách nhiệm của người dùng dữ liệu giúp việc bảo mật dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Tương tự, việc ghi lại quyền truy cập và chuyển đổi dữ liệu giúp duy trì quyền kiểm soát quyền truy cập dữ liệu và giảm thời gian phát hiện các vấn đề bảo mật.
Cung cấp thuật toán AI bằng dữ liệu đáng tin cậy
Thời đại của AI chắc chắn đã đến. Nhưng để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các tổ chức phải hết sức chú ý đến chất lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán AI. Để đảm bảo dự đoán chính xác, dữ liệu đưa vào hệ thống phải đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao về độ chính xác, đầy đủ, kịp thời, duy nhất, hợp lệ và nhất quán.
Chọn đúng nguồn dữ liệu và lập hồ sơ tất cả dữ liệu đến là điểm khởi đầu tuyệt vời. Theo dõi điều này bởi xác minh và xác nhận dữ liệu trước khi được đưa vào các mô hình AI sẽ loại bỏ dữ liệu xấu ra khỏi hệ thống. Các công cụ xác minh tự động có thể được sử dụng nhiều hơn để làm phong phú dữ liệu và cung cấp cho hệ thống AI một bộ dữ liệu toàn diện hơn để làm việc. Thực hiện một số bước đơn giản sau để ưu tiên chất lượng dữ liệu sẽ xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ và linh hoạt, có khả năng đưa ra quyết định đưa doanh nghiệp của bạn đến một tương lai tươi sáng hơn.
Bài Xây dựng nền tảng AI vững mạnh: Vai trò quan trọng của dữ liệu chất lượng cao xuất hiện đầu tiên trên Datafloq.
[ad_2]
Source link