اهمیت مدیریت کیفیت داده و یکپارچه سازی داده ها برای مدل های هوش مصنوعی

مدیریت کیفیت داده ها (DQM). این در بالای ذهن بسیاری از مشاغل است. در این نسل هوش مصنوعی، داده‌های باکیفیت مهم‌تر از همیشه هستند. به این ترتیب، بسیاری از کسب و کارها سعی می کنند از طریق شیوه های DQM به کیفیت داده دست یابند.

بنابراین، DQM دقیقا چیست؟

مدیریت کیفیت داده چیست؟

به گفته موسسه SAS، DQM یک “فرآیند زمینه خاص برای بهبود تناسب داده هایی که برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری استفاده می شود” ارائه می دهد.[1]. اساساً، این فرآیندی است برای اطمینان از قابل اعتماد و مؤثر بودن داده ها. اهداف خاص DQM را می توان به چند دسته تقسیم کرد:

· اعتبار

· دقت و دقت

· پاک کردن افزونگی

· سازگاری

· به موقع بودن

اینها به‌عنوان اندازه‌گیری اولیه برای اینکه داده‌ها چقدر مؤثر هستند، عمل می‌کنند. از طریق این شیوه‌ها، سازمان‌ها می‌توانند مطمئن باشند که داده‌های آن‌ها برای استفاده در ابزارهای تجاری سطح بالا – به ویژه هوش مصنوعی – قابل اعتماد است.

تمرینات DQM هوش مصنوعی را بهبود می بخشد

داده ها ساختار هر مدل هوش مصنوعی را تشکیل می دهند، بنابراین مهم است که این داده ها با کیفیت بالا باشند. توماس سی ردمن در مقاله مروری اخیر خود در هاروارد تعریف کرده است، «شرکت ها شروع به درک این موضوع کرده اند که داده ها با مدیریت صحیح [is] دارایی با پتانسیل بالقوه نامحدود… [and] هوش مصنوعی قفل آن را باز می کند …

Source link