یکپارچگی داده ها: چیست و چرا اهمیت دارد؟

TD;DR

• کیفیت ضعیف داده ها سالانه میلیاردها هزینه برای کسب و کارها دارد و اعتماد به تصمیمات مبتنی بر داده، مدل های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را تضعیف می کند.

• فناوری Zero-Knowledge (ZK) راه حل امیدوارکننده‌ای را با تأیید داده‌ها بدون افشای آن ارائه می‌دهد، اما با چالش‌های مقیاس‌پذیری، هزینه و یکپارچه‌سازی، به‌ویژه با استانداردهای بلاک چین موجود مواجه است.

• Horizen 2.0 به عنوان یک تغییر دهنده بازی برای برنامه‌های ZK ظاهر می‌شود و این چالش‌ها را با تأیید صحت اثبات کارآمد، امنیت قوی و ابزارهای مناسب برای توسعه‌دهندگان برطرف می‌کند.

• هدف هوریزن 2.0 با پیشرفت فناوری ZK، تضمین راه حل های امن و مقرون به صرفه برای یکپارچگی داده ها، توانمندسازی توسعه دهندگان، مشاغل و مصرف کنندگان در عصر هوش مصنوعی و داده های بزرگ است.

داده های بد گران تر از آن چیزی است که فکر می کنید.

به گفته گارتنر، کیفیت داده ضعیف به طور متوسط ​​12.9 میلیون دلار در سال برای سازمان ها هزینه دارد. بر اساس گزارش IBM Big Data & Analytics Hub، این معادل حدود 3.1 تریلیون دلار هزینه برای اقتصاد ایالات متحده است.

در حالی که بسیاری فکر می کنند که یکپارچگی ضعیف داده ها به دلیل بدافزار است، این بخش کوچکتری از داستان است. بیشتر خطاها به دلایل داخلی و غیرعمدی مانند اشتباه در جمع آوری داده ها، ناهماهنگی در قالب بندی و خطای انسانی ایجاد می شوند.

با ورود به عصر هوش مصنوعی، یکپارچگی داده ها به طور فزاینده ای حیاتی می شود.

مدل های هوش مصنوعی به حجم وسیعی نیاز دارند…