Влияние ИИ и машинного обучения на управление качеством

В последние годы технологии приобрели известность как на работе, так и дома. Области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) сейчас развиваются быстрыми темпами.

ИИ так или иначе повлияет на повседневную жизнь почти каждого человека. Siri, Google Maps, Netflix и социальные сети (Facebook/Snapchat) — вот лишь несколько примеров.

Искусственный интеллект и машинное обучение (МО) — это два модных слова, которые часто используются взаимозаменяемо. Было проведено много исследований, направленных на решение конкретных задач.

Машины, которые могут выполнять функции, подобные человеческим, известны как искусственный интеллект (ИИ). ML, с другой стороны, — это система, которая может обучаться и развиваться сама по себе, без явного написания.

Полезность данных измеряется их качеством. Вы не можете делать правильные выводы, если имеющаяся у вас информация неточна. Точность, полнота, надежность, актуальность и своевременность — все это играет роль в определении качества данных. Качество ваших данных пострадает, если один или несколько компонентов отсутствуют или недооценены.

Компании испытывают все большее давление в связи с необходимостью систематического управления и контроля своих активов данных из-за увеличения объема данных. Масштабируемость типичных процедур управления данными также недостаточна, поэтому они не в состоянии обрабатывать постоянно растущие объемы данных.

В результате компании должны переоценить то, как они обрабатывают данные. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) значительно продвинулись вперед, и это отличная новость для ваших усилий по управлению данными.

Каково влияние ИИ и машинного обучения на управление качеством?

Автоматический сбор данных

Автоматизация ввода данных с помощью интеллектуального ввода в дополнение к прогнозированию данных — это еще один способ, с помощью которого ИИ помогает улучшить качество данных. Это гарантирует включение всех важных данных и безошибочность системы.

Выявление дубликатов в записях

Дважды введенные данные могут привести к устаревшим записям, что приведет к плохому качеству данных. ИИ может улучшить базу данных организации, удалив повторяющиеся записи и поддерживая точные золотые ключи.

Без сложных процессов выявление и удаление повторяющихся элементов в репозитории крупной компании затруднено. Интеллектуальные технологии, которые могут обнаруживать и удалять повторяющиеся ключи, могут помочь организациям бороться с этим.

Можно найти аномалии

Одна человеческая ошибка может серьезно подорвать полезность и качество данных в CRM. Система с поддержкой ИИ устраняет системные недостатки. Кроме того, аномалии на основе машинного обучения могут повысить качество данных.

Включение сторонних данных

ИИ может повысить качество данных в дополнение к восстановлению и сохранению целостности данных.

Качество системы управления и платформ MDM может быть значительно улучшено сторонними компаниями и государственными органами, которые предоставляют более качественные и полные данные, позволяющие принимать более точные решения.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для выработки рекомендаций о том, что можно получить из определенного набора данных, и создания связей в данных. У бизнеса больше шансов сделать здравые суждения, когда у него есть доступ к полным и точным данным.

Закрыть пробелы в данных

Очистка данных с помощью явных критериев программирования возможна во многих системах автоматизации; однако заполнение пробелов в данных без ручного вмешательства или включения дополнительных исходных фидов, как правило, затруднено.

С другой стороны, машинное обучение способно делать обоснованные предположения, основанные на понимании сценария.

Оценить значимость

Наоборот, предприятия часто накапливают огромные объемы дублирующихся данных, которые не имеют смысла в бизнес-среде, что находится на другом конце шкалы отсутствующих данных.

С помощью машинного обучения система может обучаться тому, какие точки данных важны, а какие нет. Этот тип анализа может помочь улучшить процесс и облегчить его в долгосрочной перспективе.

Проверить и сопоставить данные

Выработка критериев для сопоставления данных из разных источников может занять много времени.

Это становится все труднее по мере роста числа рождений. Новые данные могут быть загружены в модели машинного обучения, которые затем могут быть обучены понимать правила и делать прогнозы.

Количество данных, которые можно использовать, не ограничено, и фактически большее количество данных помогает модели работать лучше.

Цена неточных данных

Для бизнеса неверные данные могут иметь серьезные финансовые последствия. Некоторые неожиданные оценки вышли из попыток оценить экономический ущерб.

Также важно отметить, что действия, основанные на неточных данных, в некоторых обстоятельствах могут иметь серьезные последствия. Некоторые из этих сценариев могут быть помечены алгоритмами машинного обучения до того, как они выйдут из-под контроля.

С их помощью можно обнаружить мошеннические операции. По некоторым оценкам, эмитенты карт и банки могут сэкономить 12 миллиардов долларов США, используя модели машинного обучения.

Заключение

Быстрая аналитика с высококачественной информацией требуется большинству фирм, чтобы обеспечить преимущества в реальном времени, основанные на быстром выборе.

Для них это главный приоритет и источник конкурентного преимущества. Для этого предприятия могут использовать методы машинного обучения для тонкой настройки и улучшения существующей стратегии качества данных.

Многие поставщики инструментов и решений для работы с данными высшего качества пробовали себя в области машинного обучения в надежде повысить эффективность своих продуктов. В результате он может изменить правила игры для фирм, стремящихся повысить качество данных.

Несмотря на то, что применение машинного обучения для оценки качества данных и их дополнения находится на ранних стадиях, у него есть потенциал для обработки массивных наборов данных и улучшения качества данных.

Спасибо, что прочитали!

Ознакомьтесь с моими рекомендациями по успешному использованию данных и аналитики.

Подпишитесь на меня в Medium и Linkedin.

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate