数据质量对于成功的AI/ML建模的重要性

野生智能 (AI) 和机械进修 (ML) 技术有能够完全改变很多行业。但 AI 和 ML 有一个不为人知的致命弱点。Refiniv在2019年“更聪明的人类、更聪明的机械：野生智能/机械进修全球研讨”中停止的一项研讨表白，摆设和采用野生智能和机械进修的最大障碍是数据质量差。来自替换资本和非结构化数据的数据正变得越来越重要，但在它们的看法变得真正有代价之前必须对其停止“提炼”。

“garbage in, garbage out”这句话适用于 AI/ML 摆设——假如你给模子供给坏数据，分析和成果也会低于标准。按照 Refiniv观察，66%的受访者暗示，糟糕的数据质量会影响他们摆设机械进修和野生智能技术的才能。该报告还表白，在ML模子中处置新数据的四个应战中的三个与数据质量有关。这些应战包括有关数据历史、覆盖范围和整体的正确信息，识别不完整或损坏的记录，以及清算和治理数据。数据科学家面临的最大应战之一是找到高质量的数据，由于他们必须花费 80-90% 的时候来清算和标准化不良数据。

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为什么数据质量很重要？

在停止数据分析时，不管能否用于野生智能，数据质量都极为重要。数据质量有两个组成部分：

1.缺失数据

2.数据不正确

这两方面都存在很大题目，每个题目标影响只能按照具体情况来肯定。假如ML模子中不支持数据质量，则会致使误解和毛病揣度。研讨表白，公司在分析自己的公司数据的同时，也会分析市场数据和非结构化数据，这意味着他们正在连系三种分歧的数据源来获得洞察力。传统上，结构化数据一向是强大的定量分析的关键，非结构化数据是公司面临的首要应战。来自其他来历的数据大多是非结构化的，需要对其停止改良和考证以确保正确性。

自然说话处置 (NLP) 等机械进修方式用于构建和优化基于文本的数据，Facebook 和谷歌一向很是关注非结构化数据，他们的成功是使非结构化数据更轻易、更正确、更有用。虽然 ML 使从非结构化数据源中提取信息变得加倍轻易，但需要大量的技能和耐心来练习ML模子，这照旧是一个耗时的进程。

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移动利用法式：缺少与 AI 诠释的链接

确保数据质量杰出的最好方式是从易于拜候的牢靠来历获得数据。对于可信来历，利用移动利用法式能够一种是方式。与很多构造仍在利用的传统纸质表格相比，移动利用法式可让您更好地控制数据质量，而且您可以在需要时轻松拜候数字数据。

移动利用法式是野生智能实施的关键，由于它们可以进步数据质量。传统数据来自纸质流程，凡是轻易出现报酬毛病。假如数据质量差，野生智能也会遭到影响，更不用说您将面临纸质表格丧失的信息或时候提早。而且，用基于移动利用法式的数字表格取代这些流程，将消除毛病并进步数据质量。移动利用法式可以自动捕捉时候、位置和数据等信息，甚至可以考证计较、数字签名、条形码和读数。出格是当现场数据用作模子的关键数据源时，收集现场数据的移动利用法式对于成功实施 AI 相当重要。

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不良数据的现实本钱

我们能够没成心想到，不良数据能够会花费很多钱（每笔记录高达10美圆）。数据质量公司的一份报告“不良数据的现实本钱”指出，员工收集的信息中有高达20%是不正确的。该报告表白，考证信息每笔记录的本钱高达1美圆。这笔钱用于付出员工人为、运转计较机的本钱以及利用考证处理计划。

可是，每笔记录一美圆似乎具有误导性，由于假如利用批处置停止考证，本钱会大大增加。然后本钱将上升到每笔记录10美圆，假如公司没有检查记录的机制，这个数字也会被低估。由于退回的邮件、错放的货物和错失的营销机遇，每笔记录的用度能够高达100美圆。这意味着您将损失支出而且不能不在运输进程中花费大量资金。简而言之，不良数据不但需要花费金钱来提炼和修复，而且还会由于公司没法向客户托付和打仗潜伏客户而形成支出损失。

只管削减不良数据的最好方式是实现无纸化和数字化一切流程。经过无纸化、进步生产力和削减处置不良数据的隐性本钱，您可以节省大量资金。构立功用强大的利用法式将帮助您的公司节省时候并下降本钱。当一切都可以在最少的野生干涉下数字化时，基于纸张的流程需要花费大量时候和劳动力来治理。

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移动利用法式天生器

要建造可以促进您的营业流程的移动利用法式，您将需要合适的利用法式构建器来为任何移动装备构建移动表单并实现无纸化。为此，低代码开辟平台能够是理想的挑选，由于它们答应百姓开辟职员构建企业利用法式。很多低代码开辟平台可以利用最新的移动利用法式功用（如 GPS、相机等）在几分钟内开辟出基于移动装备的表单，以正确快速地捕捉数据。

文章原链接：https://www.iotforall.com/the-importance-of-data-quality-for-successful-ai