«Μπορώ να εμπιστευτώ αυτά τα δεδομένα;»

Στην αυγή της τεχνητής νοημοσύνης (AI), αυτό το ερώτημα γίνεται όλο και πιο κρίσιμο για άτομα και οργανισμούς. Η αξιοπιστία των δεδομένων είναι ο ακρογωνιαίος λίθος ενός οργανισμού λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων. Μια πρόσφατη έρευνα από Ακριβώς προσδιόρισε τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων ως τον πρωταρχικό στόχο του 77% των πρωτοβουλιών δεδομένων, ωστόσο μόνο το 46% των οργανισμών έχουν υψηλή ή πολύ υψηλή εμπιστοσύνη στα δεδομένα που υποστηρίζουν τις αποφάσεις τους, σύμφωνα με τη μελέτη.

Μια έκθεση από το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ υπογραμμίζει τη σημασία της αξιοπιστίας των δεδομένων για την αξιοποίηση των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ το 90% των CEO του δημόσιου και του ιδιωτικού τομέα πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι απαραίτητη για την αντιμετώπιση της κλιματικής αλλαγής, το 75% των στελεχών δεν έχουν υψηλό επίπεδο εμπιστοσύνης στην αξιοπιστία των δεδομένων που τροφοδοτούν τα κρίσιμα έργα δεδομένων τους. Η διασφάλιση της επιτυχίας μελλοντικών πρωτοβουλιών που βασίζονται σε δεδομένα ξεκινά με αξιόπιστα δεδομένα και η απόδειξη ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα ξεκινά με τον καθορισμό τι είναι η αξιοπιστία των δεδομένων, και τον καθορισμό του τρόπου επίτευξής του.

Τι είναι η αξιοπιστία δεδομένων;

Η αξιοπιστία των δεδομένων είναι η προσδιορισμός ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, πλήρη, συνεπή και χωρίς σφάλματα. Η διασφάλιση της αξιοπιστίας των δεδομένων αποτελεί συστατικό στοιχείο ενός οργανισμού προσπάθειες για την ακεραιότητα των δεδομένων, τα οποία εκτείνονται πέρα ​​από τα ίδια τα δεδομένα στην υποδομή και τις διαδικασίες που σχετίζονται με τα δεδομένα:

• Σωματική ακεραιότητα διέπει τις διαδικασίες για την ασφαλή αποθήκευση και ανάκτηση δεδομένων από συστήματα πληροφορικής. Προστατεύει από διακοπές και άλλες εξωτερικές απειλές για την αξιοπιστία των δεδομένων.
• Λογική ακεραιότητα επιβεβαιώνει ότι τα δεδομένα έχουν νόημα σε διάφορα πλαίσια. Η λογική των δεδομένων μπορεί να τεθεί σε κίνδυνο από ανθρώπινο λάθος ή ελαττώματα στο σχεδιασμό του συστήματος. Η λογική ακεραιότητα έχει τέσσερις πτυχές:
  • Ακεραιότητα τομέα σχετίζεται με το αποδεκτό εύρος τιμών, όπως ακέραιοι, κείμενο ή ημερομηνία.
  • Ακεραιότητα οντότητας αποτρέπει την αντιγραφή εφαρμόζοντας πρωτεύοντα κλειδιά που προσδιορίζουν μοναδικά τις εγγραφές σε έναν πίνακα σχεσιακής βάσης δεδομένων.
  • Αναφορά ακεραιότητας εφαρμόζει κανόνες και διαδικασίες που διατηρούν τη συνέπεια μεταξύ δύο πινάκων βάσεων δεδομένων.
  • Ακεραιότητα που καθορίζεται από το χρήστη επιχειρεί να εντοπίσει σφάλματα που οι άλλοι έλεγχοι ακεραιότητας παραλείπουν, εφαρμόζοντας τους εσωτερικούς κανόνες του οργανισμού και τους περιορισμούς στα δεδομένα.

Η αξιοπιστία των δεδομένων χρησιμεύει ως το πρώτο βήμα για τη δημιουργία ισχυρών διαδικασιών λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα. Η ποιότητα των αποφάσεων επηρεάζεται από την έλλειψη πληρότητας των δεδομένων, τις ανακρίβειες δεδομένων και τις προκαταλήψεις που εισάγονται από την έλλειψη τυποποίησης των μορφών δεδομένων, τους ασυνεπείς ορισμούς δεδομένων και τις ακατάλληλες μεθόδους συλλογής δεδομένων. Η εμπιστοσύνη στην αξιοπιστία των δεδομένων σας επιτρέπει στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να συλλέγουν τις πληροφορίες που χρειάζονται και να ανταποκρίνονται γρήγορα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες του κλάδου και της αγοράς.

Γιατί είναι σημαντική η αξιοπιστία δεδομένων;

Ένας τρόπος για να μετρήσετε τη σημασία της αξιοπιστίας των δεδομένων είναι λαμβάνοντας υπόψη το χαρακτηριστικά αναξιόπιστων δεδομένων:

• Ανακριβής Τα δεδομένα είναι εντελώς λανθασμένα και παραπλανητικά.
• Απαρχαιωμένος τα δεδομένα δεν είναι πλέον ακριβή και εξίσου παραπλανητικά.
• Ατελής στα δεδομένα λείπουν τιμές ή δεν διαθέτουν συγκεκριμένα χαρακτηριστικά, όπως μια εγγραφή πελάτη χωρίς στοιχεία επικοινωνίας.
• αντίγραφο Τα δεδομένα μπορούν να παραμορφώσουν τις αναλύσεις και να σπαταλήσουν πόρους.
• Ασυνεπής δεδομένα υπάρχουν σε διαφορετικές μορφές ή μορφές εντός του οργανισμού.
• Ασχετος Τα δεδομένα δεν προσθέτουν αξία στο πλαίσιο της τρέχουσας ανάλυσης.
• Αδόμητες Τα δεδομένα δεν διαθέτουν ένα πλαίσιο που να επιτρέπει την ακριβή ανάλυσή τους, όπως απλό κείμενο έναντι κειμένου σε ένα καθορισμένο πεδίο βάσης δεδομένων.
• Μη συμμορφούμενο Τα δεδομένα προκαλούν προβλήματα σε ρυθμιζόμενες βιομηχανίες, όπως η υγειονομική περίθαλψη και η χρηματοδότηση και μπορεί να οδηγήσουν σε νομικές και οικονομικές κυρώσεις.

Αντίθετα, τα αξιόπιστα δεδομένα βελτιώνουν την ποιότητα των επιχειρηματικών αποφάσεων, συμβάλλουν στη λειτουργική αποτελεσματικότητα της εταιρείας, ενισχύουν τα επίπεδα ικανοποίησης των πελατών, κάνουν την οικονομική διαχείριση πιο ακριβή και διευκολύνουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς. Άλλα οφέλη της αξιοπιστίας των δεδομένων για έναν οργανισμό είναι το πιο αποτελεσματικό μάρκετινγκ, το χαμηλότερο λειτουργικό κόστος, η ακριβέστερη πρόβλεψη, η βελτιωμένη επεκτασιμότητα και οι πιο ουσιαστικές και χρήσιμες ενοποιήσεις δεδομένων.

Το πιο σημαντικό πλεονέκτημα που αποκομίζουν οι εταιρείες από τη μεγαλύτερη αξιοπιστία δεδομένων μπορεί να είναι η εμπιστοσύνη που οικοδομούν με τους υπαλλήλους, τους συνεργάτες και τους πελάτες. Εάν η εμπιστοσύνη είναι το θεμέλιο των επιχειρηματικών σχέσεων, η αξιοπιστία των δεδομένων είναι η οδός για τη δημιουργία ισχυρών, μακροχρόνιων δεσμών και θετικών αλληλεπιδράσεων με μέρη και ενδιαφερόμενα μέρη εντός και εκτός της εταιρείας. 

Πώς να μετρήσετε την αξιοπιστία δεδομένων

Το πρώτο βήμα μέτρηση της αξιοπιστίας των δεδομένων είναι ο προσδιορισμός των καταλληλότερων μετρήσεων για το συγκεκριμένο είδος δεδομένων και εφαρμογής, ή "διάσταση". Ορισμένες μετρήσεις για την αξιοπιστία δεδομένων είναι εγγενείς ή ανεξάρτητες από μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης, όπως ο συνολικός αριθμός σφαλμάτων κωδικοποίησης σε μια βάση δεδομένων. Άλλα είναι εξωγενή, που σημαίνει ότι συνδέονται άμεσα με μια συγκεκριμένη εργασία ή πλαίσιο, όπως ο μέσος χρόνος φόρτωσης μιας ιστοσελίδας.

Οι εγγενείς μετρήσεις περιλαμβάνουν την ακρίβεια των δεδομένων, την πληρότητα, συνοχή, φρεσκάδα και απόρρητο και ασφάλεια:

• Ακρίβεια μετριέται από το πόσο καλά τα δεδομένα περιγράφουν ή αντιπροσωπεύουν την πραγματική κατάσταση στην οποία αναφέρονται. Αυτό περιλαμβάνει εάν τα δεδομένα διαθέτουν τα χαρακτηριστικά που περιγράφονται στο μοντέλο δεδομένων και εάν οι προβλέψεις του μοντέλου για γεγονότα και περιστάσεις αποδεικνύονται αληθείς.
• Πληρότητα σχετίζεται τόσο με τα ίδια τα δεδομένα όσο και με τα μοντέλα δεδομένων που δημιουργήθηκαν με βάση αυτά τα δεδομένα. Η πληρότητα μετριέται με τον εντοπισμό μηδενικών τιμών ή στοιχείων δεδομένων στη βάση δεδομένων και πεδίων όπου λείπουν εντελώς δεδομένα.
• Συνοχή εξαλείφει πλεονασμούς δεδομένων και ασυνέπειες σε τιμές που είναι συναθροίσεις μεταξύ τους. Ένα παράδειγμα είναι μια βάση δεδομένων στην οποία οι αριθμοί μοντέλων προϊόντων που χρησιμοποιούνται από το τμήμα πωλήσεων δεν ταιριάζουν με τους αριθμούς μοντέλων που χρησιμοποιούνται από την ομάδα παραγωγής.
• Φρεσκάδα ορίζει την τρέχουσα κατάσταση των δεδομένων την παρούσα στιγμή, η οποία σχετίζεται αλλά όχι συνώνυμη με επικαιρότητα δεδομένων, ή τη συνάφεια των δεδομένων όταν εφαρμόζονται σε μια συγκεκριμένη εργασία. Για παράδειγμα, τα στοιχεία πωλήσεων ενδέχεται να καθυστερήσουν να αναρτηθούν από έναν απαρχαιωμένο κατάλογο αντιπροσώπων πωλήσεων. Τα δεδομένα πωλήσεων είναι ακριβή και επίκαιρα για ανάλυση, αλλά δεν είναι επίκαιρα.

Οι εξωτερικές μετρήσεις περιλαμβάνουν συνάφεια, αξιοπιστία, επικαιρότητα, χρηστικότητα και εγκυρότητα:

• Συνάφεια διασφαλίζει ότι τα δεδομένα παρέχουν την απαραίτητη εικόνα για την εργασία και επαρκούν για την κάλυψη όλων των προβλεπόμενων περιπτώσεων χρήσης. Η ασχετοσύνη μπορεί να προκληθεί από απολύσεις, μη ενημερωμένες ή ελλιπείς.
• Αξιοπιστία αναφέρεται στο πόσο αξιόπιστα θεωρούν τα δεδομένα τα ενδιαφερόμενα μέρη. Για να θεωρούνται αληθή και αξιόπιστα τα δεδομένα, πρέπει να είναι επαληθεύσιμα όσον αφορά την πηγή τους, την ποιότητά τους και τυχόν προκαταλήψεις.
• Επικαιρότητα επιβεβαιώνει ότι τα δεδομένα είναι ενημερωμένα και διαθέσιμα για χρήση για τους σκοπούς που προορίζονται. Οι ενημερωμένες πληροφορίες που δεν φτάνουν ποτέ στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων που τις χρειάζονται είναι τόσο άχρηστες όσο οι ξεπερασμένες πληροφορίες που τους έρχονται αμέσως.
• Ευχρηστία καθορίζει πόσο εύκολα τα δεδομένα είναι προσβάσιμα και κατανοητά από τους καταναλωτές δεδομένων του οργανισμού. Τα δεδομένα πρέπει να είναι σαφή και ξεκάθαρα και πρέπει να είναι προσβάσιμα χρησιμοποιώντας παραλλαγές των εντύπων αιτημάτων, τη διατύπωση και τις προσεγγίσεις.
• Εγκυρότητα επαληθεύει ότι τα δεδομένα συμμορφώνονται με τους εσωτερικούς κανόνες και τους ορισμούς δεδομένων της εταιρείας. Διάφορα τμήματα πρέπει να συμφωνήσουν σε συγκεκριμένες μεθόδους για τη δημιουργία, την περιγραφή και τη διατήρηση δεδομένων για την προώθηση συνεπών και αποτελεσματικών επιχειρηματικών διαδικασιών.

Πώς να βελτιώσετε την αξιοπιστία δεδομένων: Παραδείγματα και προκλήσεις

Η ενίσχυση της αξιοπιστίας των δεδομένων της εταιρείας σας ξεκινά με τον εντοπισμό των πιο σημαντικών περιπτώσεων χρήσης, όπως η πρόβλεψη πωλήσεων, ο σχεδιασμός του εργατικού δυναμικού ή ο σχεδιασμός αποτελεσματικών στρατηγικών μάρκετινγκ. Αυτό σας επιτρέπει να εστιάσετε στα δεδομένα που έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο σε ολόκληρο τον οργανισμό και παρέχουν κοινό έδαφος για όλους τους ενδιαφερόμενους. Υπογραμμίζει επίσης τις περιοχές και τις εφαρμογές που έχουν μεγαλύτερη ανάγκη από πιο αξιόπιστα δεδομένα.

Με την υιοθέτηση βέλτιστων πρακτικών για την προώθηση της αξιοπιστίας των δεδομένων, οι οργανισμοί αντιλαμβάνονται τα οφέλη σε όλο τον κόσμο πλήρης στοίβα δεδομένων: από πηγές δεδομένων και εργαλεία εξαγωγής και φόρτωσης, έως αποθήκες δεδομένων cloud και εργαλεία μετασχηματισμού.

• Τηρείτε τα πρότυπα συλλογής δεδομένων. Αυτό μειώνει τις διαφορές στα δεδομένα και προωθεί τη συνέπεια σε όλη την εταιρεία.
• Εκπαιδεύστε τους συλλέκτες δεδομένων να εστιάζουν στην αξιοπιστία. Θέστε στη διάθεσή τους εργαλεία και τεχνικές που μειώνουν την πιθανότητα ανθρώπινων σφαλμάτων και ενημερώστε τους για το κόστος που σχετίζεται με τη χρήση αναξιόπιστων δεδομένων.
• Διεξάγετε τακτικούς ελέγχους. Οι έλεγχοι δεδομένων εντοπίζουν σφάλματα και ασυνέπειες στα συστήματα και ψάχνουν βαθύτερα για να ανακαλύψουν τις αιτίες των προβλημάτων και να καθορίσουν διορθωτικές ενέργειες.
• Ελέγξτε την αξιοπιστία των εργαλείων και των οργάνων σας. Τα εργαλεία συλλογής δεδομένων περιλαμβάνουν έρευνες, ερωτηματολόγια και εργαλεία μέτρησης. Εκτός από την πιλοτική δοκιμή των εργαλείων, πρέπει να παρακολουθείτε τη διαδικασία συλλογής για πληρότητα, ακρίβεια και συνέπεια δεδομένων.
• Καθαρίστε τα δεδομένα. Εντοπίστε και αφαιρέστε τυχόν ακραίες τιμές στα δεδομένα. Προσδιορίστε τιμές που λείπουν και ασυνεπείς και εφαρμόστε τυπικές μεθόδους για την επίτευξη πληρότητας και συνέπειας δεδομένων.
• Δημιουργήστε ένα λεξικό δεδομένων. Το λεξικό χρησιμεύει ως κεντρικός χώρος αποθήκευσης για τύπους δεδομένων, σχέσεις δεδομένων και σημασία δεδομένων. Σας επιτρέπει να παρακολουθείτε την πηγή των δεδομένων, τη μορφή τους και τον τρόπο χρήσης τους. Λειτουργεί επίσης ως κοινός πόρος για όλους τους ενδιαφερόμενους.
• Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι αναπαραγώγιμα. Η προσεκτική τεκμηρίωση των πρακτικών συλλογής δεδομένων σας επιτρέπει σε εσάς και σε άλλους να αναπαράγετε τα αποτελέσματά σας. Οι χρησιμοποιούμενες μεθοδολογίες θα πρέπει να επεξηγούνται με σαφήνεια και όλες οι εκδόσεις των δεδομένων θα πρέπει να παρακολουθούνται με ακρίβεια.
• Εφαρμόστε πολιτικές Διακυβέρνησης Δεδομένων. Βεβαιωθείτε ότι οι καταναλωτές δεδομένων στην εταιρεία κατανοούν τις πολιτικές και τις διαδικασίες δεδομένων σας σχετικά με τους ελέγχους πρόσβασης, τις τροποποιήσεις και τις ενημερώσεις στο αρχείο καταγραφής αλλαγών.
• Διατηρήστε αντίγραφα ασφαλείας και ανάκτηση των δεδομένων σας. Προετοιμαστείτε για την πιθανή απώλεια κρίσιμων δεδομένων δοκιμάζοντας τακτικά τις διαδικασίες ανάκτησης δεδομένων.

Η αξιοπιστία δεδομένων είναι το κλειδί για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης στην τεχνητή νοημοσύνη

Η μεγάλη υπόσχεση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης (GenAI) εξαρτάται από τις επιχειρήσεις και τους καταναλωτές ξεπερνώντας τη δυσπιστία τους για την τεχνολογία. Η αξιοπιστία των δεδομένων μπορεί να εξουδετερώσει τη μεταβλητότητα και τις ανακρίβειες που είναι εγγενείς στα συστήματα μηχανικής εκμάθησης μοντέλων μεγάλων γλωσσών (LLM). Η εφαρμογή αρχών αξιοπιστίας δεδομένων στη μοντελοποίηση τεχνητής νοημοσύνης αντιμετωπίζει την άρρητη και ρητή μεροληψία του περιεχομένου που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Παραδείγματα αξιοπιστίας δεδομένων που εφαρμόζονται στις καινοτομίες GenAI περιλαμβάνουν εξηγήσιμη AI (XAI) που ενισχύει τη διαφάνεια και την κατανόηση των συστημάτων και συνεργασία ανθρώπου-AI, που συνδυάζει την ανθρώπινη διαίσθηση και εμπειρία με την υπολογιστική αποτελεσματικότητα του AI. Επίσης, βρίσκονται υπό ανάπτυξη πλαίσια ηθικής τεχνητής νοημοσύνης που αγωνίζονται για δικαιοσύνη και ισότητα εκτός από την ακρίβεια και την αξιοπιστία.

Τα δεδομένα είναι το καύσιμο που τροφοδοτεί τις σύγχρονες επιχειρήσεις, αλλά η αξία αυτών των δεδομένων μειώνεται κατακόρυφα καθώς οι καταναλωτές δεδομένων χάνουν την εμπιστοσύνη τους στην ακρίβεια, την ακεραιότητα και την αξιοπιστία τους. Ο καλύτερος τρόπος για να βελτιώσετε την απόδοση που πραγματοποιεί η εταιρεία σας από τις επενδύσεις της σε δεδομένα είναι να εφαρμόσετε εργαλεία και διαδικασίες που προστατεύουν και ενισχύουν την αξία της.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/