"Posso fidarmi di questi dati?"

Nell’era nascente dell’intelligenza artificiale (AI), questa domanda diventa sempre più critica per individui e organizzazioni. L'affidabilità dei dati è la pietra angolare di un'organizzazione processo decisionale basato sui dati. Un recente sondaggio di Precisamente ha identificato il processo decisionale basato sui dati come l’obiettivo primario del 77% delle iniziative relative ai dati, ma secondo lo studio solo il 46% delle organizzazioni ha una fiducia elevata o molto elevata nei dati che supportano le proprie decisioni.

Un rapporto dal World Economic Forum sottolinea l’importanza dell’affidabilità dei dati nella realizzazione del potenziale dell’intelligenza artificiale. Mentre il 90% dei CEO pubblici e privati ​​ritiene che l’intelligenza artificiale sia essenziale per contrastare il cambiamento climatico, il 75% dei dirigenti non ha un elevato livello di fiducia nell’affidabilità dei dati che alimentano i loro progetti di dati cruciali. Garantire il successo delle future iniziative basate sui dati inizia con dati affidabili e dimostrare che i dati sono affidabili inizia definendo cos'è l'affidabilità dei datie determinare come raggiungerlo.

Che cos'è l'affidabilità dei dati?

L'affidabilità dei dati è il determinazione che i dati siano accurati, completi, coerenti e privi di errori. Garantire l'affidabilità dei dati è una componente dell'attività di un'organizzazione sforzi per l'integrità dei dati, che si estendono oltre i dati stessi fino all'infrastruttura e ai processi relativi ai dati:

• Integrità fisica disciplina le procedure per l'archiviazione e il recupero in sicurezza dei dati dai sistemi IT. Protegge da interruzioni e altre minacce esterne all'affidabilità dei dati.
• Integrità logica conferma che i dati hanno senso in vari contesti. La logica dei dati può essere compromessa da errori umani o difetti nella progettazione del sistema. L’integrità logica ha quattro aspetti:
  • Integrità del dominio si riferisce all'intervallo di valori accettabile, ad esempio numeri interi, testo o data.
  • Integrità dell'entità impedisce la duplicazione applicando chiavi primarie che identificano in modo univoco i record in una tabella di database relazionale.
  • Integrità referenziale implementa regole e procedure che mantengono la coerenza tra due tabelle del database.
  • Integrità definita dall'utente tenta di identificare gli errori che gli altri controlli di integrità non rilevano applicando le regole interne dell'organizzazione e le limitazioni sui dati.

L’affidabilità dei dati costituisce il primo passo nella creazione di solidi processi decisionali basati sui dati. La qualità delle decisioni è influenzata dall’incompletezza dei dati, dalle inesattezze dei dati e dai pregiudizi introdotti dalla mancanza di standardizzazione dei formati dei dati, da definizioni incoerenti dei dati e da metodi di raccolta dati inadeguati. Avere fiducia nell'affidabilità dei propri dati consente ai decisori di raccogliere le informazioni di cui hanno bisogno e di rispondere rapidamente ai cambiamenti delle condizioni del settore e del mercato.

Perché l'affidabilità dei dati è importante?

Un modo per misurare l'importanza dell'affidabilità dei dati è considerare il caratteristiche dei dati inaffidabili:

• impreciso i dati sono del tutto errati e fuorvianti.
• Antiquato i dati non sono più accurati e altrettanto fuorvianti.
• Incompleto nei dati mancano valori o attributi specifici, ad esempio un record del cliente senza informazioni di contatto.
• duplicare i dati possono distorcere le analisi e sprecare risorse.
• incoerente i dati esistono in diverse forme o formati all'interno dell'organizzazione.
• Irrilevante i dati non aggiungono valore nel contesto dell'analisi attuale.
• non strutturati ai dati manca un contesto che ne consenta l'analisi accurata, ad esempio testo semplice rispetto a testo in un campo di database definito.
• Non conforme i dati causano problemi ai settori regolamentati come quello sanitario e finanziario e possono portare a sanzioni legali e finanziarie.

Al contrario, dati affidabili migliorano la qualità delle decisioni aziendali, contribuiscono all’efficienza operativa dell’azienda, aumentano i livelli di soddisfazione dei clienti, rendono la gestione finanziaria più accurata e facilitano la conformità normativa. Altri vantaggi dell'affidabilità dei dati per un'organizzazione sono un marketing più efficace, costi operativi inferiori, previsioni più accurate, maggiore scalabilità e integrazioni di dati più significative e utili.

Il vantaggio più importante che le aziende ottengono da una maggiore affidabilità dei dati potrebbe essere la fiducia che costruiscono con dipendenti, partner e clienti. Se la fiducia è il fondamento delle relazioni aziendali, l’affidabilità dei dati è la strada per stabilire legami forti e duraturi e interazioni positive con parti e stakeholder interni ed esterni all’azienda. 

Come misurare l'affidabilità dei dati

Il primo passo misurazione dell’affidabilità dei dati è determinare le metriche più appropriate per il tipo specifico di dati e applicazionio “dimensione”. Alcuni parametri per l'affidabilità dei dati sono intrinseci o indipendenti da un particolare caso d'uso, come il numero totale di errori di codifica in un database. Altri sono estrinseci, nel senso che sono legati direttamente a un'attività o a un contesto specifico, come il tempo medio di caricamento di una pagina web.

Le metriche intrinseche comprendono l’accuratezza dei dati, la completezza, coerenza, freschezza, privacy e sicurezza:

• Precisione viene misurato in base a quanto bene i dati descrivono o rappresentano la situazione del mondo reale a cui si riferiscono. Ciò include se i dati possiedono gli attributi descritti nel modello dei dati e se le previsioni del modello su eventi e circostanze si dimostrano vere.
• Completezza si riferisce sia ai dati stessi che ai modelli di dati creati sulla base di tali dati. La completezza viene misurata identificando valori nulli o elementi di dati nel database e campi in cui i dati mancano completamente.
• Consistenza elimina le ridondanze e le incoerenze dei dati nei valori che sono aggregazioni reciproche. Un esempio è un database in cui i numeri di modello del prodotto utilizzati dal reparto vendite non corrispondono ai numeri di modello utilizzati dal team di produzione.
• Freschezza definisce l'attualità dei dati al momento presente, che è correlato ma non sinonimo di tempestività dei datio la pertinenza dei dati quando applicati a un'attività specifica. Ad esempio, la pubblicazione dei dati sulle vendite potrebbe subire ritardi a causa di un elenco obsoleto di rappresentanti di vendita. I dati di vendita sono accurati e tempestivi per l'analisi, ma non sono aggiornati.

Le metriche estrinseche includono rilevanza, problemi di, tempestività, usabilità e validità:

• Rilevanza garantisce che i dati forniscano le informazioni necessarie per l'attività e siano sufficienti per soddisfare tutti i casi d'uso previsti. L'irrilevanza può essere causata da ridondanze, non essere aggiornati o incompleti.
• Affidabilità si riferisce al modo in cui le parti interessate affidabili considerano i dati. Affinché i dati siano considerati veri e credibili, devono essere verificabili in termini di fonte, qualità ed eventuali distorsioni.
• Tempestività conferma che i dati sono aggiornati e disponibili per essere utilizzati per gli scopi previsti. Le informazioni aggiornate che non arrivano mai ai decisori che ne hanno bisogno sono inutili quanto le informazioni obsolete che arrivano loro immediatamente.
• usabilità determina la facilità con cui i dati possono essere accessibili e compresi dai consumatori di dati dell'organizzazione. I dati devono essere chiari e inequivocabili e devono essere accessibili utilizzando variazioni nei moduli di richiesta, nella formulazione e negli approcci.
• Validità verifica che i dati siano conformi alle regole interne dell'azienda e alle definizioni dei dati. I vari dipartimenti devono concordare metodi specifici per creare, descrivere e conservare i dati per promuovere processi aziendali coerenti ed efficienti.

Come migliorare l'affidabilità dei dati: esempi e sfide

Il miglioramento dell'affidabilità dei dati della tua azienda inizia con l'identificazione dei casi d'uso più importanti, come la previsione delle vendite, la pianificazione della forza lavoro o l'elaborazione di strategie di marketing efficaci. Ciò ti consente di concentrarti sui dati che hanno il maggiore impatto a livello di organizzazione e forniscono un terreno comune a tutte le parti interessate. Evidenzia inoltre le aree e le applicazioni che necessitano maggiormente di dati più affidabili.

Adottando le migliori pratiche per promuovere l'affidabilità dei dati, le organizzazioni ottengono vantaggi in tutto il mondo stack di dati completo: dalle origini dati e strumenti di estrazione e caricamento, ai data warehouse nel cloud e agli strumenti di trasformazione.

• Aderire agli standard di raccolta dati. Ciò riduce la variazione dei dati e promuove la coerenza in tutta l'azienda.
• Formare gli addetti alla raccolta dati affinché si concentrino sull'affidabilità. Mettere a loro disposizione strumenti e tecniche che riducano la probabilità di errori umani e informarli dei costi associati all’utilizzo di dati inaffidabili.
• Condurre controlli regolari. Gli audit dei dati identificano errori e incoerenze nei sistemi e scavano più a fondo per scoprire le cause dei problemi e determinare azioni correttive.
• Metti alla prova l'affidabilità dei tuoi strumenti e strumenti. Gli strumenti di raccolta dati includono sondaggi, questionari e strumenti di misurazione. Oltre a testare pilotamente gli strumenti, è necessario monitorare il processo di raccolta per verificarne la completezza, l'accuratezza e la coerenza dei dati.
• Pulisci i dati. Individua e rimuovi eventuali valori anomali nei dati. Identificare i valori mancanti e incoerenti e implementare metodi standard per ottenere la completezza e la coerenza dei dati.
• Creare un dizionario dei dati. Il dizionario funge da archivio centrale per i tipi di dati, le relazioni tra i dati e il significato dei dati. Ti consente di tenere traccia dell'origine dei dati, del loro formato e del modo in cui sono stati utilizzati. Serve anche come risorsa condivisa per tutte le parti interessate.
• Assicurarsi che i dati siano riproducibili. Documentare attentamente le pratiche di raccolta dei dati consente a te e ad altri di riprodurre i tuoi risultati. Le metodologie utilizzate dovrebbero essere spiegate chiaramente e tutte le versioni dei dati dovrebbero essere tracciate accuratamente.
• Applicare le politiche di governance dei dati. Assicurati che i consumatori di dati nell'azienda comprendano le politiche e le procedure sui dati relative ai controlli di accesso, alle modifiche e agli aggiornamenti al registro delle modifiche.
• Mantieni i tuoi dati sottoposti a backup e recuperabili. Preparati alla potenziale perdita di dati critici testando regolarmente i processi di ripristino dei dati.

L’affidabilità dei dati è fondamentale per creare fiducia nell’intelligenza artificiale

La grande promessa dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) dipende dalle imprese e dai consumatori superare la loro sfiducia nei confronti della tecnologia. L'affidabilità dei dati può contrastare la variabilità e le imprecisioni inerenti ai sistemi di apprendimento automatico LLM (Large Language Model). L’applicazione dei principi di affidabilità dei dati alla modellazione dell’intelligenza artificiale affronta i pregiudizi impliciti ed espliciti dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Esempi di affidabilità dei dati applicati alle innovazioni GenAI includono AI spiegabile (XAI) che migliora la trasparenza e la comprensibilità dei sistemi, e collaborazione uomo-IA, che combina l’intuizione e l’esperienza umana con l’efficienza computazionale dell’intelligenza artificiale. Sono in fase di sviluppo anche quadri etici di intelligenza artificiale che mirano all’equità e all’uguaglianza oltre all’accuratezza e all’affidabilità.

I dati sono il carburante che alimenta il business moderno, ma il loro valore diminuisce rapidamente man mano che i consumatori dei dati perdono fiducia nella loro accuratezza, integrità e affidabilità. Il modo migliore per aumentare il ritorno che la tua azienda realizza sui suoi investimenti nei dati è implementare strumenti e processi che ne salvaguardino e ne aumentino il valore.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/