"האם אני יכול לסמוך על הנתונים האלה?"
בעידן השחר של הבינה המלאכותית (AI), שאלה זו הופכת יותר ויותר קריטית עבור אנשים וארגונים. אמינות נתונים היא אבן היסוד של ארגון קבלת החלטות מונחית נתונים. סקר שנערך לאחרונה מ בדיוק זיהה קבלת החלטות מונעת נתונים כיעד העיקרי של 77% מיוזמות הנתונים, אך רק ל-46% מהארגונים יש אמון גבוה או גבוה מאוד בנתונים התומכים בהחלטותיהם, לפי המחקר.
דו"ח של פורום הכלכלי עולמי מדגיש את החשיבות של מהימנות הנתונים למימוש הפוטנציאל של AI. בעוד ש-90% מהמנכ"לים הציבוריים והפרטיים מאמינים ש-AI חיונית למניעת שינויי אקלים, ל-75% מהמנהלים אין רמה גבוהה של אמון באמינות הנתונים המניעים את פרויקטי הנתונים החיוניים שלהם. הבטחת ההצלחה של יוזמות עתידיות מונעות נתונים מתחילה בנתונים מהימנים, והוכחה שהנתונים מהימנים מתחילה בהגדרה מהי אמינות נתונים, וקביעה כיצד להשיג זאת.
מהי אמינות נתונים?
מהימנות הנתונים היא נחישות שהנתונים מדויקים, מלאים, עקביים וללא שגיאות. הבטחת מהימנות הנתונים היא מרכיב של ארגון מאמצי שלמות נתונים, המתרחבים מעבר לנתונים עצמם לתשתית ולתהליכים הקשורים לנתונים:
- שלמות פיזית מסדיר את הנהלים לאחסון ואחזור בטוח של נתונים ממערכות IT. הוא מגן מפני הפסקות ואיומים חיצוניים אחרים על מהימנות הנתונים.
- שלמות לוגית מאשר שהנתונים הגיוניים בהקשרים שונים. הלוגיקה של הנתונים עלולה להיפגע עקב טעות אנוש או פגמים בתכנון המערכת. לשלמות לוגית יש ארבעה היבטים:
- שלמות הדומיין מתייחס לטווח המקובל של ערכים, כגון מספרים שלמים, טקסט או תאריך.
- שלמות הישות מונע כפילות על ידי החלת מפתחות ראשיים המזהים באופן ייחודי רשומות בטבלת מסד נתונים יחסי.
- שלמות קשרים מיישמת כללים ונהלים השומרים על עקביות בין שתי טבלאות מסד נתונים.
- יושרה מוגדרת על ידי המשתמש מנסה לזהות שגיאות שבדיקות התקינות האחרות מחמיצות על ידי יישום הכללים הפנימיים וההגבלות של הארגון על הנתונים.
מהימנות נתונים משמשת כשלב ראשון ביצירת תהליכי קבלת החלטות מונעי נתונים חזקים. איכות ההחלטות מושפעת מחוסר השלמות של הנתונים, אי דיוקים בנתונים והטיות הנובעות מהיעדר סטנדרטיזציה של פורמטים של נתונים, הגדרות נתונים לא עקביות ושיטות איסוף נתונים לא נאותות. ביטחון באמינות הנתונים שלך מאפשר למקבלי ההחלטות לאסוף את המידע שהם צריכים ולהגיב במהירות לתנאי התעשייה והשוק המשתנים.
מדוע חשובה אמינות נתונים?
דרך אחת למדוד את החשיבות של מהימנות הנתונים היא על ידי התחשבות ב מאפיינים של נתונים לא אמינים:
- לא מדויק הנתונים שגויים ומטעים.
- מְיוּשָׁן הנתונים כבר אינם מדויקים ומטעים באותה מידה.
- לא שלם בנתונים חסרים ערכים או חסרים מאפיינים ספציפיים, כגון רשומת לקוח ללא פרטי קשר.
- לשכפל נתונים יכולים להטות ניתוחים ולבזבז משאבים.
- לא עקבי נתונים קיימים בצורות או פורמטים שונים בתוך הארגון.
- לא רלוונטי לנתונים אין ערך מוסף בהקשר של הניתוח הנוכחי.
- לא מובנה לנתונים אין הקשר המאפשר לנתח אותם בצורה מדויקת, כגון טקסט רגיל לעומת טקסט בשדה מסד נתונים מוגדר.
- לא תואם נתונים גורמים לבעיות עבור תעשיות מוסדרות כגון שירותי בריאות ופיננסים ועלולים להוביל לקנסות משפטיים ופיננסיים.
לעומת זאת, נתונים אמינים משפרים את איכות ההחלטות העסקיות, תורמים ליעילות התפעולית של החברה, מעלים את רמות שביעות הרצון של הלקוחות, הופכים את הניהול הפיננסי למדויק יותר ומאפשרים ציות לרגולציה. יתרונות נוספים של אמינות נתונים לארגון הם שיווק יעיל יותר, עלויות תפעול נמוכות יותר, חיזוי מדויק יותר, מדרגיות משופרת ושילובי נתונים משמעותיים ושימושיים יותר.
היתרון החשוב ביותר שחברות משיגות מאמינות נתונים רבה יותר עשוי להיות האמון שהן בונות עם עובדים, שותפים ולקוחות. אם אמון הוא הבסיס לקשרים עסקיים, אמינות נתונים היא הדרך ליצירת קשרים חזקים וארוכי טווח ואינטראקציות חיוביות עם צדדים ובעלי עניין בתוך החברה ומחוצה לה.
כיצד למדוד אמינות נתונים
השלב הראשון פנימה מדידת מהימנות הנתונים הוא לקבוע את המדדים המתאימים ביותר עבור סוג ספציפי של נתונים ויישום, או "מימד". כמה מדדים לאמינות נתונים הם מהותיים, או בלתי תלויים במקרה שימוש מסוים, כגון המספר הכולל של שגיאות קידוד במסד נתונים. אחרים הם חיצוניים, כלומר הם קשורים ישירות למשימה או הקשר ספציפיים, כגון זמן הטעינה הממוצע של דף אינטרנט.
מדדים מהותיים כוללים דיוק נתונים, שלמות, עקביות, טריות ופרטיות ואבטחה:
- דיוק נמדדת לפי מידת הצורה שבה הנתונים מתארים או מייצגים את המצב בעולם האמיתי אליו הם מתקשרים. זה כולל האם לנתונים יש את התכונות המתוארות במודל הנתונים, והאם תחזיות המודל לגבי אירועים ונסיבות מתבררות כנכונות.
- שְׁלֵמוּת מתייחס הן לנתונים עצמם והן למודלים של הנתונים שנוצרו על סמך אותם נתונים. השלמות נמדדת על ידי זיהוי ערכי null או רכיבי נתונים במסד הנתונים, ושדות שבהם הנתונים חסרים לחלוטין.
- עֲקֵבִיוּת משרש יתירות נתונים וחוסר עקביות בערכים שהם צבירות אחד של השני. דוגמה לכך היא מסד נתונים שבו מספרי דגמי המוצרים המשמשים את מחלקת המכירות אינם תואמים למספרי הדגמים המשמשים את צוות הייצור.
- רעננות מגדיר את העדכניות של הנתונים ברגע הנוכחי, הקשורים אך לא שם נרדף עמידה בזמנים של הנתונים, או הרלוונטיות של הנתונים כשהם מיושמים על משימה ספציפית. לדוגמה, נתוני מכירות עשויים להתעכב מפרסום על ידי רשימת נציגי מכירות לא מעודכנת. נתוני המכירות מדויקים ומתוכננים לניתוח, אך אינם עדכניים.
מדדים חיצוניים כוללים הרלוונטיות, אמינות, עדכניות, שימושיות ותקפות:
- רלוונטי מבטיח שהנתונים מספקים את התובנה הדרושה למשימה, ומספיקים כדי לעמוד בכל מקרי השימוש המיועדים. חוסר רלוונטיות יכול להיגרם מפיטורים, מיושן או חוסר שלם.
- אמינות מתייחס לאופן שבו בעלי עניין מהימנים רואים בנתונים. כדי שהנתונים ייחשבו אמיתיים ואמינים, עליהם להיות ניתנים לאימות מבחינת מקורם, איכותם וכל הטיות פוטנציאליות.
- עִתוּי נָכוֹן מאשרת שהנתונים מעודכנים וזמינים לשימוש למטרותיו המיועדות. מידע עדכני שלעולם לא מגיע למקבלי ההחלטות הזקוקים לו הוא חסר תועלת כמו מידע לא מעודכן שמגיע אליהם מיד.
- שְׁמִישׁוּת קובע באיזו קלות ניתן לגשת לנתונים ולהבין אותם על ידי צרכני הנתונים של הארגון. הנתונים חייבים להיות ברורים וחד משמעיים, והם חייבים להיות נגישים באמצעות וריאציות של טפסי בקשה, ניסוח וגישות.
- תוקף מוודא שהנתונים תואמים את הכללים הפנימיים והגדרות הנתונים של החברה. מחלקות שונות חייבות להסכים על שיטות ספציפיות ליצירה, תיאור ותחזוקה של נתונים כדי לקדם תהליכים עסקיים עקביים ויעילים.
כיצד לשפר את מהימנות הנתונים: דוגמאות ואתגרים
שיפור המהימנות של הנתונים של החברה שלך מתחיל בזיהוי מקרי השימוש החשובים ביותר, כגון תחזית מכירות, תכנון כוח אדם או תכנון אסטרטגיות שיווק יעילות. זה מאפשר לך להתמקד בנתונים שיש להם את ההשפעה הגדולה ביותר בארגון ומספקים בסיס משותף לכל מחזיקי העניין. זה גם מדגיש את התחומים והיישומים הזקוקים ביותר לנתונים אמינים יותר.
על ידי אימוץ שיטות עבודה מומלצות לקידום מהימנות נתונים, ארגונים מבינים יתרונות ברחבי העולם מחסנית נתונים מלאה: ממקורות נתונים וכלי חילוץ וטעינה, למחסני נתונים בענן וכלי טרנספורמציה.
- הקפדה על תקני איסוף נתונים. זה מפחית את השונות בנתונים ומקדם עקביות בכל החברה.
- הדרכת אספני נתונים להתמקד באמינות. העמידו לרשותם כלים וטכניקות המפחיתות את הסבירות לטעויות אנוש, והודיעו להם על העלויות הכרוכות בשימוש בנתונים לא אמינים.
- ביצוע ביקורות שוטפות. ביקורות נתונים מזהות שגיאות וחוסר עקביות במערכות, וחופרים לעומק כדי לגלות את הגורמים לבעיות ולקבוע פעולות מתקנות.
- בדוק את האמינות של הכלים והמכשירים שלך. מכשירי איסוף הנתונים כוללים סקרים, שאלונים וכלי מדידה. בנוסף לבדיקת פיילוט של הכלים, עליך לעקוב אחר תהליך האיסוף לצורך שלמות, דיוק ועקביות הנתונים.
- נקה את הנתונים. איתור והסר חריגים בנתונים. זיהוי ערכים חסרים ובלתי עקביים ויישום שיטות סטנדרטיות להשגת שלמות נתונים ועקביות.
- צור מילון נתונים. המילון משמש כמאגר מרכזי לסוגי נתונים, קשרי נתונים ומשמעות נתונים. זה מאפשר לך לעקוב אחר מקור הנתונים, הפורמט שלהם וכיצד נעשה בהם שימוש. זה גם משמש כמשאב משותף לכל בעלי העניין.
- ודא שהנתונים ניתנים לשחזור. תיעוד זהיר של שיטות איסוף הנתונים שלך מאפשר לך ולאחרים לשחזר את התוצאות שלך. יש להסביר בבירור את המתודולוגיות בהן נעשה שימוש, ולעקוב אחר כל גרסאות הנתונים בצורה מדויקת.
- החל את מדיניות ממשל הנתונים. ודא שצרכני הנתונים בחברה מבינים את מדיניות הנתונים והנהלים שלך לגבי בקרות גישה, שינויים ועדכונים ביומן השינויים.
- שמור את הנתונים שלך מגובים וניתנים לשחזור. התכונן לאובדן פוטנציאלי של נתונים קריטיים על ידי בדיקת תהליכי שחזור הנתונים שלך באופן קבוע.
אמינות נתונים היא המפתח לבניית אמון בבינה מלאכותית
ההבטחה הגדולה של בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI) תלויה בעסקים ובצרכנים להתגבר על חוסר האמון שלהם בטכנולוגיה. מהימנות הנתונים יכולה לנטרל את השונות ואי הדיוקים הטבועים במערכות למידת מכונה של מודלים גדולים של שפה (LLM). החלת עקרונות מהימנות נתונים על מודלים של בינה מלאכותית מתייחסת להטיה המרומזת והמפורשת של תוכן שנוצר בינה מלאכותית.
דוגמאות לאמינות נתונים המיושמת על חידושי GenAI כוללות AI להסבר (XAI) המשפרת את השקיפות וההבנה של המערכות, ו שיתוף פעולה אנושי-AI, המשלבת אינטואיציה וניסיון אנושיים עם היעילות החישובית של AI. כמו כן, נמצאות בפיתוח מסגרות AI אתיות השואפות להוגנות ושוויון בנוסף לדיוק ואמינות.
נתונים הם הדלק שמניע את העסקים המודרניים, אך ערכם של נתונים אלה יורד באופן חד כאשר צרכני הנתונים מאבדים את האמון בדייקנות, ביושרה ובאמינות שלהם. הדרך הטובה ביותר לשפר את התשואה שהחברה שלך משיגה על השקעותיה בנתונים היא ליישם כלים ותהליכים ששומרים על הערך שלה ומשפרים אותה.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/
