「このデータは信頼できますか？」

人工知能 (AI) の黎明期において、この問題は個人や組織にとってますます重要になっています。データの信頼性は組織の基盤です データ駆動型の意思決定。最近の調査によると、 正確に 調査によると、データ主導の意思決定がデータ イニシアチブの 77% の主な目標であると特定されていますが、意思決定をサポートするデータを高いまたは非常に信頼している組織は 46% のみです。

からの報告書   AI の可能性を実現する上でのデータの信頼性の重要性を強調しています。官民の CEO の 90% は、AI が気候変動対策に不可欠であると信じていますが、経営幹部の 75% は、重要なデータ プロジェクトを推進するデータの信頼性に対して高いレベルの信頼を持っていません。将来のデータドリブンな取り組みの確実な成功は、信頼できるデータから始まり、データが信頼できることを証明することは、以下を定義することから始まります。 データの信頼性とは何か、そしてそれを達成する方法を決定します。

データの信頼性とは何ですか?

データの信頼性というのは、 決定 データが正確、完全、一貫性があり、エラーがないこと。データの信頼性を確保することは、組織の重要な要素です。 データの完全性への取り組みこれは、データそのものを超えて、データに関連するインフラストラクチャとプロセスにまで及びます。

• 物理的完全性 IT システムにデータを安全に保存および取得するための手順を規定します。データの信頼性に対する機能停止やその他の外部の脅威から保護します。
• 論理的整合性 データがさまざまなコンテキストで意味をなすことを確認します。データのロジックは、人的ミスやシステム設計の欠陥によって損なわれる可能性があります。論理的整合性には次の 4 つの側面があります。
  • ドメインの整合性 整数、テキスト、日付などの値の許容範囲に関連します。
  • エンティティの完全性 リレーショナル データベース テーブル内のレコードを一意に識別する主キーを適用することで重複を防ぎます。
  • 参照整合性 2 つのデータベース テーブル間の一貫性を維持するルールと手順を実装します。
  • ユーザー定義の整合性 組織独自の内部ルールと制限をデータに適用することで、他の整合性チェックで見逃されるエラーを特定しようとします。

データの信頼性は、堅牢なデータ主導の意思決定プロセスを作成するための最初のステップとして機能します。意思決定の質は、データの不完全性、データの不正確さ、データ形式の標準化の欠如、一貫性のないデータ定義、不適切なデータ収集方法によってもたらされるバイアスによって影響を受けます。データの信頼性を確信することで、意思決定者は必要な情報を収集し、業界や市場の状況の変化に迅速に対応できるようになります。

データの信頼性が重要なのはなぜですか?

データの信頼性の重要性を測る 1 つの方法は、次のことを考慮することです。 信頼できないデータの特徴:

• 不正確 データは完全に間違っており、誤解を招きます。
• 古い データはもはや正確ではなく、同様に誤解を招きます。
• 不完全 データに値が欠落しているか、連絡先情報のない顧客レコードなどの特定の属性が欠落しています。
• 重複ファイル データによって分析が歪められ、リソースが浪費される可能性があります。
• 不一致 データは組織内にさまざまな形式で存在します。
• 無関係 データは現在の分析のコンテキストでは価値を付加しません。
• 非構造化 データには、プレーン テキストと定義されたデータベース フィールド内のテキストなど、正確に分析できるコンテキストが欠けています。
• 非準拠 データは医療や金融などの規制業界に問題を引き起こし、法的および金銭的罰則につながる可能性があります。

逆に、信頼できるデータはビジネス上の意思決定の質を向上させ、企業の業務効率に貢献し、顧客満足度を高め、財務管理をより正確にし、規制遵守を促進します。データの信頼性が組織にもたらすその他のメリットとしては、より効果的なマーケティング、運用コストの削減、より正確な予測、拡張性の強化、より有意義で有用なデータ統合などが挙げられます。

データの信頼性が高まることで企業が得られる最も重要な利点は、従業員、パートナー、顧客との間に築く信頼かもしれません。信頼がビジネス関係の基盤である場合、データの信頼性は、社内外の関係者や利害関係者との強力で長期的な絆と前向きな相互作用を確立するための道筋となります。 

データの信頼性を測定する方法

の最初のステップ データの信頼性を測定する に最適な指標を決定することです。 特定の種類のデータとアプリケーション、または「次元」。データの信頼性に関する指標の中には、データベース内のコーディング エラーの総数など、固有のもの、または特定の使用例とは独立したものもあります。その他は外部的なもので、Web ページの平均読み込み時間など、特定のタスクやコンテキストに直接結びついています。

固有の指標には、データの正確性、完全性、 一貫性、鮮度、プライバシーとセキュリティ:

• 正確さ データが関連する現実世界の状況をどの程度うまく説明または表現しているかによって測定されます。これには、データがデータ モデルに記述されている属性を備えているかどうか、およびイベントや状況に関するモデルの予測が真実であることが証明されているかどうかが含まれます。
• 完全 データ自体と、そのデータに基づいて作成されたデータ モデルの両方に関連します。完全性は、データベース内の NULL 値またはデータ要素、およびデータが完全に欠落しているフィールドを識別することによって測定されます。
• 一貫性 データの冗長性と、相互に集計された値の不一致を根絶します。例としては、営業部門が使用する製品のモデル番号が生産チームが使用するモデル番号と一致しないデータベースがあります。
• 鮮度 現時点でのデータの最新性を定義します。これは、に関連しますが、同義ではありません。 データの適時性、または特定のタスクに適用されたときのデータの関連性。たとえば、営業担当者の名簿が古いため、売上高の掲載が遅れる可能性があります。販売データは正確でタイムリーな分析ですが、最新のものではありません。

外部メトリクスには以下が含まれます 関連性, 信頼性、適時性、使いやすさ、有効性:

• 関連性 データがタスクに必要な洞察を提供し、意図されたすべてのユースケースを満たすのに十分であることを保証します。関連性のなさは、冗長性、期限切れ、または不完全な点によって引き起こされる可能性があります。
• 信頼性の向上 関係者がデータをどの程度信頼できると見なしているかを指します。データが真実で信頼できるとみなされるには、そのソース、その品質、潜在的なバイアスに関して検証可能でなければなりません。
• 適時性 データが最新であり、意図された目的に使用できることを確認します。必要とする意思決定者に決して届かない最新の情報は、すぐに届く古い情報と同じように役に立ちません。
• 使いやすさ 組織のデータ利用者がデータにどれだけ簡単にアクセスして理解できるかを決定します。データは明確かつ明確である必要があり、さまざまな要求フォーム、文言、アプローチを使用してアクセスできる必要があります。
• 妥当性 データが社内ルールとデータ定義に準拠していることを検証します。一貫性のある効率的なビジネス プロセスを推進するには、さまざまな部門がデータの作成、記述、維持に関する具体的な方法について合意する必要があります。

データの信頼性を向上させる方法: 例と課題

企業のデータの信頼性を高めるには、売上予測、人員計画、効果的なマーケティング戦略の考案など、最も重要な使用例を特定することから始まります。これにより、組織全体に最も大きな影響を与え、すべての関係者に共通の基盤を提供するデータに焦点を当てることができます。また、より信頼性の高いデータが最も必要とされている分野やアプリケーションにも焦点を当てています。

データの信頼性を促進するためのベスト プラクティスを採用することで、組織はさまざまな分野にわたるメリットを実現します。 完全なデータスタック: データ ソースや抽出および読み込みツールから、クラウド データ ウェアハウスや変換ツールまで。

• データ収集基準を遵守します。 これにより、データのばらつきが減り、会社全体の一貫性が促進されます。
• 信頼性を重視するようにデータ収集者をトレーニングします。 人的エラーの可能性を減らすツールやテクニックを利用できるようにし、信頼性の低いデータの使用に伴うコストについて知らせます。
• 定期的な監査を実施します。 データ監査では、システム内のエラーや不一致を特定し、さらに深く掘り下げて問題の原因を発見し、是正措置を決定します。
• ツールや機器の信頼性をテストします。 データ収集手段には、調査、アンケート、測定ツールが含まれます。ツールのパイロット テストに加えて、データの完全性、正確性、一貫性について収集プロセスを監視する必要があります。
• データをクリーンアップします。 データ内の異常値を見つけて削除します。欠損値や矛盾した値を特定し、データの完全性と一貫性を実現するための標準的な方法を実装します。
• データディクショナリを作成します。 ディクショナリは、データ型、データ関係、およびデータの意味の中央リポジトリとして機能します。データのソース、その形式、使用方法を追跡できます。また、すべての関係者にとっての共有リソースとしても機能します。
• データが再現可能であることを確認してください。 データ収集の実践を慎重に文書化することで、あなたや他の人が結果を再現できるようになります。使用される方法論は明確に説明され、データのすべてのバージョンが正確に追跡される必要があります。
• データ ガバナンス ポリシーを適用します。 社内のデータ利用者が、アクセス制御、変更、変更ログの更新に関するデータ ポリシーと手順を理解していることを確認してください。
• データをバックアップして回復可能な状態に保ちます。 データ回復プロセスを定期的にテストして、重要なデータが失われる可能性に備えてください。

データの信頼性は AI の信頼を築く鍵です

生成人工知能 (GenAI) の大きな可能性は企業と消費者にかかっています テクノロジーに対する不信感を克服する。データの信頼性は、大規模言語モデル (LLM) 機械学習システムに固有の変動性と不正確さを打ち消すことができます。データ信頼性の原則を AI モデリングに適用すると、AI が生成したコンテンツの暗黙的および明示的なバイアスに対処できます。

GenAI イノベーションに適用されるデータの信頼性の例には、次のものがあります。 説明可能なAI システムの透明性とわかりやすさを高める (XAI)、および 人間とAIのコラボレーション、人間の直感や経験と AI の計算効率を組み合わせたものです。精度と信頼性に加えて公平性と平等を追求する倫理的な AI フレームワークも開発中です。

データは現代のビジネスを推進する燃料ですが、データの消費者がデータの正確性、完全性、信頼性に対する信頼を失うにつれて、データの価値は急激に低下します。企業がデータへの投資から得られる利益を高める最善の方法は、その価値を保護し向上させるツールとプロセスを導入することです。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/