"Bu verilere güvenebilir miyim?"

Yapay zekanın (AI) başlangıç ​​çağında, bu soru bireyler ve kuruluşlar için giderek daha kritik hale geliyor. Veri güvenilirliği bir kuruluşun temel taşıdır veriye dayalı karar verme. Yakın zamanda yapılan bir anket Tam Araştırmaya göre, veriye dayalı karar almayı veri girişimlerinin %77'sinin birincil hedefi olarak tanımlıyor, ancak kuruluşların yalnızca %46'sı kararlarını destekleyen verilere yüksek veya çok yüksek düzeyde güveniyor.

Raporundan bir rapor Dünya Ekonomik Forumu yapay zeka potansiyelinin hayata geçirilmesinde veri güvenilirliğinin önemini vurguluyor. Kamu ve özel sektör CEO'larının %90'ı yapay zekanın iklim değişikliğiyle mücadelede gerekli olduğuna inanırken, yöneticilerin %75'i önemli veri projelerine güç veren verilerin güvenilirliğine yüksek düzeyde güvenmiyor. Gelecekteki veri odaklı girişimlerin başarısının sağlanması, güvenilir verilerle başlar ve verilerin güvenilir olduğunun kanıtlanması, verilerin tanımlanmasıyla başlar. veri güvenilirliği nedirve buna nasıl ulaşılacağının belirlenmesi.

Veri Güvenilirliği Nedir?

Veri güvenilirliği belirleme verilerin doğru, eksiksiz, tutarlı ve hatasız olduğunu. Verilerin güvenilirliğinin sağlanması bir kuruluşun veri bütünlüğü çabalarıVerinin ötesinde, veriye ilişkin altyapı ve süreçlere kadar uzanan:

• Fiziksel bütünlük BT sistemlerinden verilerin güvenli bir şekilde saklanması ve alınmasına ilişkin prosedürleri yönetir. Kesintilere ve verilerin güvenilirliğine yönelik diğer dış tehditlere karşı koruma sağlar.
• Mantıksal bütünlük Verilerin çeşitli bağlamlarda anlamlı olduğunu doğrular. Verilerin mantığı, insan hatası veya sistem tasarımındaki kusurlar nedeniyle tehlikeye girebilir. Mantıksal bütünlüğün dört yönü vardır:
  • Etki alanı bütünlüğü tam sayılar, metin veya tarih gibi kabul edilebilir değer aralığıyla ilgilidir.
  • Varlık bütünlüğü ilişkisel bir veritabanı tablosundaki kayıtları benzersiz şekilde tanımlayan birincil anahtarlar uygulayarak çoğaltmayı önler.
  • Bilgi tutarlılığı İki veritabanı tablosu arasındaki tutarlılığı koruyan kural ve prosedürleri uygular.
  • Kullanıcı tanımlı bütünlük Kuruluşun kendi iç kurallarını ve sınırlamalarını verilere uygulayarak diğer bütünlük kontrollerinin gözden kaçırdığı hataları belirlemeye çalışır.

Veri güvenilirliği, sağlam, veriye dayalı karar verme süreçleri oluşturmanın ilk adımı olarak hizmet eder. Kararların kalitesi, verilerin eksikliğinden, veri yanlışlıklarından ve veri formatlarının standardizasyon eksikliğinden, tutarsız veri tanımlarından ve uygunsuz veri toplama yöntemlerinden kaynaklanan önyargılardan etkilenir. Verilerinizin güvenilirliğine güvenmek, karar vericilerin ihtiyaç duydukları bilgileri toplamasına ve değişen sektör ve pazar koşullarına hızlı bir şekilde yanıt vermesine olanak tanır.

Veri Güvenilirliği Neden Önemlidir?

Veri güvenilirliğinin önemini ölçmenin bir yolu, güvenilmez verilerin özellikleri:

• Yanlış veriler tamamen yanlış ve yanıltıcı.
• modası geçmiş veriler artık doğru değil ve aynı derecede yanıltıcı değil.
• Eksik verilerde eksik değerler var veya iletişim bilgileri olmayan müşteri kaydı gibi belirli özellikler eksik.
• çift veriler analizleri çarpıtabilir ve kaynakları israf edebilir.
• Tutarsız Veriler kuruluş içinde farklı formlarda veya formatlarda bulunur.
• ilgisiz veriler mevcut analiz bağlamında değer katmıyor.
• Yapılandırılmamış Veriler, tanımlanmış bir veritabanı alanındaki düz metin ve metin gibi, doğru bir şekilde analiz edilmesine olanak tanıyan bir bağlamdan yoksundur.
• Uyumsuz Veriler, sağlık ve finans gibi düzenlemeye tabi endüstriler için sorunlara neden olur ve yasal ve mali cezalara yol açabilir.

Tersine, güvenilir veriler iş kararlarının kalitesini artırır, şirketin operasyonel verimliliğine katkıda bulunur, müşteri memnuniyeti düzeylerini artırır, finansal yönetimi daha doğru hale getirir ve mevzuata uygunluğu kolaylaştırır. Veri güvenilirliğinin bir kuruluşa sağladığı diğer faydalar arasında daha etkili pazarlama, daha düşük işletme maliyetleri, daha doğru tahminler, gelişmiş ölçeklenebilirlik ve daha anlamlı ve kullanışlı veri entegrasyonları yer alır.

Firmaların daha fazla veri güvenilirliğinden elde ettiği en önemli avantaj, çalışanları, ortakları ve müşterileri ile kurdukları güven olabilir. Güven, iş ilişkilerinin temeli ise veri güvenilirliği, şirket içindeki ve dışındaki taraflarla ve paydaşlarla güçlü, uzun süreli bağlar ve olumlu etkileşimler kurmanın yoludur. 

Veri Güvenilirliği Nasıl Ölçülür?

İlk adım veri güvenilirliğinin ölçülmesi için en uygun metriklerin belirlenmesidir. belirli veri türü ve uygulamaveya "boyut". Veri güvenilirliğine ilişkin bazı ölçümler içseldir veya bir veritabanındaki toplam kodlama hatası sayısı gibi belirli bir kullanım durumundan bağımsızdır. Diğerleri ise dışsaldır; yani bir web sayfasının ortalama yükleme süresi gibi belirli bir göreve veya bağlama doğrudan bağlı oldukları anlamına gelir.

İçsel ölçümler veri doğruluğunu, eksiksizliğini, tutarlılık, tazelik, gizlilik ve güvenlik:

• doğruluk Verinin ait olduğu gerçek dünya durumunu ne kadar iyi tanımladığı veya temsil ettiği ile ölçülür. Buna, verilerin veri modelinde açıklanan niteliklere sahip olup olmadığı ve modelin olaylar ve koşullar hakkındaki tahminlerinin doğru olup olmadığı da dahildir.
• tamlık hem verinin kendisiyle hem de bu veriye dayalı olarak oluşturulan veri modelleriyle ilgilidir. Tamlık, veritabanındaki boş değerlerin veya veri öğelerinin ve verilerin tamamen eksik olduğu alanların tanımlanmasıyla ölçülür.
• Tutarlılık Birbirinin toplamı olan değerlerdeki veri fazlalıklarını ve tutarsızlıkları ortadan kaldırır. Bunun bir örneği, satış departmanı tarafından kullanılan ürün model numaralarının üretim ekibi tarafından kullanılan model numaralarıyla eşleşmediği bir veritabanıdır.
• Tazelik ile ilgili ancak eşanlamlı olmayan verilerin şu andaki güncelliğini tanımlar. veri güncelliğiveya belirli bir göreve uygulandığında verilerin alaka düzeyi. Örneğin, satış rakamlarının güncelliğini yitirmiş satış temsilcileri listesi nedeniyle yayınlanması gecikebilir. Satış verileri doğru ve analiz için zamanında ancak güncel değil.

Dışsal metrikler şunları içerir: ilgisi, güvenilirlik, zamanlılık, kullanılabilirlik ve geçerlilik:

• ilgi Verilerin görev için gerekli bilgileri sağlamasını ve amaçlanan tüm kullanım durumlarını karşılamak için yeterli olmasını sağlar. İlgisizlik, fazlalıklardan, güncel olmamasından veya eksik olmasından kaynaklanabilir.
• Güvenilirlik Paydaşların verileri ne kadar güvenilir olarak değerlendirdiğini ifade eder. Verilerin doğru ve güvenilir olarak değerlendirilmesi için kaynağı, kalitesi ve olası önyargılar açısından doğrulanabilir olması gerekir.
• güncellik verilerin güncel olduğunu ve amacına uygun olarak kullanılmaya hazır olduğunu teyit eder. İhtiyaç duyan karar vericilere hiçbir zaman ulaşmayan güncel bilgiler, onlara hemen ulaşan güncel olmayan bilgiler kadar işe yaramaz.
• Kullanılabilirlik Kuruluşun veri tüketicileri tarafından verilere ne kadar kolay erişilip anlaşılabileceğini belirler. Veriler açık ve net olmalı ve çeşitli talep formları, ifadeler ve yaklaşımlar kullanılarak erişilebilir olmalıdır.
• Geçerlilik Verilerin şirketin iç kurallarına ve veri tanımlarına uygun olduğunu doğrular. Tutarlı ve verimli iş süreçlerini teşvik etmek amacıyla çeşitli departmanların verileri oluşturmaya, tanımlamaya ve sürdürmeye yönelik belirli yöntemler üzerinde anlaşması gerekir.

Veri Güvenilirliği Nasıl Artırılır: Örnekler ve Zorluklar

Şirketinizin verilerinin güvenilirliğini artırmak, satış tahmini, iş gücü planlaması veya etkili pazarlama stratejileri tasarlama gibi en önemli kullanım durumlarını belirlemekle başlar. Bu, kuruluş çapında en büyük etkiye sahip olan verilere odaklanmanıza olanak tanır ve tüm paydaşlar için ortak bir zemin sağlar. Aynı zamanda daha güvenilir verilere en çok ihtiyaç duyulan alanları ve uygulamaları da vurgulamaktadır.

Kuruluşlar, veri güvenilirliğini artırmaya yönelik en iyi uygulamaları benimseyerek dünya çapında faydalar elde eder. tam veri yığını: veri kaynaklarından ayıklama ve yükleme araçlarına, bulut veri ambarlarına ve dönüştürme araçlarına kadar.

• Veri toplama standartlarına uyun. Bu, verilerdeki çeşitliliği azaltır ve şirket genelinde tutarlılığı destekler.
• Güvenilirliğe odaklanmak için veri toplayıcıları eğitin. İnsan hatası olasılığını azaltacak araç ve teknikleri onların kullanımına sağlayın ve onları güvenilmez verilerin kullanılmasıyla ilgili maliyetler konusunda bilgilendirin.
• Düzenli denetimler yapın. Veri denetimleri, sistemlerdeki hataları ve tutarsızlıkları tespit eder ve sorunların nedenlerini keşfetmek ve düzeltici eylemleri belirlemek için daha derine iner.
• Aletlerinizin ve enstrümanlarınızın güvenilirliğini test edin. Veri toplama araçları anketleri, anketleri ve ölçüm araçlarını içerir. Araçların pilot testine ek olarak, veri bütünlüğü, doğruluğu ve tutarlılığı açısından toplama sürecini izlemelisiniz.
• Verileri temizleyin. Verilerdeki aykırı değerleri tespit edin ve kaldırın. Eksik ve tutarsız değerleri belirleyin ve veri bütünlüğü ve tutarlılığına ulaşmak için standart yöntemler uygulayın.
• Bir veri sözlüğü oluşturun. Sözlük, veri türleri, veri ilişkileri ve veri anlamı için merkezi depo görevi görür. Verinin kaynağını, biçimini ve nasıl kullanıldığını izlemenizi sağlar. Aynı zamanda tüm paydaşlar için ortak bir kaynak görevi görür.
• Verilerin tekrarlanabilir olduğundan emin olun. Veri toplama uygulamalarınızı dikkatli bir şekilde belgelemek, sizin ve başkalarının sonuçlarınızı çoğaltmasına olanak tanır. Kullanılan metodolojiler net bir şekilde açıklanmalı ve verilerin tüm versiyonları doğru bir şekilde takip edilmelidir.
• Veri Yönetişimi politikalarını uygulayın. Şirketteki veri tüketicilerinin erişim kontrolleri, değişiklikler ve değişiklik günlüğündeki güncellemelerle ilgili veri politikalarınızı ve prosedürlerinizi anladığından emin olun.
• Verilerinizi yedekleyin ve kurtarılabilir tutun. Veri kurtarma süreçlerinizi düzenli olarak test ederek, potansiyel kritik veri kaybına karşı hazırlıklı olun.

Veri Güvenilirliği Yapay Zekada Güven Oluşturmanın Anahtarıdır

Üretken yapay zekanın (GenAI) büyük vaadi işletmelere ve tüketicilere bağlıdır teknolojiye olan güvensizliklerinin üstesinden gelmek. Veri güvenilirliği, büyük dil modeli (LLM) makine öğrenimi sistemlerinin doğasında bulunan değişkenliği ve hataları ortadan kaldırabilir. Veri güvenilirliği ilkelerinin yapay zeka modellemesine uygulanması, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin örtülü ve açık önyargısını giderir.

GenAI yeniliklerine uygulanan veri güvenilirliği örnekleri şunları içerir: açıklanabilir AI Sistemlerin şeffaflığını ve anlaşılırlığını artıran (XAI) ve insan-yapay zeka işbirliğiİnsanın sezgisini ve deneyimini yapay zekanın hesaplama verimliliğiyle birleştiren bir teknoloji. Doğruluk ve güvenilirliğin yanı sıra adalet ve eşitlik için çaba gösteren etik yapay zeka çerçeveleri de geliştirilmektedir.

Veri, modern işletmeye güç veren yakıttır, ancak veri tüketicileri verinin doğruluğuna, bütünlüğüne ve güvenilirliğine olan inancını yitirdikçe bu verinin değeri hızla azalmaktadır. Şirketinizin verilere yaptığı yatırımlardan elde ettiği getiriyi artırmanın en iyi yolu, değerini koruyan ve artıran araç ve süreçleri uygulamaktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/