“Tôi có thể tin tưởng vào dữ liệu này không?”

Trong thời đại sơ khai của trí tuệ nhân tạo (AI), câu hỏi này ngày càng trở nên quan trọng đối với các cá nhân và tổ chức. Độ tin cậy của dữ liệu là nền tảng của một tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu. Một cuộc khảo sát gần đây từ Đúng Theo nghiên cứu, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu được xác định là mục tiêu chính của 77% sáng kiến ​​​​dữ liệu, tuy nhiên, chỉ có 46% tổ chức có độ tin cậy cao hoặc rất cao vào dữ liệu hỗ trợ các quyết định của họ.

Một báo cáo từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới nhấn mạnh tầm quan trọng của độ tin cậy của dữ liệu trong việc hiện thực hóa tiềm năng của AI. Trong khi 90% CEO công và tư tin rằng AI là điều cần thiết để chống lại biến đổi khí hậu, thì 75% giám đốc điều hành không có mức độ tin cậy cao vào độ tin cậy của dữ liệu hỗ trợ các dự án dữ liệu quan trọng của họ. Đảm bảo sự thành công của các sáng kiến ​​dựa trên dữ liệu trong tương lai bắt đầu bằng dữ liệu đáng tin cậy và việc chứng minh rằng dữ liệu đó đáng tin cậy bắt đầu bằng việc xác định độ tin cậy của dữ liệu là gìvà xác định cách đạt được nó.

Độ tin cậy của dữ liệu là gì?

Độ tin cậy của dữ liệu là xác định rằng dữ liệu là chính xác, đầy đủ, nhất quán và không có lỗi. Đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu là một thành phần của tổ chức nỗ lực toàn vẹn dữ liệu, mở rộng ra ngoài dữ liệu đến cơ sở hạ tầng và các quy trình liên quan đến dữ liệu:

• Tính toàn vẹn về thể chất chi phối các quy trình lưu trữ và truy xuất dữ liệu một cách an toàn từ hệ thống CNTT. Nó bảo vệ khỏi sự cố ngừng hoạt động và các mối đe dọa bên ngoài khác đối với độ tin cậy của dữ liệu.
• Tính toàn vẹn logic xác nhận rằng dữ liệu có ý nghĩa trong các bối cảnh khác nhau. Tính logic của dữ liệu có thể bị tổn hại do lỗi của con người hoặc sai sót trong thiết kế hệ thống. Tính toàn vẹn logic có bốn khía cạnh:
  • Tính toàn vẹn của tên miền liên quan đến phạm vi giá trị được chấp nhận, chẳng hạn như số nguyên, văn bản hoặc ngày.
  • Tính toàn vẹn của thực thể ngăn chặn sự trùng lặp bằng cách áp dụng các khóa chính xác định duy nhất các bản ghi trong bảng cơ sở dữ liệu quan hệ.
  • Tính toàn vẹn tham chiếu thực hiện các quy tắc và thủ tục duy trì tính nhất quán giữa hai bảng cơ sở dữ liệu.
  • Tính toàn vẹn do người dùng xác định cố gắng xác định các lỗi mà các bước kiểm tra tính toàn vẹn khác bỏ sót bằng cách áp dụng các quy tắc và giới hạn nội bộ của chính tổ chức đối với dữ liệu.

Độ tin cậy của dữ liệu đóng vai trò là bước đầu tiên trong việc tạo ra các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu mạnh mẽ. Chất lượng của các quyết định bị ảnh hưởng bởi tính không đầy đủ của dữ liệu, dữ liệu không chính xác và sai lệch do thiếu tiêu chuẩn hóa định dạng dữ liệu, định nghĩa dữ liệu không nhất quán và phương pháp thu thập dữ liệu không phù hợp. Niềm tin vào độ tin cậy của dữ liệu của bạn cho phép những người ra quyết định thu thập thông tin họ cần và phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của điều kiện thị trường và ngành.

Tại sao độ tin cậy của dữ liệu lại quan trọng?

Một cách để đo lường tầm quan trọng của độ tin cậy dữ liệu là xem xét Đặc điểm của dữ liệu không đáng tin cậy:

• Không chính xác dữ liệu hoàn toàn sai và gây hiểu nhầm.
• lỗi thời dữ liệu không còn chính xác và không kém phần sai lệch.
• Không đầy đủ dữ liệu thiếu giá trị hoặc thiếu thuộc tính cụ thể, chẳng hạn như bản ghi khách hàng không có thông tin liên hệ.
• Bản sao dữ liệu có thể làm sai lệch các phân tích và lãng phí tài nguyên.
• Không nhất quán dữ liệu tồn tại ở các dạng hoặc định dạng khác nhau trong tổ chức.
• Không liên quan dữ liệu không thêm giá trị trong bối cảnh phân tích hiện tại.
• Không có cấu trúc dữ liệu thiếu ngữ cảnh cho phép nó được phân tích chính xác, chẳng hạn như văn bản thuần túy so với văn bản trong trường cơ sở dữ liệu xác định.
• Không tuân thủ dữ liệu gây ra vấn đề cho các ngành được quản lý như chăm sóc sức khỏe và tài chính và có thể dẫn đến các hình phạt về mặt pháp lý và tài chính.

Ngược lại, dữ liệu đáng tin cậy sẽ cải thiện chất lượng của các quyết định kinh doanh, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của công ty, tăng mức độ hài lòng của khách hàng, giúp quản lý tài chính chính xác hơn và tạo điều kiện tuân thủ quy định. Các lợi ích khác của độ tin cậy của dữ liệu đối với tổ chức là tiếp thị hiệu quả hơn, chi phí vận hành thấp hơn, dự báo chính xác hơn, khả năng mở rộng nâng cao và tích hợp dữ liệu có ý nghĩa và hữu ích hơn.

Lợi thế quan trọng nhất mà các công ty đạt được từ độ tin cậy dữ liệu cao hơn có thể là niềm tin mà họ xây dựng với nhân viên, đối tác và khách hàng. Nếu niềm tin là nền tảng của các mối quan hệ kinh doanh thì độ tin cậy của dữ liệu là con đường để thiết lập mối quan hệ bền chặt, lâu dài và tương tác tích cực với các bên cũng như các bên liên quan trong và ngoài công ty. 

Cách đo độ tin cậy của dữ liệu

Bước đầu tiên trong đo độ tin cậy của dữ liệu là xác định các thước đo thích hợp nhất cho loại dữ liệu và ứng dụng cụ thể, hoặc “kích thước”. Một số số liệu về độ tin cậy của dữ liệu là nội tại hoặc độc lập với trường hợp sử dụng cụ thể, chẳng hạn như tổng số lỗi mã hóa trong cơ sở dữ liệu. Một số khác là bên ngoài, nghĩa là chúng gắn trực tiếp với một nhiệm vụ hoặc bối cảnh cụ thể, chẳng hạn như thời gian tải trung bình của trang web.

Các số liệu nội tại bao gồm độ chính xác, tính đầy đủ của dữ liệu, nhất quán, tính mới mẻ, quyền riêng tư và bảo mật:

• tính chính xác được đo bằng mức độ dữ liệu mô tả hoặc thể hiện tình hình thực tế mà nó liên quan. Điều này bao gồm liệu dữ liệu có sở hữu các thuộc tính được mô tả trong mô hình dữ liệu hay không và liệu các dự đoán của mô hình về các sự kiện và hoàn cảnh có được chứng minh là đúng hay không.
• đầy đủ liên quan đến cả dữ liệu và các mô hình dữ liệu được tạo dựa trên dữ liệu đó. Tính đầy đủ được đo bằng cách xác định các giá trị null hoặc thành phần dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và các trường mà dữ liệu bị thiếu hoàn toàn.
• Tính nhất quán loại bỏ tận gốc sự dư thừa dữ liệu và sự không nhất quán trong các giá trị được tổng hợp của nhau. Một ví dụ là cơ sở dữ liệu trong đó số mẫu sản phẩm được bộ phận bán hàng sử dụng không khớp với số mẫu sản phẩm được nhóm sản xuất sử dụng.
• Tươi mát xác định tính hiện tại của dữ liệu tại thời điểm hiện tại, có liên quan nhưng không đồng nghĩa với tính kịp thời của dữ liệuhoặc mức độ liên quan của dữ liệu khi được áp dụng cho một tác vụ cụ thể. Ví dụ: số liệu bán hàng có thể bị trì hoãn đăng bởi danh sách đại diện bán hàng lỗi thời. Dữ liệu bán hàng là chính xác và kịp thời để phân tích, nhưng nó không cập nhật.

Các chỉ số bên ngoài bao gồm sự liên quan, độ tin cậy, tính kịp thời, khả năng sử dụng và hiệu lực:

• Phù hợp đảm bảo dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết cần thiết cho nhiệm vụ và đủ để đáp ứng tất cả các trường hợp sử dụng dự kiến. Sự không phù hợp có thể được gây ra bởi sự dư thừa, lỗi thời hoặc không đầy đủ.
• Độ tin cậy đề cập đến mức độ đáng tin cậy của các bên liên quan xem xét dữ liệu. Để dữ liệu được coi là đúng và đáng tin cậy, nó phải được kiểm chứng về nguồn, chất lượng và bất kỳ sai lệch tiềm ẩn nào.
• Kịp thời xác nhận rằng dữ liệu được cập nhật và có sẵn để sử dụng cho mục đích đã định. Thông tin cập nhật không bao giờ đến được với những người ra quyết định cần nó cũng vô dụng như thông tin lỗi thời đến được với họ ngay lập tức.
• Khả năng sử dụng xác định mức độ dễ dàng truy cập và hiểu dữ liệu của người tiêu dùng dữ liệu của tổ chức. Dữ liệu phải rõ ràng và rõ ràng, đồng thời phải có thể truy cập được bằng cách sử dụng các biến thể của biểu mẫu yêu cầu, cách diễn đạt và cách tiếp cận.
• Hiệu lực xác minh rằng dữ liệu tuân thủ các quy tắc nội bộ và định nghĩa dữ liệu của công ty. Các bộ phận khác nhau phải thống nhất về các phương pháp cụ thể để tạo, mô tả và duy trì dữ liệu nhằm thúc đẩy các quy trình kinh doanh nhất quán và hiệu quả.

Cách cải thiện độ tin cậy của dữ liệu: Ví dụ và thách thức

Việc nâng cao độ tin cậy của dữ liệu của công ty bạn bắt đầu bằng cách xác định các trường hợp sử dụng quan trọng nhất, chẳng hạn như dự báo doanh số, lập kế hoạch lực lượng lao động hoặc đưa ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả. Điều này cho phép bạn tập trung vào dữ liệu có tác động lớn nhất trên toàn tổ chức và cung cấp nền tảng chung cho tất cả các bên liên quan. Nó cũng nêu bật các lĩnh vực và ứng dụng cần dữ liệu đáng tin cậy hơn.

Bằng cách áp dụng các phương pháp hay nhất để nâng cao độ tin cậy của dữ liệu, các tổ chức nhận ra lợi ích trên toàn bộ ngăn xếp dữ liệu hoàn chỉnh: từ các nguồn dữ liệu, công cụ trích xuất và tải đến kho dữ liệu đám mây và các công cụ chuyển đổi.

• Tuân thủ các tiêu chuẩn thu thập dữ liệu. Điều này làm giảm sự biến đổi trong dữ liệu và thúc đẩy tính nhất quán trong toàn công ty.
• Đào tạo người thu thập dữ liệu để tập trung vào độ tin cậy. Cung cấp các công cụ và kỹ thuật giúp giảm khả năng xảy ra lỗi của con người và thông báo cho họ về chi phí liên quan đến việc sử dụng dữ liệu không đáng tin cậy.
• Tiến hành kiểm toán thường xuyên. Kiểm tra dữ liệu xác định các lỗi và sự không nhất quán trong hệ thống, đồng thời tìm hiểu sâu hơn để khám phá nguyên nhân của sự cố và xác định các hành động khắc phục.
• Kiểm tra độ tin cậy của các công cụ và dụng cụ của bạn. Công cụ thu thập dữ liệu bao gồm khảo sát, bảng câu hỏi và công cụ đo lường. Ngoài việc thử nghiệm thí điểm các công cụ, bạn phải giám sát quá trình thu thập để đảm bảo tính đầy đủ, chính xác và nhất quán của dữ liệu.
• Làm sạch dữ liệu. Phát hiện và loại bỏ bất kỳ ngoại lệ nào trong dữ liệu. Xác định các giá trị còn thiếu và không nhất quán, đồng thời triển khai các phương pháp tiêu chuẩn để đạt được tính đầy đủ và nhất quán của dữ liệu.
• Tạo một từ điển dữ liệu Từ điển đóng vai trò là kho lưu trữ trung tâm cho các kiểu dữ liệu, mối quan hệ dữ liệu và ý nghĩa dữ liệu. Nó cho phép bạn theo dõi nguồn dữ liệu, định dạng của nó và cách nó được sử dụng. Nó cũng phục vụ như một nguồn tài nguyên được chia sẻ cho tất cả các bên liên quan.
• Đảm bảo dữ liệu có thể tái tạo được. Việc ghi chép cẩn thận các hoạt động thu thập dữ liệu của bạn cho phép bạn và những người khác tái tạo kết quả của mình. Các phương pháp được sử dụng phải được giải thích rõ ràng và tất cả các phiên bản dữ liệu phải được theo dõi chính xác.
• Áp dụng chính sách Quản trị dữ liệu. Đảm bảo rằng người sử dụng dữ liệu trong công ty hiểu các chính sách và quy trình dữ liệu của bạn liên quan đến kiểm soát quyền truy cập, sửa đổi và cập nhật nhật ký thay đổi.
• Giữ dữ liệu của bạn được sao lưu và có thể phục hồi. Chuẩn bị cho khả năng mất dữ liệu quan trọng bằng cách kiểm tra quá trình khôi phục dữ liệu của bạn thường xuyên.

Độ tin cậy của dữ liệu là chìa khóa để xây dựng niềm tin vào AI

Triển vọng lớn của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (GenAI) phụ thuộc vào doanh nghiệp và người tiêu dùng vượt qua sự ngờ vực của họ đối với công nghệ. Độ tin cậy của dữ liệu có thể chống lại tính biến đổi và sự thiếu chính xác vốn có trong các hệ thống máy học mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Việc áp dụng các nguyên tắc về độ tin cậy của dữ liệu vào mô hình AI sẽ giải quyết được thành kiến ​​ngầm và rõ ràng của nội dung do AI tạo ra.

Ví dụ về độ tin cậy của dữ liệu được áp dụng cho các đổi mới GenAI bao gồm AI có thể giải thích (XAI) giúp nâng cao tính minh bạch và dễ hiểu của hệ thống, và sự hợp tác giữa con người và AI, kết hợp trực giác và kinh nghiệm của con người với hiệu quả tính toán của AI. Cũng đang được phát triển là các khuôn khổ AI có đạo đức nhằm cố gắng đạt được sự công bằng và bình đẳng bên cạnh độ chính xác và độ tin cậy.

Dữ liệu là nhiên liệu cung cấp năng lượng cho hoạt động kinh doanh hiện đại, nhưng giá trị của dữ liệu đó giảm nhanh chóng khi người tiêu dùng dữ liệu mất niềm tin vào tính chính xác, tính toàn vẹn và độ tin cậy của nó. Cách tốt nhất để nâng cao lợi nhuận mà công ty bạn nhận được từ khoản đầu tư vào dữ liệu là triển khai các công cụ và quy trình nhằm bảo vệ và nâng cao giá trị của công ty.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/