ИИ и проверка данных: будущее бизнеса

Объединение возможностей искусственного интеллекта с системами и инструментами проверки данных сегодня становится лидером в деловом мире.

Многие организации вкладывают финансовые ресурсы в усовершенствованные решения для проверки данных. Это снижает опасения по поводу рисков, связанных с принятием решений на основе некачественных данных, которые могут привести к значительным убыткам или даже к потенциальному краху компании.

Часть этих инвестиций включает инновации в области искусственного интеллекта (ИИ). Стремительное развитие инструментов на базе ИИ на современном рынке обусловлено их невероятными преимуществами в плане экономии времени, денег и человеческих ресурсов за счёт автоматизации.

Сочетание возможностей искусственного интеллекта с системами и инструментами проверки данных сегодня лидирует в деловом мире. Это отличный способ гарантировать достоверность информации, используемой для анализа, оптимизации процессов и принятия решений, на каждом этапе.

Как ИИ трансформирует валидацию данных: больше, чем просто автоматизация

В то время как традиционные методы проверки данных полагаются на заранее определенные, статические правила (как вы и упомянули: проверка формата, диапазонов), ИИ привносит способность к обучению и адаптации. Вот ключевые преимущества:

- Предсказательная валидация: Машинное обучение (ML) может анализировать исторические данные, чтобы предсказать и идентифицировать аномалии, которые не были бы обнаружены стандартными правилами. Например, система может заметить, что определенная транзакция, хотя и попадающая в допустимый диапазон, сильно отклоняется от привычного поведения клиента, и пометить ее для проверки.

- Автоматическое исправление ошибок: Современные ИИ-системы не только находят ошибки, но и могут предлагать (и даже применять) исправления. Например, исправить опечатку в названии города ("Мсоква" → "Москва") на основе контекста и предыдущих записей.

- Обнаружение скрытых паттернов и дубликатов: Алгоритмы машинного обучения могут выявлять сложные, неочевидные дубликаты записей (например, когда один и тот же клиент записан как "ООО 'Вектор'" и "Вектор, ООО") и объединять их.

- Непрерывное обучение: ИИ-модели постоянно учатся на новых данных, что позволяет им адаптироваться к изменениям в данных и выявлять новые типы ошибок без необходимости постоянного ручного перепрограммирования правил.

Роль проверки данных

При рассмотрении жизненного цикла управления данными, на многих этапах пути к ним требуются чистые, проверяемые ресурсы для использования. Валидация данных активно проверяет собранную информацию на точность и качество, начиная с источника и заканчивая её использованием в отчётности или другой форме обработки для конечного пользователя.

Перед использованием данные необходимо проверить. Это занимает время, но обеспечение логической согласованности исходной информации помогает устранить риск внедрения некачественных ресурсов в инструменты, системы и пользовательские панели управления организации.

У каждой организации, вероятно, есть свои уникальные методы валидации. Это может включать в себя что-то простое, например, проверку правильности формата собранных данных или соответствия заданному диапазону обработки. Даже такая простая вещь, как отсутствие нулевых значений в исходной информации, может существенно повлиять на конечные результаты, используемые заинтересованными сторонами, клиентами, членами команды и другими лицами.

Эти правила проверки могут меняться в зависимости от этапа жизненного цикла или процесса управления данными. Например:

- Прием данных может включать правила, гарантирующие, что все процедуры извлечения данных являются полными, своевременными и соответствуют ожидаемому диапазону объема данных.

- Преобразование данных может включать преобразование типов файлов, перевод данных на основе бизнес-правил и применение логики преобразования к необработанным данным.

- Для защиты данных может потребоваться разделение активов, чтобы доступ к определенной информации имели только определенные пользователи.

- Отбор данных имеет решающее значение для отраслей со строгими правилами надзора или регулирования и подразумевает распределение данных по различным местам на основе правил проверки.

Почему важны системы проверки данных?

Почему важны эти системы проверки данных? Сегодняшние решения основаны на точных, понятных и подробных данных. Эта информация должна быть достоверной, чтобы руководители, пользователи, заинтересованные стороны и все, кто использует эти данные, могли избежать ошибок из-за синтаксических ошибок, несоответствия сроков или неполных данных.

Вот почему так важно использовать проверку данных на всех этапах жизненного цикла управления данными.

Конечно, эти операции становятся значительно эффективнее при внедрении ИИ. Это снижает вероятность человеческой ошибки и позволяет получить ценную информацию, которая, возможно, ранее не рассматривалась. В то время как некоторые компании уже используют решения на основе ИИ, другие основывают свои системы данных на различных методах валидации.

Методы применения проверки данных

По мере того, как валидация данных становится всё более распространённой в бизнес-процессах, обостряются споры о методах обеспечения качества результатов. Это может зависеть от размера компании или возможностей внутренней команды, а также от необходимости передачи валидации на аутсорсинг сторонней организации.

Какой бы ни был аргумент, методы применения различных методов проверки данных, как правило, попадают в один из трех лагерей:

1. Ручная проверка данных

Это достигается путём отбора выборок или фрагментов данных на протяжении всего жизненного цикла или процесса управления и последующего сравнения их с правилами валидации. Наборы выборок представляют собой более крупную группу и должны информировать бизнес о том, применяются ли правила валидации надлежащим образом.

Плюсы:

- Легко внедряется в небольших компаниях с менее сложными наборами данных.

- Обеспечивает более глубокий контроль над правилами и методами проверки.

- Менее затратно, поскольку нет необходимости инвестировать в современные технологии.

Минусы:

- Это требует огромных временных затрат и требует задействования человеческих ресурсов.

- Подвержен ошибкам из-за человеческого фактора, поскольку это рутинная, повторяющаяся задача.

- Ошибка означает необходимость вернуться и исправить ее, что приводит к значительным задержкам.

- Ошибки не могут быть обнаружены до тех пор, пока пользователь или клиент не пострадает от них.

2.

Это не обязательно означает систему валидации данных на основе ИИ. Это означает, что возможности инструментов валидации значительно расширяются, поскольку человеческий фактор исключается из системы. Таким образом, через инструменты валидации можно обрабатывать больше данных гораздо быстрее.

Плюсы:

- Огромная емкость потока данных.

- Позволяет перенаправить человеческие ресурсы на более творческие нужды бизнеса.

- Позволяет вводить логические правила без человеческих ошибок.

- Возможность очистки данных в режиме реального времени, а не постфактум.

Минусы:

- Интеграция новой системы в текущие бизнес-операции может занять много времени.

- Часто подразумевает работу со сторонними поставщиками, имеющими сложные модели ценообразования.

- Может быть дорого.

3. Гибридная проверка данных

Как и её название, гибридная система валидации данных сочетает в себе особенности ручных и автоматизированных инструментов. Она может ускорить процедуры и поток данных, а также обеспечить повторную проверку определённых участков данных человеком для обеспечения адаптивного моделирования.

Независимо от того, какая система внедряется в бизнес, появление ИИ изменило правила проверки данных. Не только благодаря мощным инструментам автоматизации, но и благодаря использованию логических структур, способных обучаться и развиваться в соответствии с потребностями бизнеса.

Как проверка данных с помощью ИИ меняет управление данными

Данные должны быть надёжными для каждого конечного пользователя. В противном случае доверие к системе будет подорвано, а возможности для повышения эффективности, достижения целей и получения ценных знаний будут упущены.

Активное наблюдение за данными — одно из операционных улучшений, которые возможны благодаря проверке данных с помощью ИИ. Это помогает компаниям контролировать, управлять и отслеживать данные на всех этапах их обработки; вместо того, чтобы полагаться на людей, которые могут допустить ошибку, процесс автоматизируется с помощью технологий ИИ для повышения эффективности.

ИИ — огромное преимущество для инженеров данных, которые должны обеспечивать организованность и высокое качество представляемой информации на всех этапах, от источника до конечного продукта. Наличие системы, которая отслеживает, фиксирует и классифицирует аномалии и ошибки для последующего анализа, обеспечивает проверку данных, проходящих через компанию, в режиме реального времени, что естественным образом повышает качество конечных данных.

Реальное преимущество ИИ заключается не только в наблюдаемости, но и в самовосстановлении и автоматической коррекции. Конечно, во многих случаях для исправления ошибки валидации требуется вмешательство человека. Тем не менее, существует множество случаев, когда использование инфраструктуры валидации данных на базе ИИ с помощью адаптивных процедур может радикально улучшить процессы, устранив множество мелких проблем при сборе данных или на любом другом этапе жизненного цикла управления.

Современные инструменты искусственного интеллекта можно разбить на несколько процессов проверки данных. Это позволяет интеллектуальным программным процедурам исправлять и предотвращать ошибки на основе предиктивной аналитики, которая со временем только совершенствуется. Чем больше исторических данных используется для разработки этих процедур, тем точнее прогнозирование потенциальных ошибок, поскольку эти системы искусственного интеллекта способны интерпретировать закономерности, не распознаваемые человеком.

Будущее за активной проверкой данных

Традиционная проверка данных часто носит реактивный характер — она ищет ошибки постфактум. ИИ позволяет перейти к проактивной валидации. Системы на основе ИИ могут:

- Контролировать данные в реальном времени: Анализировать потоки данных на лету, мгновенно выявляя и quarantining (откладывая на карантин) подозрительные записи до того, как они попадут в хранилище данных.

- Обеспечивать Data QualityOps: Интегрировать проверку качества данных непосредственно в процессы разработки и эксплуатации (DevOps), делая качество данных неотъемлемой частью жизненного цикла приложений, а не отдельной задачей.

- Предоставлять самообслуживаемую аналитику: Когда сотрудники уверены в качестве данных, они могут самостоятельно проводить анализ с помощью инструментов бизнес-аналитики (BI), не полагаясь на команды IT для предварительной очистки и проверки.

Заключение

Инвестиции в современные системы проверки данных, усиленные искусственным интеллектом, — это уже не просто опция для бизнеса, а стратегическая необходимость. В мире, где данные стали новым нефтью, способность быстро и эффективно очищать, проверять и доверять своим данным определяет способность компании к инновациям, принятию точных решений и поддержанию конкурентного преимущества. Внедрение ИИ в процессы валидации превращает отдел обработки данных из центра затрат в стратегический актив, двигающий бизнес вперед.