21.08.2024 Экспертиза, МенеджментОрганизации пытаются улучшить качество данных уже более 30 лет, но эта проблема все еще актуальна. Более того, она важна как никогда. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты рассказывают о распространенных проблемах качества данных, которые могут вывести вас из себя. Качество данных — не новая концепция, но ее важность продолжает расти с расширением применения больших данных, аналитики и искусственного интеллекта. Без хорошего качества данных аналитика и ИИ не будут надежными. «Традиционные проблемы, связанные с качеством данных, мы наблюдаем и сегодня, — говорит Феликс Ван де Маеле, генеральный директор компании Collibra, специализирующейся на анализе данных. — Полнота, точность, согласованность, достоверность, уникальность и целостность — это те же самые параметры качества данных, с обеспечением которых компании борются и по сей день». Так почему же компании все еще сталкиваются с проблемами качества данных? Потому что ему до сих пор не уделяется должного внимания. С одной стороны, это не так модно, как аналитика или ИИ. «Качество данных важно как никогда, особенно в сфере ИИ и аналитики, — говорит Лора Макэлхинни, директор по данным консалтинговой компании MadTech. — Оно напрямую влияет на точность и эффективность результатов ИИ, независимо от того, обсуждаем ли мы генеративные модели или традиционные системы машинного обучения. Качество данных также является основой для эффективной аналитики, отчетности и принятия бизнес-решений. Без него аналитические выводы будут ...
читать далее.
