Caso: Costruire una strategia affidabile per la qualità dei dati nell’era dell’intelligenza artificiale

La presa di decisioni efficace è al centro di qualsiasi attività di successo. Le buone decisioni si basano su fatti e dati. Quando la fiducia nella qualità dei dati a supporto delle decisioni importanti viene minata, l'impulso e la crescita possono interrompersi. Garantire che i responsabili delle decisioni si fidino di ogni singolo dato richiede una strategia definita. Semplicemente implementare gli strumenti e la tecnologia più recenti non garantirà risultati ottimali. La qualità dei dati deve far parte della cultura della tua organizzazione.

Importanza della qualità dei dati

Sebbene la qualità dei dati sia di fondamentale importanza, la sua gestione è una sfida significativa. Nell'era dell'IA, la qualità dei dati crescerà ulteriormente in importanza, poiché l'IA può amplificare gli effetti dei dati di bassa qualità. Dati scadenti che alimentano modelli di IA portano a cattive esperienze per i clienti e a potenziali catastrofi che possono danneggiare la reputazione. Errori ad alto profilo nei modelli di IA possono portare un marchio in prima pagina sul New York Times, causando danni irreparabili alla competitività di un'organizzazione.

In uno studio recente di Vanson Bourn, il 68% dei rispondenti ha dichiarato di avere difficoltà a ripulire i dati affinché siano in un formato utilizzabile per i programmi di IA. Lo studio ha anche evidenziato che i modelli di IA che non performano, costruiti su dati di scarsa qualità, portano a una perdita media di 460 milioni di dollari in ricavi.

Più un'organizzazione si affida ai suoi dati e all'IA, più è importante avere una solida strategia di qualità dei dati.

Strategia di qualità dei dati - Di cosa hai bisogno?

Per una strategia di qualità dei dati di successo, sono necessari quattro componenti distinti: metriche, cultura, governance e strumenti.

Per comprendere la qualità dei tuoi dati, devi essere in grado di misurarla. Monitorare le giuste metriche ti aiuterà a determinare dove migliorare e se la tua strategia sta avendo successo. Le metriche ti aiutano anche a definire obiettivi e tolleranze.

Una strategia perfettamente definita è inutile se non ottieni il consenso delle persone che devono implementarla. I dipendenti di tutta l'organizzazione devono abbracciare una cultura della qualità dei dati che deve partire dalla direzione generale.

Le politiche di governance dei dati sono dove la teoria si incontra con la realtà. Le metriche e una cultura dei dati influenzano direttamente la governance dei dati e garantiscono che siano in atto le politiche giuste per supportare dati di alta qualità.

Avere i migliori strumenti e piattaforme per monitorare e gestire la qualità dei dati è anche un elemento fondamentale della tua strategia di qualità dei dati.

Misurare la qualità dei dati

Per garantire la qualità dei dati, devi misurarla. La qualità dei dati viene valutata in base a sei criteri: completezza, coerenza, tempestività, unicità, validità e precisione.

Completezza

Questo criterio misura il numero di record incompleti. Quando i record sono incompleti, ciò può portare a set di dati distorti che possono compromettere le tue analisi. Set di dati con molti record incompleti non possono fornire lo stesso valore di un set di dati con la maggior parte dei dati presenti. Set di dati con troppi valori mancanti costringono l'analista a dare troppo peso ai dati disponibili, distorcendo e alterando i risultati.

Coerenza

Questo criterio misura l'uniformità e l'accuratezza dei dati tra diversi sistemi. Quando due sistemi separati hanno due valori diversi per lo stesso punto dati, sono incoerenti. Questo conflitto riduce la fiducia dei responsabili nel dato. Sanno che quando i dati sono in conflitto, almeno uno dei due è impreciso, ma senza sapere quale e perché, il valore che ogni set di dati può fornire per il processo decisionale è ridotto.

Tempestività

Questo criterio misura l'età dei dati nel database o quanto tempo è passato dall'ultima loro aggiornamento. Il mondo cambia continuamente, e i dati che misurano questo cambiamento devono essere aggiornati continuamente. Le decisioni basate su dati che misurano condizioni che sono cambiate nel frattempo non saranno ottimali.

Unicità

Questo criterio traccia i dati duplicati. La quantità di dati raccolti e memorizzati in più database è elevata. Quando i dati vengono combinati, gli stessi dati provenienti da più fonti possono essere duplicati. Oppure i dati possono essere immessi due volte in un singolo database. Se i dati vengono conteggiati due volte, questo può distorcere l'analisi.

Validità

Questo criterio misura se i dati si conformano a un formato specifico. Se un punto di dati non si conforma al formato previsto, potrebbe non riflettere ciò che pensi. Ad esempio, se un punto di dati non può essere un numero negativo, ma hai numeri negativi nel tuo set di dati, la validità è discutibile.

Precisione

Questo criterio misura quanto i valori nel tuo set di dati siano vicini ai valori reali. Prendere decisioni basate su dati semplicemente errati porterà a cattive decisioni. Quando la precisione è bassa, i decisori non possono avere fiducia nel fatto che i dati che stanno analizzando rappresentano la realtà.

Monitorare queste metriche fornirà informazioni sulla qualità dei tuoi dati e su dove si verificano gli errori. Tuttavia, per ottenere metriche di qualità dei dati superiori, è necessario una cultura e una strategia per mantenere alte misure di qualità dei dati. Una cultura focalizzata sulla qualità dei dati fornisce la base per questo obiettivo.

Cultura della qualità dei dati

I dati vengono raccolti, fluiscono e vengono consumati in tutti gli aspetti di un'organizzazione. Ogni persona in un'organizzazione tipica tocca i dati in qualche parte del proprio lavoro. Instaurare un senso di responsabilità per la qualità dei dati in ogni singolo individuo è fondamentale per la tua strategia di qualità dei dati. Ciò significa che ogni dipendente pratica una buona igiene dei dati, pulendo i dati errati, validando i dati e aggiornando i dati. Sono necessarie una formazione adeguata, leadership e collaborazione per instaurare una cultura della qualità dei dati.

Formazione

Non tutti hanno lo stesso livello di competenza nel lavorare con i dati. Non tutti comprendono cosa significano i dati e perché siano cruciali. Insegnare ai dipendenti come lavorare con i dati per aiutarli nel loro lavoro li porterà ad apprezzarne il valore. Man mano che acquisiscono più competenze e diventano più alfabetizzati sui dati, apprezzeranno maggiormente le sfumature della qualità dei dati.

La formazione sull'interoperabilità delle metriche di qualità dei dati, le tecniche di acquisizione e convalida dei dati, e gli strumenti e i processi di pulizia dei dati sono anche essenziali per una strategia solida sulla qualità dei dati.

L'accesso ai dati favorisce anche una maggiore alfabetizzazione dei dati all'interno della tua organizzazione, il che porta a una maggiore apprezzamento per la qualità dei dati. Quando le persone possono accedere ai dati senza competenze tecniche in ingegneria dei dati, possono praticare le competenze di analisi dei dati esistenti e svilupparne di nuove per migliorare la loro abilità nel lavorare con i dati e la loro comprensione della qualità dei dati. Dai un'occhiata al nostro blog recente per saperne di più su come promuovere una maggiore alfabetizzazione dei dati. Link al blog sull'alfabetizzazione dei dati.

Collaborazione e lavoro di squadra

Per la qualità dei dati, la responsabilità di ogni membro del team di fornire dati affidabili dovrebbe essere un componente fondamentale della tua cultura dei dati. I ruoli e le responsabilità devono essere definiti affinché ogni membro del team comprenda come contribuire alla qualità dei dati e cosa è sotto la sua responsabilità. Questa struttura aiuta anche i dipendenti a capire con chi collaborare per gestire e migliorare la qualità dei dati. Maggiore collaborazione migliora il processo di risoluzione dei problemi relativi alla qualità dei dati e aiuta a evitare problemi futuri.

Leadership

Come per qualsiasi iniziativa culturale, la leadership deve provenire dalla direzione. I leader devono costantemente sottolineare l'importanza della qualità dei dati e come essa sia fondamentale per il successo. La capacità di guidare il cambiamento inizia dalla direzione generale. Anche la gestione intermedia, i responsabili dei dati e i responsabili di dominio devono promuovere una cultura della qualità dei dati. Questi professionisti devono aiutare i loro colleghi a comprendere le migliori pratiche e sottolineare l'importanza della qualità dei dati.

Struttura di governance dei dati e politiche

In un ecosistema di dati in continua evoluzione che deve adattarsi alle esigenze dell'IA pur mantenendo ordine, privacy e sicurezza, gli approcci tradizionali alla governance dei dati devono adattarsi.

Governance agile dei dati

Definire la governance dei dati e le politiche diventa molto più facile con metriche ricche sui dati e una cultura orientata ai dati. La responsabilità per la gestione e la custodia dei dati può essere delegata ai responsabili di dominio invece di concentrarsi nel dipartimento IT. Questo cambiamento consente un accesso ai dati molto più sicuro ed efficace. I responsabili di dominio hanno una comprensione molto migliore dei dati che il loro gruppo raccoglie e di chi dovrebbe avervi accesso. Questa conoscenza consente politiche di governance molto più agili e dinamiche, inclusi controlli di accesso per attributo o autorità di accesso a livello di colonna.

Con una struttura di governance agile, è necessario abilitare un loop di feedback per verificare che i cambiamenti funzionino, che le nuove politiche possano essere implementate rapidamente e che i problemi di qualità vengano identificati rapidamente per evitare che dati errati compromettano decisioni o modelli critici. I canali di comunicazione devono essere aperti per ottenere rapidamente l'autorizzazione ad accedere ai dati o segnalare problemi di qualità ai proprietari dei dati.

La governance agile e la cultura della qualità dei dati si alimentano reciprocamente. Per prendere decisioni di governance rapide, è necessario uno sforzo di squadra e una responsabilità condivisa per apportare cambiamenti veloci. Senza una cultura che sia sia solidale che competente, l'autorità rimane centralizzata. In una relazione simbiotica, una governance dei dati agile che consente l'accesso al lavoro di squadra alimenta una cultura della qualità dei dati.

Standardizzazione e coerenza

Le politiche e le strutture che promuovono la standardizzazione dei dati riducono la confusione e il potenziale di errori. Le politiche di gestione dei dati dovrebbero mirare a standardizzare le convenzioni di denominazione e aspirare a una singola fonte di verità.

I conflitti sono ridotti consolidando diversi set di dati in una singola fonte di dati, e gli analisti sanno di stare lavorando con il set di dati più preciso e aggiornato. Le strategie di gestione dei dati master supportano la gestione dei set di dati per stabilire dati standardizzati e consolidare la gestione e il monitoraggio.

Monitoraggio dei dati

Con metriche stabilite, una solida cultura della qualità dei dati e politiche di governance, l'ultimo passo della tua strategia di governance è il monitoraggio dei dati. Il monitoraggio garantisce che le politiche siano rispettate e che i dati rimangano affidabili. I processi includono il profiling dei dati, l'osservabilità dei dati e la lineage dei dati.

Il profiling dei dati identifica la struttura e il formato di ciascun set di dati per individuare problemi di qualità dei dati. Questo profiling include il calcolo delle medie e dei percentili, nonché la raccolta dei valori minimi e massimi. Quando queste caratteristiche vengono confrontate con i valori e i formati attesi, possono aiutare a individuare problemi di qualità dei dati.

Per assicurarsi che i sistemi funzionino correttamente e che non vengano creati errori nei dati,

l'osservabilità dei dati monitora le prestazioni in tempo reale dei sistemi di dati.

La lineage dei dati traccia la storia dei dati mentre vengono trasformati e transitano attraverso una pipeline di dati. Il monitoraggio di questi dati aiuta gli analisti a trovare la fonte degli errori nei dati e a valutare l'affidabilità dei set di dati in base alla loro origine. Approfondiamo la lineage dei dati nel nostro blog recente -Scopri di più

La piattaforma Avrio supporta la tua strategia di qualità dei dati in molti modi.

La piattaforma è progettata per essere utilizzata da professionisti con vari livelli di esperienza, dai data scientist agli analisti e ai responsabili di dominio. Ciò rende Avrio una piattaforma ideale per supportare la collaborazione tra i praticanti dei dati e la gestione nello sviluppo di strutture per una governance agile.

Inoltre, la piattaforma fornisce maggiore accesso a più persone, indipendentemente dalla loro esperienza tecnica. Questo aiuta a promuovere una maggiore cultura dei dati e alfabetizzazione dei dati. Quando i professionisti hanno più accesso ai dati, si assumono anche più responsabilità per la loro qualità.

Avrio supporta un modulo robusto di qualità dei dati. Questo modulo esegue oltre 15 test di qualità dei dati su sei ampie categorie. Il catalogo dei dati traccia la lineage dei dati per fornire maggiori informazioni sulle fonti dei dati.

Infine, il marketplace di Avrio rende i prodotti di dati disponibili ai consumatori di dati. Include un meccanismo di feedback che consente agli utenti di segnalare ai produttori di dati, ai custodi e agli ingegneri problemi relativi alla qualità dei dati. L'affidabilità dei dati può essere anche valutata dagli utenti all'interno del prodotto dei dati. Questa funzionalità espone i prodotti di dati con la migliore qualità dei dati a un pubblico più ampio.

Le strategie di IA di successo si basano su dati solidi, il che rende la qualità dei dati uno dei problemi più critici e difficili da risolvere nel prossimo futuro. Iniziare a lavorare sulla qualità dei dati il prima possibile porterà vantaggi significativi.