Caso - Construindo uma estratégia confiável de qualidade de dados na era da IA

A tomada de decisões de negócios eficaz está no centro de qualquer sucesso negócios. Boas decisões são baseadas em fatos e dados. Quando a confiança no a qualidade dos dados que apoiam decisões importantes é abalada, a dinâmica e o crescimento podem falhar. Garantir que os tomadores de decisão confiem em cada um ponto de dados requer uma estratégia definitiva. Simplesmente implementando o mais recente ferramentas e tecnologia não produzirão resultados ideais. Necessidades de qualidade de dados fazer parte da cultura da sua organização.

Importância da qualidade dos dados

Embora a qualidade dos dados seja de vital importância, gerenciá-la é uma tarefa significativa desafio. Na era da IA, a qualidade dos dados só crescerá em importância à medida que a IA pode amplificar os efeitos de dados de baixa qualidade. Dados ruins que alimentam modelos de IA levar a experiências ruins para o cliente e catástrofes potenciais que podem danificar reputações. Erros de alto perfil cometidos por modelos de IA podem colocar uma marca na frente página do New York Times, causando danos irrefutáveis ​​à organização competitividade

Num estudo recente realizado por Vanson Bourn, 68% dos entrevistados indicaram que lutam para limpar os dados para que estejam em um formato utilizável para programas de IA. O estudo também apontou que modelos de IA de baixo desempenho baseados em baixa qualidade os dados resultam numa média de 460 milhões de dólares em receitas perdidas.

Quanto mais uma organização se apoia em seus dados e na IA, mais importante é estratégia sólida de qualidade de dados é.

Estratégia de qualidade de dados - O que você precisa?

Para uma estratégia de qualidade de dados bem-sucedida, você precisa de quatro componentes distintos: métricas, cultura, governança e ferramentas.

Para compreender a qualidade dos seus dados, você deve ser capaz de medi-los. Acompanhar as métricas corretas ajudará você a determinar onde melhorar e se sua estratégia está dando certo. As métricas também ajudam você a definir metas e definir tolerâncias.

Uma estratégia perfeitamente definida é inútil se você não conseguir a adesão as pessoas que devem implementá-lo. Os funcionários de toda a organização precisam adotar uma cultura de qualidade de dados que deve emanar da alta administração.

As políticas de governança de dados são onde a borracha encontra o caminho. Métricas e um a cultura de dados impacta diretamente a governança de dados e garante as políticas corretas existem para suportar dados de alta qualidade.

Ter as melhores ferramentas e plataformas para rastrear e gerenciar a qualidade dos dados também é importante. um componente-chave de sua estratégia de qualidade de dados.

Medindo a qualidade dos dados

Para garantir a qualidade dos dados, você precisa medi-los. A qualidade dos dados é avaliada por seis métricas: integridade, consistência, oportunidade, exclusividade, validade, e precisão,

Completude

Esta métrica mede o número de registros incompletos. Quando registros estão incompletos, isso pode levar a conjuntos de dados distorcidos que podem prejudicar fora da sua análise. Conjuntos de dados com muitos registros incompletos não podem fornecem o mesmo valor que um conjunto de dados com a maioria dos dados presentes. Conjuntos de dados com muitos valores faltantes levam o analista a colocar também muito peso nos dados disponíveis, distorcendo e distorcendo os resultados.

Consistência

Esta métrica mede a uniformidade e a precisão dos dados em diferentes sistemas. Quando dois sistemas separados têm dois valores diferentes para o mesmo ponto de dados, eles são inconsistentes. Este conflito reduz a confiança que os gestores têm nos dados. Eles sabem que quando os dados conflitos, pelo menos um é impreciso, mas sem saber qual deles e por que, o valor que qualquer conjunto de dados pode fornecer para a tomada de decisões é reduzido.

Oportunidade

Esta métrica mede a idade dos dados no banco de dados ou há quanto tempo atrás ele foi atualizado. O mundo está em constante mudança e os dados que mede essa mudança precisa ser continuamente atualizado. Decisões baseadas em dados que medem condições que desde então alterado não será o ideal.

Singularidade

Esta métrica rastreia dados duplicados. A quantidade de dados coletados e armazenados em vários bancos de dados é alto. À medida que os dados se juntam, o os mesmos dados de múltiplas fontes podem ser duplicados. Ou os dados podem ser inserido duas vezes em um único banco de dados. Se os dados forem contados duas vezes, pode distorcer a análise.

Validade

Esta métrica mede se os dados estão em conformidade com um formato específico. Se um ponto de dados não estiver em conformidade com o formato esperado, pode não reflita o que você acha que faz. Por exemplo, se um ponto de dados não puder ser um número negativo, mas você tem números negativos em seus dados definido, a validade é questionável.

Precisão

Esta métrica mede o quão próximos os valores do seu conjunto de dados estão de seus verdadeiros valores. Tomar decisões com base em dados que são simplesmente errado levará a más decisões. Quando a precisão é baixa, os tomadores de decisão não podem ter certeza de que os dados que estão analisando representa a realidade.

O rastreamento dessas métricas fornecerá informações sobre a qualidade dos seus dados e onde os erros estão ocorrendo. No entanto, para ter qualidade de dados superior métricas, você precisa de uma cultura e estratégia para manter a alta qualidade dos dados medidas. Uma cultura focada na qualidade dos dados fornece a base para isso objetivo.

Cultura de qualidade de dados

Os dados são coletados, fluem e são consumidos em todas as facetas de qualquer organização. Todos em uma organização típica tocam os dados de alguma forma do seu trabalho. Incutir um senso de responsabilidade pela qualidade dos dados em cada indivíduo é fundamental para sua estratégia de qualidade de dados. Este fato significa que cada o funcionário pratica uma boa higiene de dados, limpando dados sujos, validando dados e atualização de dados. Você precisa de treinamento, liderança e trabalho em equipe para instalar uma cultura de qualidade de dados.

Treinamento

Nem todos têm o mesmo nível de habilidades para trabalhar com dados. Não todos entendem o que os dados significam e por que são cruciais. Ensino funcionários, como trabalhar com dados para ajudá-los em seus empregos, levará para que eles apreciem seu valor. À medida que adquirem mais habilidades e aprendem a se tornarem mais alfabetizados em dados, eles apreciarão mais as nuances da qualidade dos dados.

Treinamento em métricas de qualidade de dados interoperacionais, captura de dados e técnicas de validação e ferramentas e processos de limpeza de dados são também essencial para uma estratégia sólida de qualidade de dados.

O acesso aos dados também ajuda a promover uma maior alfabetização em dados dentro da sua empresa. organização, o que impulsiona uma maior valorização da qualidade dos dados. Quando os indivíduos podem acessar dados sem engenharia técnica de dados habilidades, eles podem praticar as habilidades existentes de análise de dados e desenvolver novos para melhorar sua proficiência no trabalho com dados e sua apreciação pela qualidade dos dados. Confira nosso blog recente para aprender mais sobre como impulsionar uma maior alfabetização em dados. link para blog sobre dados alfabetização

Colaboração e trabalho em equipe

Com qualidade de dados, a responsabilidade de cada membro da equipe que trabalha juntos para fornecer os dados mais confiáveis ​​deve ser uma componente fundamental da sua cultura de dados. Funções e responsabilidades devem ser definidas para que cada membro da equipe entenda como contribuir para a qualidade dos dados e aquilo pelo que são responsáveis. Esse estrutura também ajuda os trabalhadores a entender com quem colaborar para gerenciar e melhorar a qualidade dos dados. Uma maior colaboração melhora a processo de abordar problemas de qualidade de dados e evitar futuros problemas.

Liderança

Tal como acontece com qualquer iniciativa cultural, a liderança precisa vir do Diretoria. Os líderes devem destacar constantemente a importância dos dados qualidade e como ela é fundamental para o sucesso. A capacidade de impulsionar mudanças começa com a alta administração. Gerenciamento intermediário, administradores de dados e os gerentes de domínio também impulsionam uma cultura de qualidade de dados. Esses os profissionais devem ajudar a educar seus colegas sobre as melhores práticas e enfatizar a importância da qualidade dos dados.

Estrutura e políticas de governança de dados

Num ecossistema de dados em constante evolução que deve adaptar-se aos requisitos da IA, mantendo a ordem, a privacidade e a segurança, tradicionais abordagens à governança de dados devem se adaptar

Governança Ágil de Dados

Definir governança e políticas de dados torna-se muito mais fácil com dados ricos métricas e uma cultura baseada em dados. Responsabilidade pela gestão e os dados de administração podem ser enviados para gerenciadores de domínio em vez de consolidando o controle no departamento de TI. Essa mudança permite muito mais acesso seguro e eficaz aos dados. Os gerentes de domínio têm uma experiência muito melhor compreensão dos dados que seu grupo coleta e quem deve ter acesso a eles isto. Esse conhecimento permite políticas de governança mais ágeis e dinâmicas, incluindo controles de acesso a atributos ou autoridade de acesso em nível de coluna.

Com uma estrutura de governança ágil, garantindo que as mudanças estejam funcionando, um o ciclo de feedback precisa ser habilitado para que possa iterar rapidamente novas políticas e sinalizar problemas de qualidade para garantir que dados incorretos não prejudiquem aspectos críticos tomada de decisão ou modelos. Os canais de comunicação devem estar abertos para obter acesso rápido autoridade para acessar dados ou relatar problemas de qualidade aos proprietários dos dados.

A governança ágil e uma cultura de qualidade de dados capacitam-se mutuamente. Para fazer rápido decisões de governança, um esforço de equipe e responsabilidade compartilhada impulsionam rapidamente mudar. Sem uma cultura que se apoie mutuamente e tenha conhecimento, a autoridade permanece centralizada. Em uma relação simbiótica, uma solução ágil de dados a governança que permite o acesso ao trabalho em equipe alimenta uma cultura de qualidade de dados.

Padronização e consistência

Políticas e estruturas que impulsionam a padronização de dados reduzem a confusão e o potencial para erros. As políticas de gestão de dados devem ter como objetivo padronizar convenções de nomenclatura e aspiram a uma única fonte de verdade.

Os conflitos são reduzidos através da consolidação de diferentes conjuntos de dados em um único fonte de dados, e os analistas sabem que estão trabalhando com os dados mais precisos e conjunto de dados oportuno. Estratégias de gerenciamento de dados mestres apoiam o gerenciamento de dados conjuntos para estabelecer dados padronizados e consolidar a gestão e monitoramento.

Monitoramento de dados

Com métricas estabelecidas, uma forte cultura de qualidade de dados e governança políticas, o último passo da sua estratégia de governação é a monitorização dos dados. O monitoramento garante que as políticas sejam cumpridas e os dados permaneçam confiável. Os processos incluem perfil de dados, observabilidade de dados e linhagem.

O perfil de dados identifica a estrutura de conteúdo e a formatação de cada dado definido para identificar problemas de qualidade de dados. Este perfil incluiria calcular médias e percentis e coletar mínimos e máximos. Quando essas características são comparadas com os valores que esperaríamos e formatos, eles podem ajudar a identificar problemas de qualidade dos dados.

Para garantir que os sistemas estejam funcionando de maneira eficaz e que erros de dados não sejam criado,

a observabilidade de dados monitora o desempenho em tempo real dos sistemas de dados

A linhagem de dados mapeia o histórico dos dados à medida que são transformados e viajam através de um pipeline de dados. O monitoramento desses dados ajuda os analistas a encontrar a raiz fonte de erros de dados e avaliar a confiabilidade dos conjuntos de dados com base em sua origem. Aprofundamos a linhagem de dados em nosso blog recente -Saiba mais

A Plataforma Avrio permite sua estratégia de qualidade de dados de várias maneiras.

A plataforma foi projetada para ser utilizada por profissionais com diversos níveis de experiência, desde cientistas de dados até analistas e gerentes de domínio. Isso faz Avrio, uma plataforma ideal para apoiar a colaboração entre profissionais de dados e gestão no desenvolvimento de estruturas para governança ágil.

Além disso, a plataforma oferece mais acesso a mais pessoas, independentemente de sua perícia técnica. Isso ajuda a impulsionar uma maior cultura e alfabetização de dados. Quando os profissionais têm mais acesso aos dados, eles também assumem mais responsabilidade pela sua qualidade.

Avrio oferece suporte a um módulo robusto de qualidade de dados. Este módulo executa mais de 15 testes de qualidade de dados em seis categorias amplas. O catálogo de dados rastreia linhagem de dados para fornecer mais informações sobre fontes de dados.

Finalmente, o mercado Avrio disponibiliza produtos de dados para consumidores. Inclui um mecanismo de feedback que permite aos usuários alertar dados produtores de produtos, administradores e engenheiros sobre problemas com qualidade de dados. A confiabilidade dos dados também pode ser avaliada pelos usuários dentro dos dados produto. Esse recurso ajuda a expor produtos de dados com a maior quantidade de dados qualidade para mais usuários.

Estratégias de IA bem-sucedidas dependem de bons dados, tornando a qualidade dos dados um dos questões mais críticas e desafiadoras no futuro próximo. Seguindo em frente a trajetória correta para a qualidade dos dados o mais rápido possível compensará dividendos.