在人工智能时代构建可靠的数据质量策略

有效的商业决策是任何成功企业的核心。良好的决策基于事实和数据。当对支持重要决策的数据质量的信心动摇时，前进的动力和增长就会崩溃。确保决策者信任每个数据点需要明确的策略。仅仅实施最新的工具和技术并不能带来最佳结果。数据质量需要成为组织文化的一部分。

数据质量的重要性

虽然数据质量至关重要，但管理数据质量是一项重大挑战。在人工智能时代，数据质量的重要性只会越来越高，因为人工智能可以放大低质量数据的影响。输入人工智能模型的劣质数据会导致糟糕的客户体验和潜在的灾难，从而损害声誉。人工智能模型的重大失误可能会让一个品牌登上《纽约时报》的头版，对组织的竞争力造成无可辩驳的损害

在 Vanson Bourn 最近的一项研究中，68% 的受访者表示，他们很难清理数据，以便将其转换为可供 AI 程序使用的格式。该研究还指出，基于低质量数据构建的 AI 模型表现不佳，平均导致 4.6 亿美元的收入损失。

组织越依赖数据和人工智能，完善的数据质量策略就越重要。

数据质量策略——您需要什么？

要制定成功的数据质量策略，您需要四个不同的组成部分：指标、文化、治理和工具。

要了解数据的质量，您必须能够对其进行测量。跟踪正确的指标将帮助您确定需要改进的地方以及您的策略是否成功。指标还可以帮助您设定目标并定义容差。

如果没有得到必须实施该战略的人的认可，那么完美定义的战略也是无用的。整个组织的员工都需要接受一种必须由最高管理层发起的数据质量文化。

数据治理政策是关键。指标和数据文化直接影响数据治理，并确保制定正确的政策来支持高质量数据。

拥有最好的工具和平台来跟踪和管理数据质量也是数据质量策略的一个关键组成部分。

测量数据质量

为了确保数据质量，你需要对其进行测量。数据质量由六个指标评分：完整性、一致性、及时性、唯一性、有效性和准确性。

完整性

此指标衡量不完整记录的数量。记录不完整会导致数据集失真，进而影响分析。包含许多不完整记录的数据集无法提供与包含大多数数据的数据集相同的值。包含许多缺失值的数据集会导致分析师过分看重现有数据，从而扭曲和歪曲结果。

一致性

该指标衡量不同系统间数据的一致性和准确性。当两个独立的系统对同一数据点有两个不同的值时，它们就是不一致的。这种冲突降低了管理者对数据的信心。他们知道，当数据发生冲突时，至少有一个是不准确的，但如果不知道哪一个数据不准确以及原因不明，那么任何一个数据集为决策提供的价值都会降低。

及时性

此指标衡量数据库中数据的使用年限或刷新时间。世界瞬息万变，衡量这种变化的数据需要不断更新。基于衡量已发生变化的条件的数据做出的决策并非最佳。

独特性

此指标跟踪重复数据。多个数据库中收集和存储的数据量很大。随着数据汇集在一起，来自多个来源的相同数据可能是重复的。或者数据可能被两次输入到单个数据库中。如果数据被重复计算，可能会影响分析。

有效性

此指标衡量数据是否符合特定格式。如果数据点不符合预期格式，则可能无法反映您的想法。例如，如果数据点不能为负数，但您的数据集中有负数，则其有效性值得怀疑。

准确性

此指标衡量数据集中的值与真实值的接近程度。基于错误数据做出决策将导致错误决策。当准确度较低时，决策者无法确信他们所分析的数据代表现实。

跟踪这些指标将使您深入了解数据的质量以及错误发生的位置。但是，要获得卓越的数据质量指标，您需要一种文化和策略来维持高数据质量指标。注重数据质量的文化为实现这一目标奠定了基础。

数据质量文化

任何组织的各个方面都会收集、流动和使用数据。典型组织中的每个人都会在工作中接触数据。向每个人灌输对数据质量的责任感是数据质量策略的核心。这意味着每位员工都会通过清理脏数据、验证数据和更新数据来实践良好的数据卫生习惯。您需要足够的培训、领导力和团队合作来建立数据质量文化。

训练

并不是每个人都具备相同水平的数据处理技能。并不是每个人都理解数据的含义以及它为何如此重要。教会员工如何使用数据来帮助他们完成工作将使他们认识到数据的价值。随着他们获得更多技能并学会更加精通数据，他们将更加了解数据质量的细微差别。

对于完善的数据质量策略来说，对互操作数据质量指标、数据捕获和验证技术以及数据清理工具和流程的培训也至关重要。

访问数据还有助于提高组织内的数据素养，从而提高对数据质量的重视程度。当个人无需技术数据工程技能即可访问数据时，他们可以练习现有的数据分析技能并开发新技能，以提高他们处理数据的熟练程度和对数据质量的重视程度。查看我们最近的博客，了解有关提高数据素养的更多信息。链接到数据素养博客

协作与团队合作

对于数据质量，每个团队成员共同努力提供最值得信赖的数据的责任应该是数据文化的基本组成部分。必须定义角色和职责，以便每个团队成员了解如何为数据质量做出贡献以及他们负责什么。这种结构还可以帮助员工了解与谁合作来管理和提高数据质量。更好的协作可以增强解决数据质量问题和避免未来问题的过程。

领导

与任何文化举措一样，领导力需要来自高管层。领导者必须不断强调数据质量的重要性以及它如何成为成功的核心。推动变革的能力始于高级管理层。中层管理人员、数据管理员和域管理员也推动着数据质量文化。这些专业人员必须帮助教育同事最佳实践并强调数据质量的重要性。

数据治理框架和政策

在不断发展的数据生态系统中，必须适应人工智能的要求，同时仍保持秩序、隐私和安全，传统的数据治理方法也必须适应

敏捷数据治理

有了丰富的数据指标和数据驱动的文化，定义数据治理和政策就变得容易得多。管理和监管数据的责任可以下放给域管理员，而不是将控制权集中在 IT 部门。这种转变使数据访问更加安全、有效。域管理员对他们的团队收集的数据以及谁应该访问这些数据有了更好的了解。这些知识使治理政策更加灵活和动态，包括属性访问控制或列级访问权限。

为确保变革有效，敏捷治理结构需要启用反馈循环，以便快速迭代新政策并标记质量问题，确保不良数据不会影响关键决策或模型。必须开放沟通渠道，以便快速获得访问数据的权限或向数据所有者报告质量问题。

敏捷治理和数据质量文化相互促进。为了快速做出治理决策，团队努力和共同责任推动快速变革。如果没有相互支持和知识渊博的文化，权力仍然集中。在共生关系中，能够实现团队合作的敏捷数据治理推动了数据质量文化的发展。

标准化和一致性

推动数据标准化的政策和框架可减少混乱和错误的可能性。数据管理政策应旨在标准化命名约定并追求单一事实来源。

通过将不同的数据集整合到单个数据源中，可以减少冲突，分析师知道他们正在处理最准确、最及时的数据集。主数据管理策略支持管理数据集以建立标准化数据并整合管理和监控。

数据监控

有了既定的指标、强大的数据质量文化和治理政策，治理策略的最后一步就是数据监控。监控可确保遵守政策并保持数据可信。流程包括数据分析、数据可观测性和数据沿袭。

数据分析可确定每个数据集的内容结构和格式，以识别数据质量问题。数据分析包括计算平均值和百分位数以及收集最小值和最大值。当将这些特征与我们预期的值和格式进行比较时，它们可以帮助识别数据质量问题。

为了确保系统有效运行且不会产生数据错误，

数据可观测性监控数据系统的实时性能

数据沿袭映射了数据在转换和通过数据管道时的历史。监控这些数据有助于分析师找到数据错误的根源，并根据数据集的来源判断其可信度。我们在最近的博客“了解更多”中深入探讨了数据沿袭

Avrio 平台通过多种方式支持您的数据质量策略。

该平台旨在供具有不同专业水平的专业人士使用，从数据科学家到分析师和领域经理。这使得 Avrio 成为支持数据从业人员和管理层在开发敏捷治理框架方面进行协作的理想平台。

此外，该平台为更多人提供了更多访问权限，无论他们的技术专长如何。这有助于推动数据文化和素养的提高。当专业人士有更多机会访问数据时，他们也会对数据的质量承担更多责任。

Avrio 支持强大的数据质量模块。该模块在六大类中执行超过 15 项数据质量测试。数据目录跟踪数据沿袭，以提供有关数据源的更多信息。

最后，Avrio 市场向数据消费者提供数据产品。它包含一个反馈机制，允许用户向数据产品生产者、管理员和工程师提醒数据质量问题。用户还可以在数据产品中评估数据的可信度。此功能有助于向更多用户展示数据质量最高的数据产品。

成功的人工智能战略依赖于良好的数据，因此数据质量将成为可预见的未来最关键、最具挑战性的问题之一。尽快让数据质量走上正确的轨道将会带来丰厚的回报。