將 AI 的力量與數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)和工具相結(jié)合，正在引領(lǐng)商業(yè)世界。

許多組織正在將財務(wù)資源投入到改進的數(shù)據(jù)驗證解決方案中。這減輕了人們對基于糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量做出決策相關(guān)的風(fēng)險的擔(dān)憂，這可能導(dǎo)致重大損失——甚至潛在的公司倒閉。

這些投資的一部分包括在人工智能（人工智能）領(lǐng)域進行創(chuàng)新。當今市場上支持 AI 的工具的快速發(fā)展是因為它們在通過自動化節(jié)省時間、金錢和人力資產(chǎn)方面所代表的令人難以置信的好處。

將 AI 的力量與數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)和工具相結(jié)合，正在引領(lǐng)商業(yè)世界。這是確保用于洞察力、流程優(yōu)化和決策的信息在每一步都可靠的絕佳方法。

數(shù)據(jù)驗證的作用

當您考慮 數(shù)據(jù)管理生命周期時，數(shù)據(jù)路徑上的許多點都需要干凈、可驗證的資產(chǎn)才能使用。數(shù)據(jù)驗證會主動檢查收集到的信息的準確性和質(zhì)量，從源頭一直到用于報告或其他形式的最終用戶處理。

數(shù)據(jù)在使用前必須經(jīng)過驗證。這需要時間，但確保來源信息的邏輯一致性有助于消除將劣質(zhì)資產(chǎn)引入組織工具、系統(tǒng)和用戶儀表板的風(fēng)險。

每個組織都可能有自己獨特的驗證方法。這可能涉及一些簡單的事情，例如確保收集的數(shù)據(jù)格式正確或滿足給定處理要求的范圍。即使像確保源信息中沒有空值這樣簡單的事情也會極大地影響利益相關(guān)者、客戶、團隊成員等使用的最終輸出。

這些驗證規(guī)則可能會根據(jù)生命周期階段或數(shù)據(jù)管理過程而改變。例如：

• 數(shù)據(jù)攝取可能包括有關(guān)確保所有數(shù)據(jù)提取例程完整、及時且在預(yù)期數(shù)據(jù)量范圍內(nèi)的規(guī)則。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 可能涉及轉(zhuǎn)換文件類型、根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及將轉(zhuǎn)換邏輯應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)保護 可能需要分離資產(chǎn)，因此只有特定用戶才能訪問某些信息。
• 數(shù)據(jù)管理 對于具有高度監(jiān)督或監(jiān)管規(guī)則的行業(yè)至關(guān)重要，并且涉及根據(jù)驗證規(guī)則將數(shù)據(jù)篩選到各個位置。

為什么這些數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)很重要？今天的決策依賴于準確、清晰和詳細的數(shù)據(jù)。此信息需要可靠，以便管理人員、用戶、利益相關(guān)者和任何利用數(shù)據(jù)的人可以避免由于語法錯誤、時間或不完整的數(shù)據(jù)而被指向錯誤的方向。

這就是為什么在數(shù)據(jù)管理生命周期的各個方面使用數(shù)據(jù)驗證至關(guān)重要的原因。

當然，在流程中引入人工智能后，這些操作會變得更加高效。這減少了人為錯誤的機會，并揭示了以前可能從未考慮過的見解。雖然一些企業(yè)已經(jīng)超越了人工智能解決方案，但另一些企業(yè)則將他們的數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立在各種驗證方法上。

應(yīng)用數(shù)據(jù)驗證的方法

隨著數(shù)據(jù)驗證在業(yè)務(wù)運營中變得越來越普遍，圍繞確保質(zhì)量結(jié)果的方法的爭論越來越多。這可能與業(yè)務(wù)規(guī)模或內(nèi)部團隊的能力相關(guān)，而不是外包給第三方的驗證需求。

無論爭論如何，應(yīng)用不同數(shù)據(jù)驗證技術(shù)的方法往往屬于以下三個陣營之一：

1. 手動數(shù)據(jù)驗證

這是通過在生命周期或管理過程中選擇樣本或數(shù)據(jù)提取然后將它們與驗證規(guī)則進行比較來實現(xiàn)的。樣本集代表一個更大的分組，并應(yīng)告知企業(yè)是否正確應(yīng)用了驗證規(guī)則。

優(yōu)點：

• 易于在數(shù)據(jù)集不太復(fù)雜的小型公司中實施。
• 允許對規(guī)則和驗證技術(shù)進行更深層次的控制。
• 更便宜，因為不需要投資現(xiàn)代技術(shù)。

缺點：

• 極其耗時且依賴人力資產(chǎn)。
• 由于人為錯誤而容易出錯，因為這是一項平凡而重復(fù)的任務(wù)。
• 錯誤意味著返回并進行修復(fù)，從而導(dǎo)致嚴重的延遲。
• 在用戶或客戶端受到負面影響之前，可能無法捕獲錯誤。

2. 自動數(shù)據(jù)驗證

這并不一定意味著基于人工智能的數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)。這確實意味著驗證工具的功能可以極大地擴展，因為人為因素已從系統(tǒng)中移除。這樣，可以更快地通過驗證工具移動更多數(shù)據(jù)。

優(yōu)點：

• 海量數(shù)據(jù)流量。
• 允許將人力資產(chǎn)重定向到更具創(chuàng)造性的業(yè)務(wù)需求。
• 允許在沒有人為錯誤的情況下引入邏輯規(guī)則。
• 可以實時清理數(shù)據(jù)，而不是事后清理。

缺點：

• 將新系統(tǒng)集成到當前業(yè)務(wù)運營中可能需要很長時間。
• 通常涉及與具有復(fù)雜定價模型的第三方供應(yīng)商合作。
• 可能很貴。

3. 混合數(shù)據(jù)驗證

就像它的名字一樣，數(shù)據(jù)驗證的混合系統(tǒng)結(jié)合了手動和自動化工具的各個方面。它可以加快程序和數(shù)據(jù)流，同時還可以讓人類對特定的數(shù)據(jù)收集區(qū)域進行雙重檢查，以確保自適應(yīng)建模。

無論將哪種系統(tǒng)引入企業(yè)，人工智能的出現(xiàn)都改變了數(shù)據(jù)驗證的競爭環(huán)境。不僅通過強大的自動化工具，而且使用可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)和成長的邏輯框架。

啟用 AI 的數(shù)據(jù)驗證如何改變數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)必須對每個最終用戶都是可靠的。否則，系統(tǒng)將失去信任，將錯失提高效率、實現(xiàn)目標和獲得寶貴見解的機會。

主動數(shù)據(jù)可觀察性是通過啟用 AI 的數(shù)據(jù)驗證可能實現(xiàn)的運營改進之一。這有助于公司監(jiān)控、管理和跟蹤各種管道中的數(shù)據(jù)；該過程不再依賴可能犯錯誤的人，而是通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)自動化，以提高效率。

人工智能對于數(shù)據(jù)工程師 來說是一個巨大的優(yōu)勢，他們必須確保在整個生活方式（從源頭到最終產(chǎn)品）中呈現(xiàn)的信息是有組織的和高質(zhì)量的。擁有一個監(jiān)控、捕獲和分類異常或錯誤以供審查的系統(tǒng)可確保對通過公司移動的數(shù)據(jù)進行實時檢查，自然會提高最終數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

人工智能的真正優(yōu)勢不僅在于可觀察性，還在于自我修復(fù)和自動校正。誠然，在很多情況下，人類需要介入以修復(fù)驗證錯誤。盡管如此，在許多情況下，通過自適應(yīng)例程利用支持 AI 的數(shù)據(jù)驗證基礎(chǔ)架構(gòu)，可以通過消除數(shù)據(jù)收集或管理生命周期的任何其他階段中的許多小問題來顯著改進流程。

當今的現(xiàn)代AI 工具能夠分解為各種數(shù)據(jù)驗證過程。這允許智能軟件啟用的例程基于預(yù)測分析來糾正和防止錯誤，而預(yù)測分析只會隨著時間的推移而改進。用于設(shè)計這些例程的歷史數(shù)據(jù)越多，對潛在錯誤的預(yù)測就越準確，因為這些人工智能系統(tǒng)可以解釋人類無法辨別的模式。