Die Leistungsfähigkeit der KI-Datenvalidierung.

Die Kombination der Leistungsfähigkeit von KI mit Datenvalidierungssystemen und -tools ist führend in der Geschäftswelt.

Viele Organisationen investieren finanzielle Ressourcen in verbesserte Datenvalidierungslösungen. Dies zerstreut Bedenken hinsichtlich der Risiken, die mit Entscheidungen auf der Grundlage schlechter Datenqualität verbunden sind, die zu erheblichen Verlusten – und sogar zum potenziellen Scheitern des Unternehmens – führen können.

Ein Teil dieser Investitionen umfasst Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (künstliche Intelligenz). Das schnelle Wachstum der KI-fähigen Tools auf dem heutigen Markt ist auf die unglaublichen Vorteile zurückzuführen, die sie in Bezug auf die Einsparung von Zeit, Geld und Personal durch Automatisierung bieten.

Die Kombination der Leistungsfähigkeit von KI mit Datenvalidierungssystemen und -tools ist führend in der Geschäftswelt. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit sicherzustellen, dass die für Erkenntnisse, Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung verwendeten Informationen bei jedem Schritt zuverlässig sind.

Die Rolle der Datenvalidierung

Wenn Sie über den Lebenszyklus der Datenverwaltung nachdenken, erfordern viele Punkte entlang des Datenpfads saubere, überprüfbare Assets, bevor sie verwendet werden können. Die Datenvalidierung überprüft proaktiv die Genauigkeit und Qualität der gesammelten Informationen, von der Quelle bis hin zur Verwendung für Berichte oder andere Formen der Endbenutzerverarbeitung.

Daten müssen vor der Verwendung überprüft werden. Es braucht Zeit, aber die Gewährleistung der logischen Konsistenz der Quellinformationen trägt dazu bei, das Risiko der Einführung minderwertiger Assets in organisatorische Tools, Systeme und Benutzer-Dashboards zu eliminieren.

Jede Organisation verfügt möglicherweise über ihre eigene, einzigartige Verifizierungsmethode. Dabei kann es sich beispielsweise um etwas Einfaches wie die Sicherstellung handeln, dass die erfassten Daten das richtige Format haben oder den Umfang einer bestimmten Verarbeitungsanforderung erfüllen. Selbst etwas so Einfaches wie die Sicherstellung, dass die Quellinformationen keine Nullwerte enthalten, kann große Auswirkungen auf die endgültige Ausgabe haben, die von Stakeholdern, Kunden, Teammitgliedern usw. verwendet wird.

Diese Validierungsregeln können sich je nach Lebenszyklusphase oder Datenverwaltungsprozess ändern. Zum Beispiel:

• Datenaufnahme könnte Regeln enthalten, um sicherzustellen, dass alle Datenextraktionsroutinen vollständig und zeitnah sind und innerhalb der erwarteten Datenmengen liegen.
• Datentransformation kann das Konvertieren von Dateitypen, das Transformieren von Daten basierend auf Geschäftsregeln und das Anwenden von Transformationslogik auf Rohdaten umfassen.
• Datenschutz Es kann erforderlich sein, Vermögenswerte zu trennen, damit nur bestimmte Benutzer auf bestimmte Informationen zugreifen können.
• Datenmanagement ist für Branchen mit hohen Aufsichts- oder Regulierungsvorschriften von entscheidender Bedeutung und umfasst das Filtern von Daten an verschiedenen Orten auf der Grundlage von Validierungsregeln.

Warum sind diese Datenverifizierungssysteme wichtig? Heutige Entscheidungen hängen von genauen, klaren und detaillierten Daten ab. Diese Informationen müssen zuverlässig sein, damit Manager, Benutzer, Stakeholder und alle, die die Daten nutzen, vermeiden können, aufgrund von Grammatikfehlern, Zeitangaben oder unvollständigen Daten in die falsche Richtung gelenkt zu werden.

Deshalb ist es wichtig, die Datenvalidierung in allen Aspekten des Datenmanagement-Lebenszyklus einzusetzen.

Natürlich werden diese Vorgänge effizienter, wenn künstliche Intelligenz in den Prozess eingeführt wird. Dadurch wird das Risiko menschlicher Fehler verringert und Erkenntnisse gewonnen, die möglicherweise noch nie zuvor berücksichtigt wurden. Während einige Unternehmen über KI-Lösungen hinausgegangen sind, basieren andere ihre Datensysteme auf verschiedenen Verifizierungsmethoden.

Anwenden von Datenvalidierungsmethoden

Da die Datenvalidierung im Geschäftsbetrieb immer häufiger vorkommt, gibt es eine wachsende Debatte über Methoden zur Sicherstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse. Dies hängt möglicherweise mit der Größe des Unternehmens oder den Fähigkeiten des internen Teams zusammen und nicht mit der Notwendigkeit, die Validierung an einen Dritten auszulagern.

Was auch immer die Debatte ist, Ansätze zur Anwendung verschiedener Datenvalidierungstechniken fallen in der Regel in eines von drei Lagern:

1. Manuelle Datenvalidierung

Dies geschieht durch die Auswahl von Proben oder Datenextrakten während des Lebenszyklus oder des Managementprozesses und deren anschließenden Vergleich Um dies zu erreichen, werden Validierungsregeln verglichen. Der Beispielsatz stellt eine größere Gruppierung dar und soll dem Unternehmen Aufschluss darüber geben, ob die Validierungsregeln korrekt angewendet werden.

Vorteile:

• Einfache Implementierung in kleinen Unternehmen mit weniger komplexen Datensätzen.
• Ermöglicht eine tiefere Kontrolle über Regeln und Validierungstechniken.
• Günstiger, da keine Investitionen in moderne Technologie erforderlich sind.

Nachteile:

• Extrem zeitaufwändig und abhängig von menschlichen Ressourcen.
• Es ist anfällig für Fehler aufgrund menschlicher Fehler, da es sich um eine alltägliche und sich wiederholende Aufgabe handelt.
• Fehler bedeuten, dass wir zurückgehen und sie beheben müssen, was zu erheblichen Verzögerungen führt.
• Fehler werden möglicherweise erst erkannt, wenn der Benutzer oder Client negativ beeinflusst wird.

2. Automatische Datenüberprüfung

Dies bedeutet nicht unbedingt ein KI-basiertes Datenüberprüfungssystem. Dies bedeutet jedoch, dass die Funktionalität von Verifizierungstools erheblich erweitert werden kann, da der menschliche Faktor aus dem System entfernt wird. Auf diese Weise können mehr Daten schneller durch das Validierungstool bewegt werden.

Vorteile:

• Massiver Datenverkehr.
• Ermöglicht die Neuausrichtung menschlicher Ressourcen auf kreativere Geschäftsanforderungen.
• Ermöglicht die Einführung logischer Regeln ohne menschliches Versagen.
• Kann Daten in Echtzeit bereinigen, anstatt sie erst danach zu bereinigen.

Nachteile:

• Die Integration neuer Systeme in den laufenden Geschäftsbetrieb kann lange dauern.
• Beinhaltet oft die Zusammenarbeit mit Drittanbietern mit komplexen Preismodellen.
• Es kann teuer sein.

3. Hybride Datenvalidierung

Wie der Name schon sagt, kombiniert ein hybrides System zur Datenvalidierung Aspekte manueller und automatisierter Tools. Es beschleunigt Verfahren und Datenfluss und ermöglicht es Menschen gleichzeitig, bestimmte Datenerfassungsbereiche noch einmal zu überprüfen, um eine adaptive Modellierung sicherzustellen.

Egal welches System im Unternehmen eingeführt wird, das Aufkommen künstlicher Intelligenz hat die Rahmenbedingungen für die Datenüberprüfung verändert. Nicht nur durch leistungsstarke Automatisierungstools, sondern auch durch die Verwendung eines logischen Frameworks, das je nach Geschäftsanforderungen lernen und wachsen kann.

Wie die KI-gestützte Datenverifizierung das Datenmanagement verändert

Daten müssen für jeden Endbenutzer zuverlässig sein. Andernfalls geht das Vertrauen in das System verloren und Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Zielerreichung und Gewinnung wertvoller Erkenntnisse werden verpasst.

Proaktive Datenbeobachtbarkeit ist eine der betrieblichen Verbesserungen, die durch KI-gestützte Datenvalidierung möglich sind. Dies hilft Unternehmen, Daten in verschiedenen Pipelines zu überwachen, zu verwalten und zu verfolgen; der Prozess ist nicht mehr auf Menschen angewiesen, die möglicherweise Fehler machen, sondern wird durch Technologie der künstlichen Intelligenz automatisiert, um die Effizienz zu steigern.

Künstliche Intelligenz ist ein großer Vorteil für Dateningenieure, die sicherstellen müssen, dass die im gesamten Lebensstil, von der Quelle bis zum Endprodukt, präsentierten Informationen organisiert und von hoher Qualität sind. Ein System, das Anomalien oder Fehler zur Überprüfung überwacht, erfasst und kategorisiert, gewährleistet eine Echtzeitprüfung der Daten, die durch das Unternehmen laufen, und verbessert so natürlich die Qualität der Enddaten.

Der wahre Vorteil der künstlichen Intelligenz ist nicht nur die Beobachtbarkeit, sondern auch die Selbstheilung und automatische Korrektur. Zugegebenermaßen gibt es viele Situationen, in denen Menschen eingreifen müssen, um Validierungsfehler zu beheben. Dennoch kann die Nutzung einer KI-gestützten Datenvalidierungsinfrastruktur durch adaptive Routinen in vielen Fällen den Prozess erheblich verbessern, indem viele Probleme bei der Datenerfassung oder anderen Phasen des Verwaltungslebenszyklus beseitigt werden.

Heutige moderne KI-Tools sind in der Lage, in verschiedene Datenvalidierungsprozesse zu untergliedern. Dies ermöglicht es intelligenten, softwaregestützten Routinen, Fehler basierend auf prädiktiven Analysen zu korrigieren und zu verhindern, die sich mit der Zeit nur verbessern. Je mehr historische Daten zum Entwerfen dieser Routinen verwendet werden, desto genauer sind die Vorhersagen potenzieller Fehler, da diese KI-Systeme Muster interpretieren können, die Menschen nicht erkennen können.

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