La puissance de la validation des données par l'IA.

Combiner la puissance de l'IA avec les systèmes et outils de validation des données est à la pointe du monde des affaires. De nombreuses organisations investissent des ressources financières dans des solutions améliorées de validation des données. Cela atténue les inquiétudes concernant les risques associés à la prise de décisions fondées sur des données de mauvaise qualité, qui peuvent entraîner des pertes importantes, voire une faillite potentielle de l'entreprise.

Une partie de ces investissements comprend l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle (intelligence artificielle). La croissance rapide des outils basés sur l'IA sur le marché aujourd'hui est due aux avantages incroyables qu'ils représentent en termes d'économie de temps, d'argent et de ressources humaines grâce à l'automatisation.

Combiner la puissance de l'IA avec les systèmes et outils de validation des données est à la pointe du monde des affaires. Il s’agit d’un excellent moyen de garantir que les informations utilisées pour obtenir des informations, optimiser les processus et prendre des décisions sont fiables à chaque étape du processus. Lorsque l’on réfléchit au cycle de vie de la gestion des données, de nombreux points du cheminement des données nécessitent des actifs propres et vérifiables avant de pouvoir être utilisés. La validation des données vérifie de manière proactive l'exactitude et la qualité des informations collectées depuis la source jusqu'à leur utilisation pour le reporting ou d'autres formes de traitement par l'utilisateur final.

Les données doivent être vérifiées avant utilisation. Cela prend du temps, mais assurer la cohérence logique des informations sources permet d'éliminer le risque d'introduction d'actifs de mauvaise qualité dans les outils, les systèmes et les tableaux de bord des utilisateurs de l'organisation.

Chaque organisation peut avoir sa propre méthode de vérification. Cela peut impliquer quelque chose d'aussi simple que de s'assurer que les données collectées sont dans le format correct ou répondent à la portée d'une exigence de traitement donnée. Même quelque chose d'aussi simple que de s'assurer qu'il n'y a pas de valeurs nulles dans les informations sources peut avoir un impact considérable sur le résultat final utilisé par les parties prenantes, les clients, les membres de l'équipe, etc.

Ces règles de validation peuvent changer en fonction de l'étape du cycle de vie ou du processus de gestion des données. Par exemple :

Data Ingestion

peut inclure des règles visant à garantir que toutes les routines d'extraction de données sont complètes, opportunes et dans les limites des volumes de données attendus.

La transformation des données

peut impliquer la conversion de types de fichiers, la transformation de données en fonction de règles métier et l'application d'une logique de transformation aux données brutes.

• Protection des données Il peut être nécessaire de séparer les actifs afin que seuls des utilisateurs spécifiques puissent accéder à certaines informations.
• La gestion des données est essentielle pour les industries soumises à des règles de surveillance ou réglementaires élevées et implique le filtrage des données vers divers emplacements en fonction de règles de validation.
• Pourquoi ces systèmes de vérification des données sont-ils importants ? Les décisions d'aujourd'hui dépendent de données précises, claires et détaillées. Ces informations doivent être fiables afin que les gestionnaires, les utilisateurs, les parties prenantes et toute personne exploitant les données puissent éviter d'être orientés dans la mauvaise direction en raison d'erreurs grammaticales, de timing ou de données incomplètes. C'est pourquoi il est essentiel d'utiliser la validation des données dans tous les aspects du cycle de vie de la gestion des données.
• Bien sûr, ces opérations deviendront plus efficaces lorsque l'intelligence artificielle sera introduite dans le processus. Cela réduit le risque d’erreur humaine et révèle des informations qui n’auraient peut-être jamais été prises en compte auparavant. Alors que certaines entreprises sont allées au-delà des solutions d’IA, d’autres fondent leurs systèmes de données sur diverses méthodes de vérification. Méthodes pour appliquer la validation des données

À mesure que la validation des données devient plus courante dans les opérations commerciales, le débat autour des méthodes permettant de garantir des résultats de qualité s'intensifie. Cela peut être lié à la taille de l'entreprise ou aux capacités de l'équipe interne, plutôt qu'à la nécessité d'une validation externalisée à un tiers.

Quel que soit le débat, les approches visant à appliquer différentes techniques de validation des données ont tendance à se répartir dans l'un des trois camps :

1 Validation manuelle des données

. Ceci est réalisé en sélectionnant des échantillons ou des extraits de données au cours du cycle de vie ou du processus de gestion, puis en les comparant aux règles de validation. L'échantillon représente un groupe plus large et doit indiquer à l'entreprise si les règles de validation sont appliquées correctement.

Avantages :

Facile à mettre en œuvre dans les petites entreprises avec des ensembles de données moins complexes.

Permet un contrôle plus approfondi sur les règles et les techniques de validation.

Moins cher car il n'est pas nécessaire d'investir dans la technologie moderne.

Inconvénients :

• Extrêmement chronophage et dépendant du capital humain.
• Il est sujet aux erreurs dues à l'erreur humaine car il s'agit d'une tâche banale et répétitive.
• Les erreurs nécessitent de revenir en arrière et de les corriger, ce qui entraîne des retards importants.
• Les erreurs ne peuvent pas être détectées tant que l'utilisateur ou le client n'est pas affecté négativement.

2. Vérification automatique des données

Cela ne signifie pas nécessairement un système de vérification des données basé sur l'IA. Cela signifie que la fonctionnalité des outils de vérification peut être considérablement étendue car l’élément humain est supprimé du système. De cette façon, davantage de données peuvent être déplacées plus rapidement via l’outil de validation.

Avantages :

• Trafic de données massif.
• Permet de rediriger le capital humain vers des besoins métiers plus créatifs.
• Permet d'introduire des règles logiques sans erreur humaine.
• Peut nettoyer les données en temps réel au lieu de les nettoyer par la suite.

Inconvénients :

• L'intégration de nouveaux systèmes dans les opérations commerciales actuelles peut prendre beaucoup de temps.
• implique souvent de travailler avec des fournisseurs tiers avec des modèles de tarification complexes.
• Cela risque de coûter cher.

3. Validation hybride des données

Tout comme son nom, un système hybride de validation des données combine des aspects d'outils manuels et automatisés. Il accélère les procédures et le flux de données, tout en permettant aux humains de revérifier des zones spécifiques de collecte de données pour garantir une modélisation adaptative.

Quel que soit le système introduit dans l'entreprise, l'émergence de l'intelligence artificielle a changé les règles du jeu en matière de vérification des données. Non seulement grâce à de puissants outils d'automatisation, mais également en utilisant un cadre logique capable d'apprendre et de se développer en fonction des besoins de l'entreprise.

Comment la vérification des données basée sur l'IA transforme la gestion des données

Les données doivent être fiables pour chaque utilisateur final. Autrement, la confiance dans le système est perdue et les opportunités d’améliorer l’efficacité, d’atteindre les objectifs et d’obtenir des informations précieuses sont manquées.

L'observabilité proactive des données est l'une des améliorations opérationnelles possibles grâce à la validation des données basée sur l'IA. Cela aide les entreprises à surveiller, gérer et suivre les données dans divers pipelines ; le processus ne repose plus sur des humains susceptibles de commettre des erreurs, mais est automatisé grâce à la technologie de l'intelligence artificielle pour accroître l'efficacité.

L'intelligence artificielle est un énorme avantage pour les ingénieurs de données qui doivent s'assurer que les informations présentées tout au long du mode de vie, de la source au produit final, sont organisées et de haute qualité. Disposer d'un système qui surveille, capture et catégorise les anomalies ou les erreurs pour examen garantit une inspection en temps réel des données circulant dans l'entreprise, améliorant naturellement la qualité des données finales.

Le véritable avantage de l'intelligence artificielle n'est pas seulement l'observabilité, mais aussi l'auto-guérison et la correction automatique. Certes, il existe de nombreuses situations dans lesquelles les humains doivent intervenir pour corriger les erreurs de validation. Pourtant, dans de nombreux cas, l’exploitation d’une infrastructure de validation de données basée sur l’IA via des routines adaptatives peut améliorer considérablement le processus en éliminant de nombreux problèmes liés à la collecte de données ou à toute autre étape du cycle de vie de gestion.

Les outils d'IA modernes d'aujourd'hui sont capables de se décomposer en différents processus de validation des données. Cela permet à des routines logicielles intelligentes de corriger et d'éviter les erreurs sur la base d'analyses prédictives qui ne feront que s'améliorer avec le temps. Plus les données historiques utilisées pour concevoir ces routines seront nombreuses, plus les prédictions d’erreurs potentielles seront précises, car ces systèmes d’IA peuvent interpréter des modèles que les humains ne peuvent pas discerner.

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