AI データ検証の力。

AI の力とデータ検証システムおよびツールの組み合わせが、ビジネスの世界をリードしています。

#多くの組織は、データ検証ソリューションの改善に資金を投資しています。これにより、劣悪なデータ品質に基づいて意思決定を行うことに伴うリスクに関する懸念が軽減され、重大な損失、さらには潜在的な企業破綻につながる可能性があります。

これらの投資の一部には、人工知能 (人工知能) 分野のイノベーションが含まれます。今日市場で AI 対応ツールが急速に成長しているのは、自動化による時間、お金、人的資産の節約という点で、AI 対応ツールがもたらす驚くべきメリットによるものです。

AI の力とデータ検証システムおよびツールの組み合わせがビジネスの世界をリードしています。これは、洞察、プロセスの最適化、意思決定に使用される情報があらゆる段階で信頼できるものであることを保証する優れた方法です。

データ検証の役割

データ管理ライフサイクルについて考えるとき、データ パス上の多くのポイントでは、使用する前にクリーンで検証可能な資産が必要です。データ検証では、収集された情報の正確性と品質を、ソースからレポートやその他の形式のエンドユーザー処理に使用するまでの段階で積極的にチェックします。

データは使用前に検証する必要があります。時間はかかりますが、ソース情報の論理的一貫性を確保することで、組織のツール、システム、ユーザー ダッシュボードに低品質の資産が導入されるリスクを排除できます。

各組織には独自の検証方法がある場合があります。これには、収集されたデータが正しい形式であること、または特定の処理要件の範囲を満たしていることを確認するなどの単純な作業が含まれる場合があります。ソース情報に null 値が含まれていないことを確認するという単純なことでも、関係者、顧客、チーム メンバーなどが使用する最終出力に大きな影響を与える可能性があります。

これらの検証ルールは、ライフサイクルの段階やデータ管理プロセスに基づいて変更される場合があります。たとえば、

• Data Ingestion には、すべてのデータ抽出ルーチンが完了し、タイムリーに、予想されるデータ量内に収まることを保証するためのルールが含まれる場合があります。
• データ変換 には、ファイル タイプの変換、ビジネス ルールに基づくデータの変換、生データへの変換ロジックの適用が含まれる場合があります。
• データ保護 特定のユーザーのみが特定の情報にアクセスできるように、資産を分離することが必要になる場合があります。
• データ管理 は、厳しい監視ルールや規制ルールがある業界にとって重要であり、検証ルールに基づいてデータをさまざまな場所にフィルタリングする必要があります。

これらのデータ検証システムが重要なのはなぜですか?今日の意思決定は、正確、明確、詳細なデータに依存します。この情報は、管理者、ユーザー、関係者、およびデータを活用するすべての人が、文法上のエラー、タイミング、または不完全なデータによって間違った方向に誘導されることを回避できるように、信頼できるものである必要があります。

だからこそ、データ管理ライフサイクルのあらゆる側面でデータ検証を使用することが重要です。

もちろん、人工知能がプロセスに導入されると、これらの操作はより効率的になります。これにより、人的エラーの可能性が減り、これまで考慮されたことのなかった洞察が明らかになります。一部の企業は AI ソリューションを超えて移行していますが、他の企業はデータ システムをさまざまな検証方法に基づいています。

データ検証を適用する方法

ビジネス運営においてデータ検証がより一般的になるにつれて、高品質の結果を保証する方法をめぐる議論が高まっています。これは、サードパーティに委託した検証の必要性よりも、ビジネスの規模や社内チームの能力に関係している可能性があります。

議論が何であれ、さまざまなデータ検証手法を適用するアプローチは、次の 3 つのグループのいずれかに分類される傾向があります:

1. 手動データ検証

これは、管理者によって達成されます。このプロセスは、サンプルまたはデータ抽出を選択し、それらを検証ルールと比較することによって実行されます。サンプル セットはより大きなグループを表しており、検証ルールが正しく適用されているかどうかを企業に知らせる必要があります。

利点:

• データセットが複雑ではない小規模企業でも簡単に導入できます。
• ルールと検証手法をより詳細に制御できるようになります。
• 最新のテクノロジーへの投資が不要なため、コストが安くなります。

欠点:

• 非常に時間がかかり、人的資産に依存します。
• 日常的で反復的な作業であるため、人的ミスによるエラーが発生しやすくなります。
• エラーは、戻って修正することを意味し、大幅な遅延を引き起こします。
• エラーは、ユーザーまたはクライアントに悪影響が及ぶまで検出されない可能性があります。

2. 自動データ検証

これは必ずしも AI ベースのデータ検証システムを意味するわけではありません。これは、人間の要素がシステムから削除されるため、検証ツールの機能が大幅に拡張できることを意味します。こうすることで、より多くのデータを検証ツールを介してより速く移動できるようになります。

利点:

• 大量のデータ トラフィック。
• 人的資産をより創造的なビジネス ニーズに振り向けることができます。
• 人的エラーを発生させずに論理ルールを導入できます。
• データを後からクリーンアップするのではなく、リアルタイムでクリーンアップできます。

欠点:

• 新しいシステムを現在の業務運営に統合するには、長い時間がかかる場合があります。
• 多くの場合、複雑な価格モデルを備えたサードパーティ ベンダーとの連携が必要になります。
• 高価になる可能性があります。

3. ハイブリッド データ検証

その名前のように、データ検証のハイブリッド システムは手動ツールと自動ツールの側面を組み合わせています。これにより、手順とデータ フローが高速化されると同時に、人間が特定のデータ収集領域をダブルチェックして適応モデリングを確保できるようになります。

どのシステムが企業に導入されるかに関係なく、人工知能の出現により、データ検証の競争の場が変わりました。強力な自動化ツールだけでなく、ビジネス ニーズに基づいて学習し、成長できる論理フレームワークを使用します。

AI を活用したデータ検証がデータ管理をどのように変えるか

データはすべてのエンド ユーザーにとって信頼できるものでなければなりません。そうしないと、システムへの信頼が失われ、効率を向上させ、目標を達成し、貴重な洞察を得る機会が失われます。

プロアクティブなデータ可観測性は、AI 対応のデータ検証によって実現できる運用改善の 1 つです。これは、企業がさまざまなパイプライン内のデータを監視、管理、追跡するのに役立ちます。プロセスはもはや間違いを犯す可能性のある人間に依存するのではなく、人工知能テクノロジーによって自動化され、効率が向上します。

人工知能は、ソースから最終製品に至るまで、ライフスタイル全体を通じて提示される情報が整理され、高品質であることを保証する必要があるデータ エンジニアにとって、大きな利点です。レビューのために異常やエラーを監視、捕捉、分類するシステムを導入すると、企業内を移動するデータをリアルタイムで検査できるようになり、最終データの品質が自然に向上します。

人工知能の本当の利点は、可観測性だけでなく、自己修復機能と自動修正機能にもあります。確かに、検証エラーを修正するために人間が介入する必要がある状況は数多くあります。それでも、多くの場合、適応型ルーチンを通じて AI 対応のデータ検証インフラストラクチャを活用すると、データ収集や管理ライフサイクルのその他の段階での問題の多くが排除され、プロセスを大幅に改善できます。

今日の最新の AI ツールは、さまざまなデータ検証プロセスに分解できます。これにより、インテリジェントなソフトウェア対応ルーチンが、時間の経過とともに改善される予測分析に基づいてエラーを修正および防止できるようになります。これらの AI システムは人間には識別できないパターンを解釈できるため、これらのルーチンの設計に使用される履歴データが多ければ多いほど、潜在的なエラーの予測がより正確になります。

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