人工智能資料驗證的力量

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将 AI 的力量與資料驗證系統和工具相結合，正在引領商業世界。

許多組織正在将财務資源投入到改進的資料驗證解決方案中。這減輕了人們對基于糟糕的資料品質做出決策相關的風險的擔憂，這可能導緻重大損失——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）領域進行創新。當今市場上支援 AI 的工具的快速發展是因為它們在通過自動化節省時間、金錢和人力資産方面所代表的令人難以置信的好處。

将 AI 的力量與資料驗證系統和工具相結合，正在引領商業世界。這是確定用于洞察力、流程優化和決策的資訊在每一步都可靠的絕佳方法。

資料驗證的作用

當您考慮 資料管理生命周期時，資料路徑上的許多點都需要幹淨、可驗證的資産才能使用。資料驗證會主動檢查收集到的資訊的準确性和品質，從源頭一直到用于報告或其他形式的最終使用者處理。

資料在使用前必須經過驗證。這需要時間，但確定來源資訊的邏輯一緻性有助于消除将劣質資産引入組織工具、系統和使用者儀表闆的風險。

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，例如確定收集的資料格式正确或滿足給定處理要求的範圍。即使像確定源資訊中沒有空值這樣簡單的事情也會極大地影響利益相關者、客戶、團隊成員等使用的最終輸出。

這些驗證規則可能會根據生命周期階段或資料管理過程而改變。例如：

• 資料攝取可能包括有關確定所有資料提取例程完整、及時且在預期資料量範圍内的規則。
• 資料轉換 可能涉及轉換檔案類型、根據業務規則轉換資料以及将轉換邏輯應用于原始資料。
• 資料保護 可能需要分離資産，是以隻有特定使用者才能通路某些資訊。
• 資料管理 對于具有高度監督或監管規則的行業至關重要，并且涉及根據驗證規則将資料篩選到各個位置。

為什麼這些資料驗證系統很重要？今天的決策依賴于準确、清晰和詳細的資料。此資訊需要可靠，以便管理人員、使用者、利益相關者和任何利用資料的人可以避免由于文法錯誤、時間或不完整的資料而被指向錯誤的方向。

這就是為什麼在資料管理生命周期的各個方面使用資料驗證至關重要的原因。

當然，在流程中引入人工智能後，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。雖然一些企業已經超越了人工智能解決方案，但另一些企業則将他們的資料系統建立在各種驗證方法上。

應用資料驗證的方法

随着資料驗證在業務營運中變得越來越普遍，圍繞確定品質結果的方法的争論越來越多。這可能與業務規模或内部團隊的能力相關，而不是外包給第三方的驗證需求。

無論争論如何，應用不同資料驗證技術的方法往往屬于以下三個陣營之一：

1. 手動資料驗證

這是通過在生命周期或管理過程中選擇樣本或資料提取然後将它們與驗證規則進行比較來實作的。樣本集代表一個更大的分組，并應告知企業是否正确應用了驗證規則。

優點：

• 易于在資料集不太複雜的小型公司中實施。
• 允許對規則和驗證技術進行更深層次的控制。
• 更便宜，因為不需要投資現代技術。

缺點：

• 極其耗時且依賴人力資産。
• 由于人為錯誤而容易出錯，因為這是一項平凡而重複的任務。
• 錯誤意味着傳回并進行修複，進而導緻嚴重的延遲。
• 在使用者或用戶端受到負面影響之前，可能無法捕獲錯誤。

2. 自動資料驗證

這并不一定意味着基于人工智能的資料驗證系統。這确實意味着驗證工具的功能可以極大地擴充，因為人為因素已從系統中移除。這樣，可以更快地通過驗證工具移動更多資料。

優點：

• 海量資料流量。
• 允許将人力資産重定向到更具創造性的業務需求。
• 允許在沒有人為錯誤的情況下引入邏輯規則。
• 可以實時清理資料，而不是事後清理。

缺點：

• 将新系統內建到目前業務營運中可能需要很長時間。
• 通常涉及與具有複雜定價模型的第三方供應商合作。
• 可能很貴。

3. 混合資料驗證

就像它的名字一樣，資料驗證的混合系統結合了手動和自動化工具的各個方面。它可以加快程式和資料流，同時還可以讓人類對特定的資料收集區域進行雙重檢查，以確定自适應模組化。

無論将哪種系統引入企業，人工智能的出現都改變了資料驗證的競争環境。不僅通過強大的自動化工具，而且使用可以根據業務需求學習和成長的邏輯架構。

啟用 AI 的資料驗證如何改變資料管理

資料必須對每個最終使用者都是可靠的。否則，系統将失去信任，将錯失提高效率、實作目标和獲得寶貴見解的機會。

主動資料可觀察性是通過啟用 AI 的資料驗證可能實作的營運改進之一。這有助于公司監控、管理和跟蹤各種管道中的資料；該過程不再依賴可能犯錯誤的人，而是通過人工智能技術實作自動化，以提高效率。

人工智能對于資料工程師 來說是一個巨大的優勢，他們必須確定在整個生活方式（從源頭到最終産品）中呈現的資訊是有組織的和高品質的。擁有一個監控、捕獲和分類異常或錯誤以供審查的系統可確定對通過公司移動的資料進行實時檢查，自然會提高最終資料的品質。

人工智能的真正優勢不僅在于可觀察性，還在于自我修複和自動校正。誠然，在很多情況下，人類需要介入以修複驗證錯誤。盡管如此，在許多情況下，通過自适應例程利用支援 AI 的資料驗證基礎架構，可以通過消除資料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着改進流程。

當今的現代AI 工具能夠分解為各種資料驗證過程。這允許智能軟體啟用的例程基于預測分析來糾正和防止錯誤，而預測分析隻會随着時間的推移而改進。用于設計這些例程的曆史資料越多，對潛在錯誤的預測就越準确，因為這些人工智能系統可以解釋人類無法辨識的模式。