Schlecht Daten an AI

Wéi beaflosst schlecht Donnéeën Är AI Implementatiounsambitiounen?

Wann mir mat kënschtlecher Intelligenz (AI) handelen, erkennen mir heiansdo nëmmen d'Effizienz an d'Genauegkeet vum Entscheedungssystem. Mir versoen déi onerwaart Kämpf vun AI Implementatiounen um aneren Enn vum Spektrum z'identifizéieren. Als Resultat investéiere Firmen ze vill an hir Ambitiounen a schlussendlech mat engem underwhelming ROI. Leider ass dëst e Szenario dat vill Firmen erliewen wann se duerch de Prozess vun der AI Implementatioun goen.

Nodeems Dir d'Ursaachen vun engem schlechten ROI iwwerpréift huet, inklusiv ineffizient AI Systemer, verspéiten Produktstarten, oder all aner Mängel betreffend AI Implementatioun, ass de gemeinsame Faktor deen ausgesat ass normalerweis schlecht Daten.

Datewëssenschaftler kënnen nëmme sou vill maachen. Wa se mat inadequater Datesätz presentéiert ginn, recuperéieren se keng hëllefräich Informatioun. Dacks musse se mat Daten schaffen, déi net benotzbar, ongenau, irrelevant oder all déi uewe genannte sinn. D'Käschte vu schlechten Donnéeën ginn séier finanziell an technesch evident wann d'Informatioun an engem Projet ëmgesat muss ginn.

Laut engem Ëmfro vun TechRepublic, déi sech op d'Gestioun vun AI an ML konzentréiert, hunn schlecht Daten verursaacht datt 59% vun de deelhuelende Entreprisen d'Demande falsch berechnen. Zousätzlech hunn 26% vun de Befroten um Enn déi falsch Perspektiven gezielt.

Dëse Post wäert d'Konsequenze vu schlechten Daten entdecken a wéi Dir Ressourcen verschwende kënnt an e bedeitende ROI vun Ärer AI Trainingsphase generéieren.

Loosst eis ufänken.
Wat ass schlecht Daten?

Wat ass schlecht Daten?

Garbage in Garbage Out ass de Protokoll gefollegt vu Maschinnléieresystemer. Wann Dir schlecht Donnéeën an Ärem ML Modul fir Trainingszwecker fiddert, wäert et schlecht Resultater liwweren. Wann Dir niddereg Qualitéitsdaten an Äre System gitt, riskéiert Äre Produkt oder Service ze feelen. Fir d'Konzept vu schlechten Donnéeën weider ze verstoen, hei ënnendrënner sinn dräi allgemeng Beispiller:

  • All Donnéeën déi falsch sinn - zum Beispill Telefonsnummeren op der Plaz vun E-Mailadressen
  • Onkomplett oder fehlend Donnéeën - wann entscheedend Wäerter feelen, sinn d'Donnéeën net nëtzlech
  • Biased Data - d'Integritéit vun den Donnéeën a seng Resultater gi kompromittéiert wéinst fräiwëllegen oder onfräiwëllegen Viruerteeler

Déi meescht vun der Zäit sinn d'Donnéeën, déi Analysten presentéiert ginn fir AI Moduler ze trainéieren, nëtzlos. Normalerweis existéiert op d'mannst ee vun de Beispiller vun uewen. Mat ongenauen Informatioun ze schaffen zwéngt d'Datewëssenschaftler hir wäertvoll Zäit ze verbréngen fir Daten ze botzen anstatt se ze analyséieren oder hir Systemer ze trainéieren.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

E Staat vun Data Science an Analytics Rapport weist datt bal 24% vun den Datewëssenschaftler bis zu 20 Stonnen vun hirer Zäit verbréngen fir Daten ze sichen an ze preparéieren. D'Etude huet och festgestallt datt eng zousätzlech 22% 10-19 Stonnen verbruecht hunn mat schlechten Donnéeën ze handelen anstatt hir Expertise ze benotzen fir méi effizient Systemer ze bauen.

Elo datt mir schlecht Daten erkennen, loosst eis diskutéieren wéi et am Wee kënnt fir Är Ambitiounen mat AI z'erreechen.

D'Konsequenze vu schlechten Daten op Ärem Geschäft

D'Konsequenze vu schlechten Daten op Ärem Geschäft Fir ze erklären wéi wäit schlecht Daten iwwer Är Ziler hunn, loosst eis e Schrëtt zréck huelen. Wann en Datewëssenschaftler bis zu 80% vun hirer Zäit verbréngt fir Daten ze botzen, fällt d'Produktivitéit dramatesch (souwuel individuell a kollektiv). Är finanziell Ressourcen ginn un eng héichqualifizéiert Equipe zougewisen, déi de gréissten Deel vun hirer Zäit verbréngt iwwerflësseg Aarbecht ze maachen.

Loosst dat ënnerzegoen in.

Net nëmme verschwends Dir Sue andeems Dir en héichqualifizéierten Fachmann bezuelt fir Datenentrée ze maachen, awer d'Dauer déi néideg ass fir Är AI Systemer ze trainéieren gëtt och ausgestallt wéinst dem Mangel u Qualitéitsdaten (Är Projeten huelen 40% méi Zäit fir ze kompletéieren). E schnelle Produktstart ze liwweren ass ganz vum Dësch, wat Äre Konkurrenz e kompetitive Virdeel gëtt wa se hir Datewëssenschaftler effizient benotzen.

Schlecht Donnéeën ass net nëmmen Zäit-opwänneg ze këmmeren. Et kann Ressourcen aus enger technescher Perspektiv och drainéieren. Drënner sinn e puer bedeitend Konsequenzen:

  • Erhalen a späicheren schlecht Daten ass deier wat Zäit a Käschten ugeet.
  • Schlecht Donnéeën kënne finanziell Ressourcen drainéieren. Studien weisen datt bal 9.7 Millioune vu Geschäfter verschwend ginn, déi mat schlechten Donnéeën handelen.
  • Wann Äert Ennprodukt ongenau, lues oder irrelevant ass, verléiert Dir séier Kredibilitéit um Maart.
  • Schlecht Donnéeën kënnen Är AI Projeten hemmen, well déi meescht Firmen d'Verspéidungen net erkennen, verbonne mat der Botzen vun inadequater Datesätz.

Wéi kënne Geschäftsbesëtzer schlecht Donnéeën vermeiden?

Déi logeschst Léisung ass ze preparéieren. Eng gutt Visioun a Set vun Ziler fir Är AI Implementatioun Ambitiounen ze hunn kann Geschäftsbesëtzer hëllefen vill Themen am Zesummenhang mat schlechten Donnéeën ze vermeiden. Nächst ass eng sënnvoll Strategie ze hunn fir all méiglecherweis Benotzungsfäll mat AI Systemer ofzebriechen.

Wann d'Geschäft richteg fir AI Implementatioun virbereet ass, ass de nächste Schrëtt mat engem erfuerene ze schaffen daten Sammelt Verkeefer wéi Experten bei Shaip, fir Quellen, annotéieren, a Qualitéit, relevant Donnéeën ugepasst fir Äre Projet ze liwweren. Bei Shaip hu mir en onheemleche Modus operandi iwwer Datesammlung an Annotatioun. Nodeems mir an der Vergaangenheet mat Honnerte vu Clienten geschafft hunn, suerge mir fir datt Är Datequalitéitsnormen op all Schrëtt vum AI Implementéierungsprozess erfëllt sinn.

Mir verfollegen strikt Qualitéitsbewäertungsmetriken fir d'Donnéeën ze qualifizéieren déi mir sammelen an eng loftdicht schlecht Datemanagement Prozedur mat Hëllef vu beschten Praktiken implementéieren. Eis Methoden erlaben Iech Är AI Systemer ze trainéieren mat de präzissten a genee Daten verfügbar an Ärer Nisch.

Buch eng een-zu-eent Konsultatioun mat eis haut fir Är AI Trainingsdatenstrategie ze beschleunegen.

Sozial Share

Dir Mee och