Kerangka kerja untuk kualitas data

Posting ini adalah kontribusi tamu oleh George Siosi Samuels, direktur pelaksana di Faiā. Lihat bagaimana Faiā berkomitmen untuk tetap berada di garis depan kemajuan teknologi di sini.

Mengapa Kualitas Data – Bukan Kuantitas – Akan Membuat atau Menghancurkan Proyek AI Anda

Sebagai pemimpin perusahaan yang menavigasi lanskap intelijen buatan (AI) atau blockchain, Anda kemungkinan menghadapi kenyataan yang serius: 78% proyek AI gagal karena kualitas data yang buruk. Angka -angka itu tidak berbohong, tetapi solusi juga tidak menunggu di sayap.

Saya mengusulkan kerangka kerja “Treat Data Like Food”, yang menawarkan analogi sederhana untuk mengatasi krisis ini, meskipun kesenjangan yang signifikan tetap ada. Sebagai seseorang yang menghabiskan waktu bertahun-tahun mempelajari pola-pola seperti itu, saya akan memecah cara mengubah metafora yang menarik ini menjadi strategi siap-perusahaan yang memberikan hasil yang terukur.

Metafora Makanan: Menarik tapi Tidak Lengkap

Analogi data sebagai “nutrisi” dengan cemerlang menyederhanakan konsep-konsep yang kompleks, menjadikannya ideal untuk pembelajaran eksekutif dan penyelarasan organisasi. Namun, seperti metafora yang kuat, berisiko terlalu menyederhanakan masalah kritis yang dihadapi perusahaan setiap hari:

• Data asal: Sama seperti Anda dapat melacak perjalanan pertanian-ke-meja tomat, perusahaan membutuhkan alat garis keturunan yang kuat (misalnya, collibra, alation) untuk mengaudit asal dan transformasi data. Tanpa visibilitas ini, hasil AI menjadi dipertanyakan seperti daging misteri.
• Skema yang berkembang: Menu berubah secara musiman – jadi lakukan model data. Kerangka kerja membutuhkan pendekatan taktis untuk tata kelola skema adaptif, terutama ketika model AI Anda berkembang di samping persyaratan bisnis.
• Nuansa budaya: Pendekatan “pertanian-ke-meja” berkembang di lingkungan data yang sangat teliti di Asia tetapi menciptakan gesekan terhadap prasmanan data “all-you-can-makan” Barat-ketegangan banyak perusahaan global yang berjuang untuk direkonsiliasi.

Jika Anda ingin mengambil tindakan di perusahaan Anda, pasangkan metafora dengan contoh implementasi konkret, seperti bagaimana Pfizer (NASDAQ: PFE) menggunakan alat -alat garis keturunan untuk mempercepat penelitian dan pengembangan vaksin (R&D) dengan memastikan kualitas data pada setiap tahap – dari uji klinis hingga pengiriman peraturan.

Dari teori ke praktik: penskalaan kualitas data

Pedoman 5 langkah kerangka kerja memberikan fondasi, tetapi perusahaan global membutuhkan mekanisme skalabilitas yang bekerja di berbagai ekosistem. Mari kita ubah teori menjadi praktik:

Langkah 1: Mengotomatiskan Data ‘Nutrisi’ (Kebersihan) Pemeriksaan

Menerapkan alat-alat seperti harapan besar atau Monte Carlo untuk pemantauan kualitas waktu nyata di seluruh lanskap data Anda. Contoh yang baik dari ini termasuk Netflix, yang menggunakan validasi otomatis untuk menandai pra-pemrosesan data penampil yang tidak konsisten, mengurangi kebutuhan pelatihan ulang model sebesar 40%.

Langkah 2: Menerapkan model tata kelola hibrida

Gabungkan kelincahan “all-you-can-eat” (misalnya, danau data cloud) dengan kekakuan “pertanian-ke-meja” (misalnya, pipa yang sesuai dengan GDPR) untuk manajemen data yang seimbang. Model hibrida Unilever’s (NASDAQ: UL) mengurangi kesalahan data rantai pasokan sebesar 40% sambil mempertahankan fleksibilitas yang diperlukan untuk wawasan khusus pasar.

Langkah 3: Standarisasi ‘Label Nutrisi Data’

Perusahaan global menghadapi filosofi data yang bertentangan secara fundamental yang mencerminkan pendekatan budaya untuk makanan:

• Barat: Konsumsi cepat, ketergantungan sistem warisan, dan pendekatan kuantitas-pertama.
• Timur: Metodologi presisi-sentris dengan validasi yang cermat, tetapi lebih lambat untuk skala.

Jadi apa solusinya? Mengadopsi strategi “masakan fusi” yang memanfaatkan kekuatan kedua pendekatan:

• Gunakan antarmuka pemrograman aplikasi atau API (dan baru -baru ini, protokol konteks model atau MCP) untuk menyelaraskan sistem warisan (SAP) dengan gudang data modern (Snowflake, Google (NASDAQ: GOOGL) BigQuery) untuk integrasi yang mulus.
• Menyebarkan tingkatan tata kelola khusus wilayah-EG, pelacakan asal yang lebih ketat di hub Uni Eropa sambil mempertahankan kelincahan di pasar berkembang.

Tautan yang hilang: Mengoperasionalkan Kualitas Data

Transisi dari kuantitas pertama ke pola pikir yang pertama berkualitas membutuhkan disiplin operasional yang tidak dimiliki banyak organisasi. Jalur ke depan meliputi:

• Migrasi bertahap: Mulailah dengan set data non-kritis dan menggunakan alat seperti AWS Glue atau Talend untuk proses ETL berisiko rendah sebelum menangani data kritis misi.
• Metrik ROI: Melacak keberhasilan proyek melalui waktu preprocessing yang dikurangi dan akurasi model yang ditingkatkan. Misalnya, Toyota (NASDAQ: TM) memotong 30% dari biaya pelatihan AI mengikuti inisiatif migrasi kualitas datanya.

Masa depan: ‘label nutrisi data’ yang dihasilkan AI

Untuk benar -benar berinovasi di luar fondasi kerangka kerja, memanfaatkan AI generatif untuk secara otomatis membuat label nutrisi, bendera bias potensial, dan menyarankan peluang pengayaan. Contohnya termasuk IBM (NASDAQ: IBM) Watson, yang sekarang mengaudit kumpulan data perawatan kesehatan untuk kesenjangan representasi demografis, membantu mengatasi bias potensial sebelum model dilatih.

Kesimpulan: Roadmap Kualitas Data Anda

Kerangka kerja “Perawatan Data Seperti Makanan” menawarkan titik awal yang menarik, tetapi para pemimpin perusahaan harus memperpanjangnya dengan:

• Mengotomatiskan Pemeriksaan kualitas dan pelacakan garis keturunan melintasi siklus hidup data.
• Menyesuaikan Pendekatan tata kelola untuk kebutuhan regional dan lingkungan peraturan.
• Ukur Keberhasilan melalui pengurangan latensi, tingkat kesalahan, dan frekuensi pelatihan ulang model.

Dengan mengatasi tantangan skalabilitas, perbedaan budaya, dan peluang otomatisasi, Anda mengubah kerangka kerja ini dari konseptual ke operasional – memposisikan inisiatif AI Anda untuk sukses di mana 78% saat ini gagal.

Siap Memulai? Unduh template label nutrisi data gratis saya untuk mulai mengaudit input AI Anda hari ini dan mengambil langkah pertama menuju kualitas data yang memelihara daripada mencemari ekosistem AI Anda.

Agar kecerdasan buatan (AI) bekerja tepat di dalam hukum dan berkembang dalam menghadapi tantangan yang berkembang, ia perlu mengintegrasikan sistem blockchain perusahaan yang memastikan kualitas input data dan kepemilikan – memungkinkannya untuk menjaga data tetap aman sementara juga menjamin ketidakmampuan data. Lihat liputan Coingeek Tentang teknologi yang muncul ini untuk mempelajari lebih lanjut Mengapa Enterprise Blockchain akan menjadi tulang punggung AI.

Tonton: Memanfaatkan teknologi blockchain untuk integritas data

https://www.youtube.com/watch?v=sdpxatwhyoe frameborder = ”0 ″ izin =” accelerometer; Autoplay; clipboard-write; media terenkripsi; giroskop; gambar-in-picture; web-share “referrerpolicy =” strict-origin-when-cross-origin “diwareScreen>

Posting ini adalah kontribusi tamu oleh George Siosi Samuels, direktur pelaksana di Faiā. Lihat bagaimana Faiā berkomitmen untuk tetap berada di garis depan kemajuan teknologi di sini.

Mengapa Kualitas Data – Bukan Kuantitas – Akan Membuat atau Menghancurkan Proyek AI Anda

Sebagai pemimpin perusahaan yang menavigasi lanskap intelijen buatan (AI) atau blockchain, Anda kemungkinan menghadapi kenyataan yang serius: 78% proyek AI gagal karena kualitas data yang buruk. Angka -angka itu tidak berbohong, tetapi solusi juga tidak menunggu di sayap.

Saya mengusulkan kerangka kerja “Treat Data Like Food”, yang menawarkan analogi sederhana untuk mengatasi krisis ini, meskipun kesenjangan yang signifikan tetap ada. Sebagai seseorang yang menghabiskan waktu bertahun-tahun mempelajari pola-pola seperti itu, saya akan memecah cara mengubah metafora yang menarik ini menjadi strategi siap-perusahaan yang memberikan hasil yang terukur.

Metafora Makanan: Menarik tapi Tidak Lengkap

Analogi data sebagai “nutrisi” dengan cemerlang menyederhanakan konsep-konsep yang kompleks, menjadikannya ideal untuk pembelajaran eksekutif dan penyelarasan organisasi. Namun, seperti metafora yang kuat, berisiko terlalu menyederhanakan masalah kritis yang dihadapi perusahaan setiap hari:

• Data asal: Sama seperti Anda dapat melacak perjalanan pertanian-ke-meja tomat, perusahaan membutuhkan alat garis keturunan yang kuat (misalnya, collibra, alation) untuk mengaudit asal dan transformasi data. Tanpa visibilitas ini, hasil AI menjadi dipertanyakan seperti daging misteri.
• Skema yang berkembang: Menu berubah secara musiman – jadi lakukan model data. Kerangka kerja membutuhkan pendekatan taktis untuk tata kelola skema adaptif, terutama ketika model AI Anda berkembang di samping persyaratan bisnis.
• Nuansa budaya: Pendekatan “pertanian-ke-meja” berkembang di lingkungan data yang sangat teliti di Asia tetapi menciptakan gesekan terhadap prasmanan data “all-you-can-makan” Barat-ketegangan banyak perusahaan global yang berjuang untuk direkonsiliasi.

Jika Anda ingin mengambil tindakan di perusahaan Anda, pasangkan metafora dengan contoh implementasi konkret, seperti bagaimana Pfizer (NASDAQ: PFE) menggunakan alat -alat garis keturunan untuk mempercepat penelitian dan pengembangan vaksin (R&D) dengan memastikan kualitas data pada setiap tahap – dari uji klinis hingga pengiriman peraturan.

Dari teori ke praktik: penskalaan kualitas data

Pedoman 5 langkah kerangka kerja memberikan fondasi, tetapi perusahaan global membutuhkan mekanisme skalabilitas yang bekerja di berbagai ekosistem. Mari kita ubah teori menjadi praktik:

Langkah 1: Mengotomatiskan Data ‘Nutrisi’ (Kebersihan) Pemeriksaan

Menerapkan alat-alat seperti harapan besar atau Monte Carlo untuk pemantauan kualitas waktu nyata di seluruh lanskap data Anda. Contoh yang baik dari ini termasuk Netflix, yang menggunakan validasi otomatis untuk menandai pra-pemrosesan data penampil yang tidak konsisten, mengurangi kebutuhan pelatihan ulang model sebesar 40%.

Langkah 2: Menerapkan model tata kelola hibrida

Gabungkan kelincahan “all-you-can-eat” (misalnya, danau data cloud) dengan kekakuan “pertanian-ke-meja” (misalnya, pipa yang sesuai dengan GDPR) untuk manajemen data yang seimbang. Model hibrida Unilever’s (NASDAQ: UL) mengurangi kesalahan data rantai pasokan sebesar 40% sambil mempertahankan fleksibilitas yang diperlukan untuk wawasan khusus pasar.

Langkah 3: Standarisasi ‘Label Nutrisi Data’

Perusahaan global menghadapi filosofi data yang bertentangan secara fundamental yang mencerminkan pendekatan budaya untuk makanan:

• Barat: Konsumsi cepat, ketergantungan sistem warisan, dan pendekatan kuantitas-pertama.
• Timur: Metodologi presisi-sentris dengan validasi yang cermat, tetapi lebih lambat untuk skala.

Jadi apa solusinya? Mengadopsi strategi “masakan fusi” yang memanfaatkan kekuatan kedua pendekatan:

• Gunakan antarmuka pemrograman aplikasi atau API (dan baru -baru ini, protokol konteks model atau MCP) untuk menyelaraskan sistem warisan (SAP) dengan gudang data modern (Snowflake, Google (NASDAQ: GOOGL) BigQuery) untuk integrasi yang mulus.
• Menyebarkan tingkatan tata kelola khusus wilayah-EG, pelacakan asal yang lebih ketat di hub Uni Eropa sambil mempertahankan kelincahan di pasar berkembang.

Tautan yang hilang: Mengoperasionalkan Kualitas Data

Transisi dari kuantitas pertama ke pola pikir yang pertama berkualitas membutuhkan disiplin operasional yang tidak dimiliki banyak organisasi. Jalur ke depan meliputi:

• Migrasi bertahap: Mulailah dengan set data non-kritis dan menggunakan alat seperti AWS Glue atau Talend untuk proses ETL berisiko rendah sebelum menangani data kritis misi.
• Metrik ROI: Melacak keberhasilan proyek melalui waktu preprocessing yang dikurangi dan akurasi model yang ditingkatkan. Misalnya, Toyota (NASDAQ: TM) memotong 30% dari biaya pelatihan AI mengikuti inisiatif migrasi kualitas datanya.

Masa depan: ‘label nutrisi data’ yang dihasilkan AI

Untuk benar -benar berinovasi di luar fondasi kerangka kerja, memanfaatkan AI generatif untuk secara otomatis membuat label nutrisi, bendera bias potensial, dan menyarankan peluang pengayaan. Contohnya termasuk IBM (NASDAQ: IBM) Watson, yang sekarang mengaudit kumpulan data perawatan kesehatan untuk kesenjangan representasi demografis, membantu mengatasi bias potensial sebelum model dilatih.

Kesimpulan: Roadmap Kualitas Data Anda

Kerangka kerja “Perawatan Data Seperti Makanan” menawarkan titik awal yang menarik, tetapi para pemimpin perusahaan harus memperpanjangnya dengan:

• Mengotomatiskan Pemeriksaan kualitas dan pelacakan garis keturunan melintasi siklus hidup data.
• Menyesuaikan Pendekatan tata kelola untuk kebutuhan regional dan lingkungan peraturan.
• Ukur Keberhasilan melalui pengurangan latensi, tingkat kesalahan, dan frekuensi pelatihan ulang model.

Dengan mengatasi tantangan skalabilitas, perbedaan budaya, dan peluang otomatisasi, Anda mengubah kerangka kerja ini dari konseptual ke operasional – memposisikan inisiatif AI Anda untuk sukses di mana 78% saat ini gagal.

Siap Memulai? Unduh template label nutrisi data gratis saya untuk mulai mengaudit input AI Anda hari ini dan mengambil langkah pertama menuju kualitas data yang memelihara daripada mencemari ekosistem AI Anda.

Agar kecerdasan buatan (AI) bekerja tepat di dalam hukum dan berkembang dalam menghadapi tantangan yang berkembang, ia perlu mengintegrasikan sistem blockchain perusahaan yang memastikan kualitas input data dan kepemilikan – memungkinkannya untuk menjaga data tetap aman sementara juga menjamin ketidakmampuan data. Lihat liputan Coingeek Tentang teknologi yang muncul ini untuk mempelajari lebih lanjut Mengapa Enterprise Blockchain akan menjadi tulang punggung AI.

Tonton: Memanfaatkan teknologi blockchain untuk integritas data

https://www.youtube.com/watch?v=sdpxatwhyoe frameborder = ”0 ″ izin =” accelerometer; Autoplay; clipboard-write; media terenkripsi; giroskop; gambar-in-picture; web-share “referrerpolicy =” strict-origin-when-cross-origin “diwareScreen>