Золотой Грааль WEB3.0
Организации, стремящиеся к использованию данных в своей деятельности, все больше полагаются на современные технологии и искусственный интеллект для оптимального использования своих информационных активов. Однако они постоянно сталкиваются с проблемами качества данных. Неполные или неточные данные, проблемы с безопасностью, а также скрытые данные – это лишь часть проблем, с которыми приходится сталкиваться. Несколько исследований подтвердили, что проблемы, связанные с качеством данных, приносят значительный ущерб в различных отраслях.
Вот некоторые примеры низкого качества данных в бизнесе:
- Неправильно записанные имена клиентов, что приводит к упущенным возможностям взаимодействия с клиентами и упущению потенциальных доходов.
- Неполная или устаревшая информация о региональных предпочтениях, что мешает освоению новых рынков бизнеса.
- Отсутствие или устаревшие контактные данные экстренных служб пациентов, что делает невозможным получение согласия на неотложную медицинскую помощь.
Качество данных напрямую влияет на доходы и эксплуатационные расходы организации, что в свою очередь приводит к финансовым потерям. Также оно существенно влияет на усилия по управлению и соблюдению требований, что может вызывать дополнительные расходы и задержки. Исследование рынка качества данных, показало, что среднегодовые финансовые затраты на некачественные данные составляют около 15 миллионов долларов и это по данным 2022 года. Опрос также выявил, что практика плохого качества данных подрывает цифровые инициативы, снижает конкурентоспособность и влияет на доверие клиентов.
Наиболее распространенные проблемы с качеством данных являются основным препятствием для успешного и прибыльного использования технологий, таких как машинное обучение. Поэтому важно обращать внимание на качество данных и разрабатывать эффективные стратегии их улучшения.
Вот некоторые наиболее распространенные проблемы с качеством данных и способы их решения.
1. Дублирующийся данные могут оказать серьезное влияние на работу системы или базы данных. В моей практике я сталкивался с ситуациями, когда одни и те же записи данных сохранялись в базе несколько раз из-за различных причин, например, неправильного объединения данных при интеграции или повторного импорта. Это может привести к нерациональному использованию места для хранения и искажению результатов анализа, а хуже потери исходных правильных записей.
Чтобы бороться с этой проблемой внедряется структура управления данными, которая включает рекомендации по вводу и хранению данных, модельные формы. Также важно использовать проверки достоверности данных перед их вводом в систему и применять уникальные идентификаторы для различения элементов данных. Программное обеспечение для выявления и устранения дубликатов также может быть полезным.
2. Нерелевантные данные, важно понимать, что сбор и хранение избыточной информации могут создать проблемы с качеством данных, к тому же они очень быстро устаревают. Поэтому определить требования к данным для проекта, использовать фильтры для удаления ненужных данных и выбирать правильные ресурсы данных, связанные с конкретным проектом. Также полезно применять визуализацию данных для выявления значимых закономерностей.
3. Неструктурированные данные, их анализ может представлять определенные сложности. Однако, применение автоматизации и технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, может значительно облегчить этот процесс. Важно также нанимать и обучать персонал с соответствующими навыками, а также устанавливать политику управления данными, которая будет определять практику управления данными в организации. Иначе со временим человеческий фактор просто разрушит любую структура и эти ошибки выйдут боком.
4. Простой данных - это серьезная проблема, которая может негативно сказаться на бизнесе и клиентском опыте. Для решения этой проблемы важно внедрить механизмы резервирования и аварийного переключения, а также проводить регулярное обслуживание и мониторинг производительности конвейера данных. Автоматизация процесса управления данными также может помочь в предотвращении возникновения простоев данных.
5. Несогласованные данные. Представьте себе такую "кашу" с данными, где каждый источник говорит свое. В одном месте одна информация, а в другом - совсем другая. И вот это состояние, когда все на своей волне, зовется «несогласованные данные». Они вздрагивают из-за разных косяков - от опечаток вручную до неэффективного управления данными. Иногда причиной становятся такие тонкости, как единицы измерения или язык.
Простой пример. Вот в разных местах дата может выглядеть по-разному - то там 14 апреля 2023, то тут 14.04.2023. И вроде бы и то, и другое верно, но вот как с этим потом работать? А разные форматы вносят свои правки в нашу базу данных.
Можно конечно воспользоваться технологиями типа искусственного интеллекта, чтобы автоматизировать этот процесс. И, конечно же, нужно регулярно проводить чистку данных - как в квартире!
6. Неточные данные. Вот, бывает, что у нас информация прямо с пальца высосана. Это, друзья мои, прямой путь к неверным решениям и разочарованным клиентам! Надо, значит, устанавливать какие-то стандарты качества, применять методы очистки данных и, опять же, регулярно все это проверять и чистить.
7. Скрытые данные. Мы их как бы собрали, но не используем. Ведь нам-то видно, что они там где-то затаились! Либо пользоваться ими, либо избавляться - главное, чтобы они не создавали проблем с конфиденциальностью.
8. Устаревшие данные. Это категория данных которая уже не отражают реальность. Необходимо обновлять данные регулярно, создать стратегию управления, и, возможно, использовать внешние ресурсы.
К чему всё выше проект Masa Network создает децентрализованную сеть для управления и обмена личными данными. Она позволяет пользователям контролировать свои данные и предоставлять доступ к ним в безопасной и в прозрачной среде. И к тому же это возмездное, чем качественнее тем дороже.
Инструмент Веб-скрейпер данных в Masa Network позволяет собирать данные с веб-сайтов и других источников в децентрализованной среде, обеспечивая точность и надежность получаемой информации.
Децентрализованная доставка LLM: Masa Network развивает децентрализованную логистику, что позволяет более эффективно и безопасно доставлять товары и услуги в рамках сети.
На самом деле эта индустрия только начинает формироваться и имеет очень большой потенциал.