人工智慧資料驗證的威力。

將 AI 的力量與數據驗證系統和工具結合，正在引領商業世界。

許多組織正在將財務資源投入到改進的資料驗證解決方案中。這減輕了人們對基於糟糕的數據品質做出決策相關的風險的擔憂，這可能導致重大損失——甚至潛在的公司倒閉。

這些投資的一部分包括在人工智慧（人工智慧）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透過自動化節省時間、金錢和人力資產方面所代表的令人難以置信的好處。

將 AI 的力量與資料驗證系統和工具結合，正在引領商業世界。這是確保用於洞察力、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 資料管理生命週期時，資料路徑上的許多點都需要乾淨、可驗證的資產才能使用。資料驗證會主動檢查收集到的信息的準確性和質量，從源頭一直到用於報告或其他形式的最終用戶處理。

資料在使用前必須經過驗證。這需要時間，但確保來源資訊的邏輯一致性有助於消除將劣質資產引入組織工具、系統和使用者儀表板的風險。

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，例如確保收集的資料格式正確或滿足給定處理要求的範圍。即使像確保來源資訊中沒有空值這樣簡單的事情也會極大地影響利害關係人、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週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保所有資料擷取程式完整、及時且在預期資料量範圍內的規則。
• 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將轉換邏輯套用至原始資料。
• 資料保護 可能需要分離資產，因此只有特定使用者才能存取某些資訊。
• 資料管理 對於具有高度監督或監管規則的行業至關重要，並且涉及根據驗證規則將資料篩選到各個位置。

為什麼這些資料驗證系統很重要？現今的決策取決於準確、清晰和詳細的數據。這些資訊需要可靠，以便管理人員、使用者、利害關係人和任何利用資料的人可以避免由於語法錯誤、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週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慧後，這些操作會變得更有效率。這減少了人為錯誤的機會，並揭示了以前可能從未考慮過的見解。雖然有些企業已經超越了人工智慧解決方案，但有些企業則將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

隨著資料驗證在業務營運中變得越來越普遍，圍繞確保品質結果的方法的爭論越來越多。這可能與業務規模或內部團隊的能力有關，而不是外包給第三方的驗證需求。

無論爭論如何，應用不同資料驗證技術的方法往往屬於以下三個陣營之一：

#1. 手動資料驗證

這是透過在生命週期或管理過程中選擇樣本或資料擷取然後將它們與驗證規則進行比較來實現的。樣本集代表一個更大的分組，並應告知企業是否正確應用了驗證規則。

優點：

• 易於在資料集較不複雜的小型公司中實作。
• 允許對規則和驗證技術進行更深層的控制。
• 比較便宜，因為不需要投資現代科技。

缺點：

• 極度耗時且依賴人力資產。
• 由於人為錯誤而容易出錯，因為這是一項平凡而重複的任務。
• 錯誤意味著返回並進行修復，從而導致嚴重的延遲。
• 在使用者或客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

這並不一定意味著基於人工智慧的資料驗證系統。這確實意味著驗證工具的功能可以大大擴展，因為人為因素已從系統中移除。這樣，可以更快地透過驗證工具移動更多資料。

優點：

• 海量資料流量。
• 允許將人力資產重新導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。
• 可以即時清理數據，而不是事後清理。

缺點：

• 將新系統整合到目前業務運作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，以確保自適應建模。

無論將哪種系統引入企業，人工智慧的出現都改變了資料驗證的競爭環境。不僅透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框架。

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，系統將失去信任，將錯失提高效率、實現目標和獲得寶貴見解的機會。

主動資料可觀察性是透過啟用 AI 的資料驗證可能實現的營運改進之一。這有助於公司監控、管理和追蹤各種管道中的數據；該流程不再依賴可能犯錯的人，而是透過人工智慧技術實現自動化，以提高效率。

人工智慧對資料工程師 來說是一個巨大的優勢，他們必須確保在整個生活方式（從源頭到最終產品）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保對通過公司移動的數據進行即時檢查，自然會提高最終數據的品質。

人工智慧的真正優勢不僅在於可觀察性，還在於自我修復和自動校正。誠然，在許多情況下，人類需要介入以修復驗證錯誤。儘管如此，在許多情況下，透過自適應例程利用支援 AI 的資料驗證基礎架構，可以透過消除資料收集或管理生命週期的任何其他階段中的許多小問題來顯著改善流程。

現今的現代AI 工具能夠分解為各種資料驗證過程。這允許智慧軟體啟用的例程基於預測分析來糾正和防止錯誤，而預測分析只會隨著時間的推移而改進。用於設計這些例程的歷史數據越多，對潛在錯誤的預測就越準確，因為這些人工智慧系統可以解釋人類無法辨別的模式。

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