Görünüşe göre her şirket yapay zeka destekli bir sohbet robotu, aracı asistanı veya tahmin aracı eklemek için acele ediyor. Ancak bu girişimlerin beklediğiniz değeri sağlaması için gereken adımları atmaya hazır mısınız? AI projelerini çevreleyen en sorunlu alanlardan biri, algoritmayı eğitmek için kullanılan verilerdir. Bu genellikle, veri kalitesi ve veri miktarına bölünebilen veri olgunluğundan kaynaklanır.
Veri Olgunluğunuzu Nasıl Derecelendirirsiniz?
Veri miktarı oldukça açıklayıcıdır; istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar oluşturmak için yeterli veriye ihtiyacınız var. Veri kalitesi biraz daha zorlu bir kavramdır ve gerekli veri miktarınızı doğrudan etkileyebilir. Veri kalitesi, bilgilerin doğruluğu ve eksiksizliği etrafında döner. Yüksek kaliteli verilerle, genellikle daha düşük miktarda veriyle önemli ölçüde istatistiksel sonuçlar görmeye başlarsınız. Buna karşılık, veriler zayıfsa, genellikle önemli sonuçlar görmezsiniz. Sadece büyük miktarda rastgele veri sağlamak AI'ya yardımcı olmaz. Bunu hatırlamak için harika bir söz, "Çöp içeri, çöp dışarı" dır.
Bu yazımızda, ihtiyaç duyduğunuz veri kalitesini artırmanın ve etkilemenin en kolay yolu olduğu için temel olarak veri kalitesine odaklanacaktır. Veri kalitesini çevreleyen bazı temel değerlendirme ölçütlerine bakalım ve verilerinizi ve süreçlerinizi iyileştirmenize yardımcı olabilecek birkaç temel ipucunu gözden geçirelim.
Seviye 1: Habersiz
Veri kalitesi kavramları hakkında çok az bilginiz var ve düşük veri kalitesine neden olan sorunların çoğunu görmezden geliyor veya farkında değilsiniz. Veri kalitesini artırmak için herhangi bir yapılandırılmış yaklaşımınız yok ve temel inancınız, tüm bilgilerinizin veya verilerinizin herhangi bir temizleme yapılmadan doğru olduğu yönünde. Verilerin kalitesinden doğrudan sorumlu veya sorumlu kimse yok.
Seviye 2: Reaktif
Zorunlu alanlar, doğrulamalar ve biçimlendirme yoluyla temel veri kalitesi kontrollerini uyguluyorsunuz. Geçici olarak basit veri kalitesi temizliği gerçekleştirirsiniz. Çoğu kuruluş üyesi, departman içindeki herhangi bir resmi ve hatta gayri resmi bölünmeye rağmen veri kalitesini BT'nin sorumluluğu olarak görür.
Seviye 3: Proaktif
Veri kalitesi, kuruluşunuzda dikkate değer bir kavram haline geldi ancak bir öncelik değil. Verileri temizleme çabalarına yardımcı olan basit veri kalitesi araçlarına sahipsiniz. Verileriniz, çoğu iş ve süreç kararının alınmasında kullanılacak kadar yüksek bir kaliteye sahiptir. Gelecekteki iyileştirmeler için kritik konular ve iyileştirme alanları üst düzeyde belirlenmiştir. Kurumsal yönergeler oluşturdunuz ve veri toplama, işleme ve düzeltme konusunda net bir mülkiyet sahibi oldunuz.
4. Seviye: Yönetilen
Veri kalitesi, kuruluşunuzda bir öncelik haline geldi. Sorunlu alanları hızlı bir şekilde belirlemek ve bunları mümkün olduğunca çabuk düzeltmek için araçlar ve süreçler uyguladınız. Veri kalitesi süreçlerine ilişkin düzenli denetimleriniz ve değerlendirmeleriniz var. Tüm veri toplama ve kalite alanlarını çevreleyen resmi sahipler ve roller oluşturdunuz ve sürekli izleme ve değerlendirme için gösterge tablolarını veya diğer araçları kullanıma aldınız.
Seviye 5: Optimizasyon
Sorunlu alanların ve sorunların izlenmesi, denetlenmesi ve gerçek zamanlı değerlendirilmesi dahil olmak üzere sıkı veri kalitesi kontrolleriniz var. Veri kalitesi, kuruluşunuzun özel kaynaklara sahip stratejik girişimlerinden biridir. Verileriniz şu anda doğruluk, eksiksizlik vb. ile birlikte öznellik temelinde değerlendiriliyor. Kuruluşunuz, veri kalitenizi genişletmeye devam etmek için sürekli olarak yeni veri kaynakları ve yöntemleri arıyor.
Peki, veri olgunluğunuzu göz önünde bulundurduğunuzda nasıl bir sıralama yapıyorsunuz?
Kuruluşunuzun veri olgunluğu beklediğinizden düşükse endişelenmeyin. Birkaç stratejik eylem ve girişimle veri kalitenizi hızla artırabilirsiniz. İşte çoğu kuruluşun veri kalitesini artırmasına yardımcı olacak 5 ipucu.
1. Mevcut verilerinizi denetleyin
Düşük veri kalitesi olgunluğuna sahip olsalar bile, kuruluşlar yine de yüksek veri kalitesine sahip olabilir. Veri kalitesi olgunluğunu artırmak için herhangi bir süreci değiştirmeye başlamadan önce, en önemli sorunlu ve acil değişiklik gerektiren alanların hangileri olduğunu kontrol etmeyi unutmayın.
2. Veri kalitesini bir kişinin veya ekiplerin sorumluluğu olarak atayın
Hiçbir şey bir sorunu bir kişinin sorunu haline getirmekten daha hızlı çözemez. Ancak, veri kalitesini iyileştirmek için gerekli değişiklikleri ve düzeltmeleri yapmak için sorumlu kişiye veya ekibe yeterli gücü vermeniz gerektiğini unutmayın.
3. Zorunlu alanları ve diğer temel kalite kontrollerini optimize edin
Çoğu insan zorunlu alanlardan nefret eder. Hiçbir zaman doğru seçeneklere sahip değiller ve yalnızca baş ağrısına ve nihayetinde kötüye kullanıma neden oluyorlar. Bunun nedeni, zorunlu alanlar fikrinin kusurlu olması değildir; sadece alanlar optimize edilmemiştir. Temel sorunları bulmak ve bunları düzeltmek için uygulanabilir çözümler oluşturmak için kullanıcılarla konuşun.
4. Verileri gözden geçirin ve temizleyin
Hızlı kazançlar ve iyileştirilmiş doğruluk bulmak için en çok ve en az kullanılan veya ortak değerleri gözden geçirin. Tipik olarak, en çok kullanılan değerler çok geniştir ve en az kullanılanlar ya alakasız ya da kafa karıştırıcıdır. Veri kalitesi için sihirli bir kurşun yoktur, yalnızca sürekli optimizasyon vardır.
5. Veri kalitesi için KPI'lar ve panolar oluşturun
Veri kalitesi denetimlerinizi standartlaştırmanın ve sorunlardan hızla haberdar olmanın harika bir yolu, sürekli izlemedir. Panoları ve üzerinde anlaşmaya varılan KPI'ları kullanmak, veri kalitesi ekibinizin incelemeleri hızlandırmasına ve küçük sorunları büyük sorunlara dönüşmeden çözmesine yardımcı olacaktır.
Kuruluşunuzu veya sistemlerinizin AI için hazır olup olmadığını değerlendirirken, veri olgunluğu (kalite ve miktar), gözden geçirilmesi gereken alanlardan yalnızca biridir. Kurumsal olgunluk, değer, yön ve risk gibi AI'nın benimsenmesiyle ilgili diğer bazı önemli alanlardan bazıları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız görüşmeye hazırız.