垃圾进、垃圾出：数据质量在人工智能中的关键作用
世界上充斥着有关人工智能(AI)的讨论。从自动驾驶汽车到个性化客户体验，人工智能的前景似乎是无限的。然而，这些技术奇迹的背后隐藏着一个不那么迷人但至关重要的因素：高质量的训练数据。如果没有这一点，即使是最先进的人工智能系统也可能会失败。
质量数据的重要性
干净的数据是任何成功的人工智能应用的基础。人工智能算法从数据中学习；他们根据输入的信息识别模式、做出决策并生成预测。因此，训练数据的质量至关重要。
数据质量差可能有多种形式，从字段缺失的不完整数据、格式不匹配的不一致数据到与业务目标不相符的不相关数据。当这些数据输入人工智能系统时，后果可能从轻微的不准确到严重的操作灾难。不正确的预测可能会导致有缺陷的战略决策，而有偏见的算法可能会导致声誉受损和法律问题。因此，优先考虑创建干净的训练数据的策略对于组织充分发挥人工智能技术的潜力至关重要。
人工智能在提高数据质量方面的作用
虽然数据质量问题看起来令人畏惧，但还是有希望的。受数据质量影响的人工智能技术也可以在增强数据质量方面发挥关键作用。人工智能驱动的自动化数据清理工具可以检测并纠正数据中的异常情况。这些工具可以识别丢失的数据、发现不一致并轻松删除冗余条目，从而提供每个数据点的单一、准确的视图。此外，它们还擅长数据统一，将不同来源的数据无缝合并和协调为有凝聚力的、用户友好的格式。人工智能将数据清理从一项艰巨的任务转变为一个简化的自动化流程。
人工审查人工智能先进算法所显示的数据对于创建高质量的训练数据至关重要。人类智能有效指导人工智能整理数据以实现最佳输出。人工智能与人类专业知识之间的合作确保输入人工智能模型的训练数据具有最高的质量，从而形成更强大、更准确的人工智能系统。通过在数据管理策略中采用人工智能和人类反馈，组织可以维护高质量的数据，从而大幅提高人工智能系统的性能。
数据产品：从一开始就确保数据质量
避免不良数据陷阱的最佳方法是从一开始就确保其质量。这就是数据产品的所在但是“数据产品”这个术语经常会引起混淆，导致对该定义有不同的解释。为了使讨论更加清晰，数据产品是一组可供消费的高质量、值得信赖且可访问的数据，组织中的人员可以使用它们来解决业务挑战。由业务实体组织、由领域治理的数据产品是最好的数据版本。它们是全面、干净、精心策划、持续更新的数据集，与客户、供应商或患者等关键实体保持一致，人类和机器可以在整个企业中广泛、安全地使用它们。由人工智能驱动的效率和人工监督提供反馈的数据产品在数据收集和管理中发挥着至关重要的作用，保证了数据的质量和可靠性。
作为人工智能革命的核心，数据质量成为释放人工智能全部潜力的万能钥匙。在追求数据质量的过程中，人工智能驱动的数据产品作为解决方案应运而生，确保准确性和可靠性。对数据质量的投资不是随意的商业决策，而是对人工智能创新未来的重要承诺。避免“垃圾输入，垃圾输出”陷阱的关键不在于人工智能的复杂程度，而在于数据的质量。
