人工智能支持的数据验证的力量
将人工智能的力量与数据验证系统和工具相结合，现在正在引领商业世界。这是一种非常好的方法，可以确保洞察、流程优化和决策所用的信息在整个过程中都是可靠的。
数据验证的作用
当你考虑数据管理生命周期，数据路径上的许多点需要干净的、可验证的资产来使用。数据验证主动检查收集到的信息的准确性和质量，从源开始，一直到用于报告或其他形式的最终用户处理。
数据在使用前必须经过验证。这需要时间，但确保来源信息的逻辑一致性有助于消除将低质量资产引入组织的工具、系统和用户仪表板的风险。
每个组织都可能有自己独特的验证方法。这可能包括一些简单的事情，如确保收集的数据格式正确或满足给定处理要求的范围。甚至像确保原始信息中没有空值这样简单的事情也会极大地影响涉众、客户、团队成员等使用的最终输出。
这些验证规则可能会根据生命周期阶段或数据管理过程而变化。例如:
- 数据摄取 可以包括关于确保所有数据提取例程完整、及时并且在预期数据量范围内的规则。
- 数据转换 可能涉及转换文件类型、基于业务规则翻译数据，以及将转换逻辑应用于原始数据。
- 数据保护 可能需要分离资产，因此只有特定用户可以访问某些信息。
- 数据监管 对于监管或法规要求较高的行业来说至关重要，并且需要根据验证规则将数据筛选到不同的位置。
为什么这些数据验证系统很重要?今天的决策依赖于准确、清晰和详细的数据。这些信息需要是可靠的，以便经理、用户、利益相关者和任何利用数据的人可以避免由于语法错误、时间或不完整的数据而被引向错误的方向。
这就是为什么在数据管理生命周期的所有方面使用数据验证是至关重要的。
当然，当人工智能被引入到流程中时，这些操作会变得更加高效。这减少了人为错误的机会，并揭示了以前可能从未考虑过的见解。虽然一些企业已经跳过了人工智能解决方案，但其他企业正在将他们的数据系统建立在各种验证方法的基础上。
应用数据验证的方法
如同数据有效性在商业运作中变得越来越普遍，围绕确保高质量结果的方法的争论也越来越多。这可能与企业的规模或内部团队的能力有关，而不是将验证需求外包给第三方。
无论争论是什么，应用不同数据验证技术的方法都可以归为三个阵营:
1.手动数据验证
这是通过沿着生命周期或管理过程选择样本或数据摘录，然后将它们与验证规则进行比较来实现的。样本集代表了一个更大的分组，并且应该通知企业验证规则是否被适当地应用。
优点:
- 易于在数据集不太复杂的小型公司中实施。
- 允许对规则和验证技术进行更深层次的控制。
- 更便宜，因为不需要投资现代技术。
缺点:
- 极其耗时并且依赖人力资源。
- 容易因人为错误而出错，因为这是一项平凡而重复的任务。
- 错误意味着返回并进行修复，从而导致严重的延迟。
- 可能无法捕捉错误，直到用户或客户端受到负面影响。
2.自动化数据验证
这并不一定意味着基于人工智能的数据验证系统。这确实意味着验证工具的能力极大地扩展了，因为系统中的人为因素被去除了。这样，更多的数据可以通过验证工具以更快的速度移动。
优点:
- 海量的数据流。
- 允许将人力资产重新定向到更具创造性的业务需求。
- 允许引入没有人为错误的逻辑规则。
- 可以实时清理数据，而不是事后清理。
缺点:
- 将新系统整合到当前业务运营中可能需要很长时间。
- 通常涉及与拥有复杂定价模型的第三方供应商合作。
- 可能很贵。
3.混合数据验证
就像它的名字一样，数据验证的混合系统结合了手工和自动化工具的各个方面。它可以加快程序和数据流的速度，同时还可以让人们对特定的数据收集区域进行双重检查，以确保适应性建模。
无论哪种系统被引入企业，人工智能的出现都改变了数据验证的游戏场。不仅通过强大的自动化工具，而且使用能够根据业务需求学习和成长的逻辑框架。
人工智能支持的数据验证如何改变数据管理
数据必须对每个最终用户都是可靠的。否则，就不会对系统产生信任，也不会错过提高效率、实现目标和获得宝贵见解的机会。
主动数据可观察性是通过支持人工智能的数据验证可能实现的操作改进之一。这有助于公司监控、管理和跟踪各种管道中的数据;这个过程不是依靠可能犯错的人类，而是通过人工智能技术实现自动化，以提高效率。
人工智能是一大优势数据工程师世卫组织必须确保在整个生活方式中，从源头到最终产品，所提供的信息是有组织的和高质量的。拥有一个监控、捕获异常或错误并对其进行分类以供审查的系统，可以确保对通过公司传输的数据进行实时检查，这自然会提高最终数据的质量。
人工智能的真正优势不仅在于可观察性，还在于自我修复和自动纠正。的确，在很多情况下，人们需要介入来修复验证错误。尽管如此，仍有许多实例表明，通过自适应例程利用支持人工智能的数据验证基础设施，可以通过消除数据收集或管理生命周期任何其他阶段中的许多小问题来大幅改善流程。
今天的现代人工智能工具能够被分解成不同的数据验证过程。这使得智能软件支持的例程能够根据预测分析来纠正和防止错误，而预测分析只会随着时间的推移而改进。用于设计这些例程的历史数据越多，对潜在错误的预测就越准确，因为这些人工智能系统可以解释人类无法识别的模式。
