Lösen Sie das Drawback unstrukturierter Daten mit maschinellem Lernen

GettyImages 1269967057

[ad_1]

Konnten Sie an der Rework 2022 nicht teilnehmen? Sehen Sie sich jetzt alle Summit-Classes in unserer On-Demand-Bibliothek an! Schau hier.


Wir befinden uns mitten in einer Datenrevolution. Die Menge an digitalen Daten, die innerhalb der nächsten fünf Jahre erstellt werden, wird doppelt so hoch sein wie die bisher produzierte Menge – und unstrukturierte Daten werden diese neue Ära digitaler Erfahrungen definieren.

Unstrukturierte Daten – Informationen, die konventionellen Modellen nicht folgen oder in strukturierte Datenbankformate passen – machen mehr als 80 % aller neuen Unternehmensdaten aus. Um sich auf diesen Wandel vorzubereiten, finden Unternehmen progressive Wege, um die Nutzung von Daten in allen Bereichen von Geschäftsanalysen bis hin zu künstlicher Intelligenz (KI) zu verwalten, zu analysieren und zu maximieren. Aber Entscheidungsträger stoßen auch auf ein uraltes Drawback: Wie erhält und verbessert man die Qualität riesiger, unhandlicher Datensätze?

Mit maschinellem Lernen (ML) geht das. Fortschritte in der ML-Technologie ermöglichen es Unternehmen nun, unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten und die Bemühungen zur Qualitätssicherung zu verbessern. Wo fällt Ihr Unternehmen hin, wenn überall um uns herum eine Datenrevolution stattfindet? Sind Sie mit wertvollen, aber unüberschaubaren Datensätzen belastet – oder nutzen Sie Daten, um Ihr Unternehmen in die Zukunft zu treiben?

Unstrukturierte Daten erfordern mehr als Kopieren und Einfügen

Der Wert genauer, aktueller und konsistenter Daten für moderne Unternehmen ist unbestreitbar – sie sind ebenso wichtig wie Cloud Computing und digitale Apps. Trotz dieser Realität kostet schlechte Datenqualität Unternehmen jedoch immer noch durchschnittlich 13 Millionen US-Greenback professional Jahr.

Vorfall

Meta Beat 2022

MetaBeat wird am 4. Oktober in San Francisco, Kalifornien, Vordenker zusammenbringen, um eine Anleitung zu geben, wie die Metaverse-Technologie die Artwork und Weise, wie alle Branchen kommunizieren und Geschäfte machen, verändern wird.

Hier registrieren

Um mit Datenproblemen umzugehen, können Sie statistische Methoden anwenden, um Datenformen zu messen, was es Ihren Datenteams ermöglicht, Variabilität zu verfolgen, Ausreißer auszusortieren und Datendrift zu erkennen. Statistikbasierte Kontrollen bleiben wertvoll, um die Datenqualität zu beurteilen und zu bestimmen, wie und wann Sie auf Datensätze zurückgreifen sollten, bevor Sie wichtige Entscheidungen treffen. Dieser statistische Ansatz ist zwar effektiv, aber normalerweise strukturierten Datensätzen vorbehalten, die sich für objektive, quantitative Messungen eignen.

Aber was ist mit Daten, die nicht sauber in Microsoft Excel oder Google Sheets passen, einschließlich:

  • Web of Issues (IoT): Sensordaten, Tickerdaten und Logdaten
  • Multimedia: Fotos, Audio und Movies
  • Wealthy Media: Geodaten, Satellitenbilder, Wetterdaten und Überwachungsdaten
  • Dokumente: Textverarbeitungsdokumente, Tabellenkalkulationen, Präsentationen, E-Mails und Kommunikationsdaten

Wenn diese Arten von unstrukturierten Daten im Spiel sind, können sich leicht unvollständige oder ungenaue Informationen in Modelle einschleichen. Wenn Fehler unbemerkt bleiben, häufen sich Datenprobleme und verheerende Auswirkungen auf alles, von Quartalsberichten bis hin zu Prognoseprognosen. Ein einfacher Ansatz zum Kopieren und Einfügen von strukturierten Daten zu unstrukturierten Daten reicht nicht aus – und kann die Scenario für Ihr Unternehmen sogar noch viel schlimmer machen.

Das allgemeine Sprichwort „Rubbish in, Rubbish out“ ist in unstrukturierten Datensätzen sehr intestine anwendbar. Vielleicht ist es an der Zeit, Ihren aktuellen Datenansatz zu verwerfen.

Die Gebote und Verbote bei der Anwendung von ML zur Datenqualitätssicherung

Wenn Sie Lösungen für unstrukturierte Daten in Betracht ziehen, sollte ML ganz oben auf Ihrer Liste stehen. Das liegt daran, dass ML riesige Datensätze analysieren und schnell Muster im Durcheinander finden kann – und mit dem richtigen Coaching können ML-Modelle lernen, unstrukturierte Datentypen in einer beliebigen Anzahl von Formen zu interpretieren, zu organisieren und zu klassifizieren.

Beispielsweise kann ein ML-Modell lernen, Regeln für die Datenprofilerstellung, -bereinigung und -standardisierung zu empfehlen, wodurch die Bemühungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Versicherungswesen effizienter und präziser werden. Ebenso können ML-Programme Textdaten nach Thema oder Stimmung in unstrukturierten Feeds identifizieren und klassifizieren, z. B. in sozialen Medien oder in E-Mail-Datensätzen.

Beachten Sie bei der Verbesserung Ihrer Datenqualitätsbemühungen durch ML einige wichtige Gebote und Verbote:

  • Automatisieren Sie: Manuelle Datenoperationen wie Datenentkopplung und -korrektur sind mühsam und zeitaufwändig. Angesichts der heutigen Automatisierungsfunktionen sind sie auch zunehmend veraltete Aufgaben, die alltägliche, routinemäßige Vorgänge übernehmen und Ihrem Datenteam die Möglichkeit geben, sich auf wichtigere, produktivere Aufgaben zu konzentrieren. Integrieren Sie die Automatisierung als Teil Ihrer Datenpipeline – stellen Sie einfach sicher, dass Sie über standardisierte Betriebsverfahren und Governance-Modelle verfügen, um optimierte und vorhersehbare Prozesse rund um alle automatisierten Aktivitäten zu fördern.
  • Ignorieren Sie menschliche Aufsicht nicht: Die Komplexität von Daten erfordert immer ein Maß an Fachwissen und Kontext, das nur Menschen bereitstellen können, strukturiert oder unstrukturiert. Während ML und andere digitale Lösungen Ihrem Datenteam sicherlich helfen, verlassen Sie sich nicht nur auf Technologie. Geben Sie Ihrem Group stattdessen die Möglichkeit, Technologie zu nutzen und gleichzeitig die regelmäßige Aufsicht über einzelne Datenprozesse zu behalten. Dieser Ausgleich korrigiert alle Datenfehler, die Ihre Technologiemaßnahmen passieren. Von dort aus können Sie Ihre Modelle basierend auf diesen Abweichungen neu trainieren.
  • Ermitteln Sie Ursachen: Wenn Anomalien oder andere Datenfehler auftauchen, handelt es sich oft nicht um ein einzelnes Ereignis. Das Ignorieren tiefergehender Probleme beim Sammeln und Analysieren von Daten setzt Ihr Unternehmen dem Risiko allgegenwärtiger Qualitätsprobleme in Ihrer gesamten Datenpipeline aus. Selbst die besten ML-Programme werden nicht in der Lage sein, vorgelagerte Fehler zu beheben – auch hier stützt ein selektiver menschlicher Eingriff Ihre gesamten Datenprozesse und verhindert größere Fehler.
  • Gehen Sie nicht von Qualität aus: Um die Datenqualität langfristig zu analysieren, finden Sie einen Weg, unstrukturierte Daten qualitativ zu messen, anstatt Annahmen über Datenformen zu treffen. Sie können „Was-wäre-wenn“-Szenarien erstellen und testen, um Ihren eigenen einzigartigen Messansatz, beabsichtigte Ergebnisse und Parameter zu entwickeln. Das Ausführen von Experimenten mit Ihren Daten bietet eine definitive Möglichkeit, ihre Qualität und Leistung zu berechnen, und Sie können die Messung Ihrer Datenqualität selbst automatisieren. Dieser Schritt stellt sicher, dass Qualitätskontrollen immer aktiviert sind und als grundlegendes Merkmal Ihrer Datenaufnahme-Pipeline fungieren, nie ein nachträglicher Einfall.

Ihre unstrukturierten Daten sind eine Fundgrube für neue Möglichkeiten und Erkenntnisse. Doch nur 18 % der Unternehmen nutzen derzeit ihre unstrukturierten Daten – und die Datenqualität ist einer der Hauptfaktoren, die immer mehr Unternehmen zurückhalten.

Da unstrukturierte Daten immer häufiger und relevanter für alltägliche Geschäftsentscheidungen und -vorgänge werden, bieten ML-basierte Qualitätskontrollen die dringend benötigte Gewissheit, dass Ihre Daten related, genau und nützlich sind. Und wenn Sie nicht auf Datenqualität angewiesen sind, können Sie sich darauf konzentrieren, Daten zu nutzen, um Ihr Unternehmen voranzubringen.

Denken Sie nur an die Möglichkeiten, die sich ergeben, wenn Sie Ihre Daten in den Griff bekommen – oder noch besser, lassen Sie ML die Arbeit für Sie erledigen.

Edgar Honing ist Senior Options Architect bei VORAUS.

DatenEntscheider

Willkommen in der VentureBeat-Neighborhood!

DataDecisionMakers ist der Ort, an dem Experten, einschließlich der technischen Mitarbeiter, die mit Daten arbeiten, datenbezogene Erkenntnisse und Innovationen austauschen können.

Wenn Sie über progressive Ideen und aktuelle Informationen, Finest Practices und die Zukunft von Daten und Datentechnologie lesen möchten, besuchen Sie uns bei DataDecisionMakers.

Vielleicht denken Sie sogar darüber nach, einen eigenen Artikel beizusteuern!

Lesen Sie mehr von DataDecisionMakers

[ad_2]

admin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *