近年来，无论是在工作中还是在家庭中，技术都变得突出。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 正在迅速发展。几乎每个人每天都会与某种形式的人工智能进行一些互动。一些常见的例子包括 Siri、谷歌地图、Netflix 和社交媒体 (Facebook/Snapchat)。AI 和 ML 现在流行使用流行语，经常互换使用。大多数实验旨在为特定问题找到特定的解决方案。人工智能 (AI) 是一种应用程序，其中机器可以执行类似人类的任务。同时，机器学习（ML）是一种无需直接编程即可自动从经验中学习和改进的系统。


数据质量是指相关信息的使用方式。如果信息不合适，您将无法做出正确的决定。数据质量由几个因素决定，包括：准确性、完整性、可靠性、相关性和及时性。如果缺少一个因素或低于其他因素，您的数据质量不会很高。阅读更多关于 什么是数据质量及其重要性的信息。

数据量的增加使公司面临系统管理和控制其数据资产的压力。此外，标准数据管理实践缺乏足够的可扩展性，无法管理不断增长的数据量。因此，公司需要重新考虑他们的数据管理。好消息是，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通过 DQLabs.ai –  AI/ML 增强数据质量管理平台等实体取得了实质性进展，可以为您的数据管理活动提供支持。

AI 和 ML 如何改变质量管理？

自动数据采集

除了数据预测外，人工智能还通过执行智能捕获自动输入数据，从而帮助提高数据质量。这样可以确保捕获所有有价值的信息，并且系统中没有任何漏洞。

识别重复记录

双重数据条目可能会导致记录过时，从而导致数据质量不佳。AI 有助于消除组织数据库中的重复记录，并在数据库中保留精确的金钥匙。如果不实施复杂的机制，就很难识别和删除大公司存储库中的重复条目。组织可以通过拥有可以检测和删除重复密钥的智能系统来解决这个问题。

检测异常

一个小的人为错误会极大地影响 CRM 中数据的效用和质量。启用 AI 的系统可消除系统中的缺陷。数据质量也可以通过实施基于机器学习的异常来提高。

第三方数据包含

除了纠正和维护数据完整性之外，人工智能还可以通过添加数据来提高数据质量。第三方组织和政府单位可以通过提供更好、更完整的数据来显着提高管理系统和 MDM 平台的质量，从而有助于精确决策。AI 就从一组特定数据中获取什么以及在数据中建立连接提出建议。当一家公司在一个地方拥有详细而干净的数据时，它就有更高的机会做出明智的决策。

填补数据空白

虽然许多自动化系统可以根据明确的编程规则清理数据，但如果没有人工干预或插入额外的数据源馈送，它们几乎不可能填补缺失的数据空白。但是，机器学习可以根据对情况的解读对缺失的数据进行计算评估。

评估相关性

在丢失数据范围的另一端，组织通常多年来积累了大量在业务环境中没有任何用处的冗余数据。使用机器学习，系统可以对需要和不需要的数据点进行自学。此类分析有助于改进流程，并最终使其变得更简单。

匹配和验证数据

制定规则以匹配从各种来源收集的数据可能是一个耗时的过程。随着出生人数的增加，这变得越来越具有挑战性。可以训练 ML 模型来学习规则并预测新数据的匹配。数据量没有限制，事实上，更多的数据有利于模型的微调。

不良数据的代价

糟糕的数据对公司来说可能是相当昂贵的。量化财务影响的尝试产生了一些令人震惊的数字。同样重要的是要记住，基于有缺陷的数据的决策在某些情况下可能会导致严重后果。机器学习算法可以在其中一些情况走得太远之前对其进行标记。金融公司使用它们来识别伪造交易。据估计，机器学习模型可以为发卡机构和银行节省 120 亿美元。

结论

大多数企业都在寻找具有高质量洞察力的快速分析，以根据快速决策提供实时收益。他们认为这是一个高度优先事项和竞争优势的手段。为了实现这一点，组织有机会使用 ML 技术微调和增强当前的数据质量方法。许多 领先的数据质量工具 和解决方案提供商已经尝试了机器学习领域，期望提高其解决方案的有效性。因此，它有机会成为企业追求更高数据质量的游戏规则改变者。尽管目前使用 ML 进行数据质量评估和增强的摄入水平较低，但它在搅动大型数据集和提高数据质量方面具有广阔的前景。

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