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今天我們來教您解決機器學習的骯臟小秘密

來源:CPDA數據分析師網 / 作者:數據君 / 時間:2020-07-17

由于60%的組織預計將在AI方面的投資增加50%,因此對機器學習和人工智能的投資正在增長

盡管很受歡迎,但是由于組織傾向于忽略的挑戰(包括數據質量)而導致項目停滯或被視為未完成,如果組織正在處理不良數據,那么他們的機器學習也將做出不良決策,似乎似乎要解決的一個明顯問題是,巨大的障礙也影響了機器學習和自動化所需的準確性。,確保數據質量不僅是一項由IT驅動的舉措,而且是所有業務部門都需要既得利益的一項工作,IT和業務用戶之間應該建立合作伙伴關系,以確保所有數據對用戶而言都是可信賴,準確且安全的在算法中使用,保持數據干凈,可信賴和健康是一個永無止境的過程-一旦開始,就永遠不會停止,而應該不斷發展。

 

錯誤的開始機器學習的未來在很大程度上取決于數據質量,因為它在決策中越來越普遍

盡管如此,許多組織仍在努力衡量機器學習算法的成功率并確認提供給他們的數據是好的,如果沒有確保您可以信任的干凈和高質量數據的流程,組織將無權或無力支持最佳數據驅動決策背后的報告和見解,組織開始更頻繁地利用機器學習來支持數字化轉型,但是很多時候,他們無法意識到用于饋送機器學習的數據是否骯臟或不可信,實際上他們更有可能減慢甚至停止數字化轉型計劃。

 

當今許多數據生態系統由多個組件和孤島組成

同時外部可用數據正在全球網絡中爆炸,這意味著組織需要靈活,模塊化地進行設計,以保持對整個生態系統的看法,如果不首先創建數據孤島和外部數據資源的概述(強調效率低下),那么整個組織范圍內的機器學習問題將一觸即發,數據質量程序很難跨功能驅動,因為數據資產經常跨功能使用,這使得很難就數據所有權達成共識。

 

企業嘗試將數據質量挑戰作為一項技術挑戰來解決,但未能將重點放在流程和人員上

數據質量不是一個有開始和結束日期的離散項目,而是一個正在進行的計劃,需要對其進行優先級排序和人員配備,以取得長期成功。

 

正確的步驟數據質量只是更大的機器學習難題的一小部分

企業還需要定義其擁有的數據,確定和分配所有權以及解決數據治理問題,為了使機器學習正常工作,該策略需要全面。重要的是要掌握您當前的位置,并開始抓住改進的機會,并制定從那里發展的計劃,數據建模是一個很好的起點。這從利益相關者的角度突出了最關鍵的高層概念基礎數據,并精確記錄了管理數據庫中各個列的內容,數據類型和規則。

 

它是機器學習項目計劃階段不可或缺的一部分

從那里開始,解決數據治理問題,現代方法應該能夠應對內部和外部數據的速度和多樣性,組織需要建立一個框架來供應受信任的數據,否則他們將看不到任何好處,該框架應組織人員,流程和技術,并創建數據管理方式的典范,最終為所有數據資產帶來清晰度,透明度和可訪問性,要獲取有關軌道數據質量,組織和業務需要提供的數據為什么是重要的環境中的所有行-例如,如何將數據影響關鍵業務操作與當前有哪些數據質量的模樣。

 

這有助于關鍵的利益相關者了解數據質量為何如此重要以及組織所面臨的挑戰范圍

利用這些知識可以建立一個跨職能的利益相關者團隊,他們致力于數據質量計劃,并可以在各自的職能范圍內推動該計劃,這不是IT程序。這是一項在整個企業中倡導的企業計劃,在實施機器學習時,組織最應該關注的是技術。商定的數據程序是當務之急,它將幫助每個人理解他們最終將輸入到機器學習解決方案中的內容,如果做得正確,機器學習將具有不可思議的力量。實施它可以幫助企業識別數據中以前未知的相關性,從而提供競爭優勢,例如購買更多商品的傾向或在其發生之前流失的機會。

 

在事件發生之前獲得預測性見解可以使組織采取正確的步驟,以確保每個程序的總體成功。

 

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