支持 AI 的数据验证的强大功能-对ai智能的不同观点

许多组织正在将财务资源投入到改进的数据验证解决方案中。这减轻了对基于数据质量差的决策相关风险的担忧，这些风险可能导致重大损失，甚至潜在的公司倒闭。

这些投资的一部分包括在AI（人工智能）领域进行创新。在当今的市场中，人工智能工具的快速加速是因为它们在通过自动化节省时间、金钱和人力资产方面具有令人难以置信的优势。

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。这是确保用于洞察、流程优化和决策的信息在每一步都可靠的极好方法。

数据验证的作用

在考虑数据管理生命周期时，数据路径上的许多点都需要干净、可验证的资产才能使用。数据验证主动检查这些收集到的信息的准确性和质量，从源头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，但确保源信息的逻辑一致性有助于消除将劣质资产引入组织工具、系统和用户仪表板的风险。

每个组织都可能拥有自己独特的验证方法。这可能涉及一些简单的事情，例如确保收集的数据格式正确或满足给定处理要求的范围。即使是像确保源信息中没有空值这样简单的事情也会极大地影响利益相关者、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更改。例如：

数据引入可能包括有关确保所有数据提取例程完整、及时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、根据业务规则转换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，因此只有特定用户才能访问某些信息。数据管理对于具有高度监督或监管规则的行业至关重要，并且涉及根据验证规则将数据筛选到各个位置。

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。此信息需要可靠，以便经理、用户、利益相关者和利用数据的任何人都可以避免由于语法错误、时间安排或不完整的数据而被指向错误的方向。

这就是为什么在数据管理生命周期的各个方面使用数据验证至关重要的原因。

当然，当人工智能被引入到过程中时，这些操作会变得更加高效。这减少了人为错误的机会，并发现了以前可能从未考虑过的见解。虽然一些企业已经超越了人工智能解决方案，但其他企业正在将其数据系统基于各种验证方法。

应用数据验证的方法

随着数据验证在业务运营中变得越来越普遍，围绕确保质量结果的方法的争论越来越多。这可能与业务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。

无论论点如何，应用不同数据验证技术的方法往往属于以下三个阵营之一：

1.手动数据验证

这是通过在生命周期或管理过程中选择数据样本或数据提取，然后将其与验证规则进行比较来实现的。示例集表示更大的分组，应告知业务是否适当地应用了验证规则。

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：

非常耗时，依赖人力资产。容易因人为错误而出错，因为这是一项平凡的重复性任务。错误意味着返回并进行修复，从而导致明显的延迟。在用户或客户端受到负面影响之前，可能不会捕获错误。

2.自动数据验证

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功能会极大地扩展，因为人为因素已从系统中移除。这样，可以更快地通过验证工具移动更多数据。

优点：

巨大的数据流容量。允许将人力资产重定向到更具创造性的业务需求。允许在没有人为错误的情况下引入逻辑规则。可以实时清理数据，而不是事后清理数据。

缺点：

将新系统集成到当前的业务运营中可能需要很长时间。通常涉及与具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

顾名思义，数据验证的混合系统结合了手动和自动化工具的各个方面。它可以加快程序和数据流，同时还可以让人类仔细检查数据收集的特定区域，以确保自适应建模。

无论将哪个系统引入企业，人工智能的出现都改变了数据验证的竞争环境。不仅通过强大的自动化工具，而且使用可以根据业务需求学习和成长的逻辑框架。

支持 AI 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，将没有对系统的信任，将错失提高效率、实现目标和宝贵见解的机会。

主动数据可观测性是通过支持 AI 的数据验证实现的操作改进之一。这有助于公司监控、管理和跟踪其各个管道中的数据;该过程不是依赖可能犯错误的人类，而是通过人工智能技术实现自动化，以提高效率。

人工智能对于数据工程师来说是一个巨大的优势，他们必须确保呈现的信息在整个生活方式（从源头到最终产品）中都是有条理和高质量的。拥有一个监控、捕获和分类异常或错误以供审查的系统，确保对通过公司移动的数据进行实时检查，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更正。诚然，在很多 情况下，人类需要介入来修复验证错误。尽管如此，在许多 情况下，通过自适应例程利用支持 AI 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的任何其他阶段中的许多小问题来大幅改进流程。

当今的现代人工智能工具能够分解为各种数据验证过程。这允许支持软件的智能例程根据预测分析纠正和防止错误，这些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。