Znaczenie jakości danych w erze sztucznej inteligencji

Chat GPT, Writesonic, Copilot, a także inne narzędzia AI stały się odkryciem 2023 roku. To właśnie wtedy coraz więcej przedsiębiorstw zaczęło korzystać z nowoczesnych rozwiązań, umożliwiających pisanie treści, tworzenie rysunków i grafik, a także produkowanie danych liczbowych. Z jednej strony zamierzeniem miało być zwiększenie efektywności pracy, a z drugiej zmniejszenie kosztów firm. Niestety z sukcesem AI wiążą się pewne trudności, które dostrzega na razie tylko pewna część społeczeństwa. Pierwszym z niebezpieczeństw jest - a właściwie stało się to już faktem - tracenie pracy przez niewielkie grupy pracowników, w tym przede wszystkim copywriterów, grafików, marketerów. Drugą trudnością jest niska jakość dostarczanych danych, które są niepełne, błędne, niespójne lub po prostu przestarzałe. 

Niestety generatywna inteligencja nie zawsze spełnia oczekiwania użytkowników, głównie ze względu na niską jakość danych. Należy zaznaczyć, że modele AI uczą się na podstawie dostarczonych im danych. Jeśli dane są niepełne, błędne lub nieodpowiednio sformatowane, model może nauczyć się niewłaściwych wzorców. Przekłada się to na błędne decyzje i prognozy, a to z kolei może powodować poważne konsekwencje dla przedsiębiorstw oraz ich klientów.

Dodatkowym wyzwaniem jest tzw. demokratyzacja danych, której założenia co prawda są słuszne, jednak niestety szeroki dostęp do różnych informacji sprawia, że pojawiają się trudności w zakresie bezpieczeństwa. Użytkownicy nie powinni mieć również całkowitego zaufania do informacji generowanych przez AI, ponieważ mogą pojawiać się tam poważne błędy. Dobrze także pamiętać o tym, że tradycyjne systemy zarządzania danymi mogą nie być w stanie sprostać współczesnym wymaganiom, w skład których wchodzi przetwarzanie dużych wolumenów danych oraz analiz. Wszystko to jest jednak niezbędne do skutecznego wdrożenia AI.

W jaki sposób poradzić sobie z problemem niskiej jakości danych? W tym wypadku dobrą opcją może być skorzystanie z narzędzi takich jak Alteryx i Databricks, które mogą pomóc w zadbaniu o znacznie lepszą jakość informacji. 

To właśnie te dwie wiodące platformy (Alteryx i Databricks) oferują zaawansowane narzędzia do zarządzania, przetwarzania i analizowania danych, a tym samym służą wielu przedsiębiorstwom. 

Wysokiej jakości dane umożliwiają współczesnym organizacjom na znacznie bardziej precyzyjne analizy, prognozy oraz skuteczne wdrażanie projektów, związanych ze sztuczną inteligencją. Platforma Alteryx to świetne rozwiązanie, które może rozwiązywać wyżej wymienione problemy, a także skutecznie ułatwiać codzienną pracę. 

Alteryx to zaawansowane narzędzie do analizy danych, które jest cenione za swoją intuicyjność, elastyczność oraz bogaty zestaw funkcji umożliwiających kompleksowe przetwarzanie i analizę danych. 

Alteryx to analityczna platforma, która pozwala użytkownikom na sprawdzenie różnych danych. Co ważne, użytkownicy ci nie muszą posiadać kompetencji z zakresu programowania, ani innych zaawansowanych umiejętności. Technologia ta umożliwia również wyeliminowanie błędów i niespójności, a także duplikatów, dzięki czemu da się uzyskać pełniejszy obraz danych. 

Alteryx umożliwia kompleksową transformację danych, w tym czyszczenie, filtrowanie, łączenie, agregowanie i przygotowywanie danych do dalszej analizy. Narzędzie posiada szeroki wachlarz funkcji umożliwiających manipulację danymi. Oferuje rozwiązania do analizy statystycznej i modelowania predykcyjnego, takie jak regresja, klasyfikacja i analiza szeregów czasowych.

Warto dodać, że Alteryx jest zaprojektowany z myślą o wydajności, co pozwala na przetwarzanie dużych zbiorów danych. Narzędzie jest skalowalne, co oznacza, że może obsługiwać zarówno mniejsze zestawy danych, jak i bardzo duże bazy danych.

Więcej znajdziesz na stronie: https://astrafox.pl/technologie-alteryx/

Z kolei Azure Databricks oferuje narzędzia umożliwiające integrację różnych źródeł danych na jednej platformie, co ułatwia przetwarzanie, przechowywanie, udostępnianie, analizowanie, modelowanie i monetyzację danych. Platforma ta zapewnia ujednolicony interfejs do realizacji zadań związanych z danymi, takich jak planowanie oraz zarządzanie przetwarzaniem danych, czy też zarządzanie bezpieczeństwem, ładem, dostępnością i odzyskiwaniem danych.

Obecnie organizacje muszą patrzeć na dane oraz na konkretne zadania swoich pracowników w sposób niezwykle holistyczny, co wiąże się między innymi z modernizacją dotychczasowych technologii, wdrażaniem nowych rozwiązań oraz nowoczesnych narzędzi do analizy i uzupełniania danych. Odpowiednie narzędzia, takie jak wspomniany wcześniej Alteryx, pozwalają na skuteczne zarządzanie informacjami w organizacjach, a także umożliwiają podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Pomocne może okazać się też profesjonalne doradztwo, które oferują przedsiębiorstwa specjalizujące się w technologiach Business Intelligence i szeroko pojętej analizie danych, jak np. firma Astrafox.

Jakość danych jest fundamentalnym elementem skutecznego działania systemów sztucznej inteligencji. Wyzwania związane z zapewnieniem wysokiej jakości danych są niezwykle problematyczne, jednak już teraz istnieją narzędzia, które mogą pomóc w ich przezwyciężeniu. W erze AI, dbałość o jakość danych staje się nieodzownym elementem tworzenia wiarygodnych i efektywnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.