生成式人工智能和大型语言模型 (LLM)的兴起进一步加剧了这种复杂性。这些技术依靠高质量数据才能高效运行。数据质量差会导致输出有缺陷，从而削弱信任并破坏人工智能计划。随着组织探索生成式人工智能，确保数据质量成为成功的基石。
为了克服这些挑战，组织必须在其运营中嵌入数据质量实践。从本质上讲，这意味着：
发现和理解数据：分析师需要直观的工具来探索数据集、识别缺失值或异常值等问题，并准备数据以供分析。Dataiku 等平台提供可视化指标和简化的工作流程，以有效标记和解决数据质量问题。
促进协作：数据质量是团队共同努力的结果。支持技术和非技术用户之间协作的平台有助于统一团队，使低代码、无代码和编码专家能够协同工作。共享管道和通用数据语法有助于达成共识并实现更顺畅的工作流程。
增强特征工程：特征工程对于构建有效的 ML 模型至关重要。帮助数据科学家标记、发现和重用可信特征的工具可确保一致性并降低泄漏风险。
监控和治理：数据质量不是一次性解决的。持续监控可确保数据集保持可靠。数据沿袭等功能使组织能够追踪数据来源并评估变化的影响，从而加强治理和问责制。
扩展操作性：数据管道必须可扩展且可共享。支持编排、工作区共享和影响分析的平台可帮助组织在保持质量的同时扩展工作量。
Dataiku：您的数据质量合作伙伴
在 Dataiku，我们认为解决数据质量挑战需要采取整体的端到端方法。我们的平台集成 菲律宾电话号码数据 了整个分析生命周期（从发现到操作化）的数据质量工具，使组织能够建立对其数据的信任。
提高数据质量的关键特性：
可视化分析和洞察：快速识别缺失值、错误和异常值。
协作管道：促进跨不同技能组合的团队合作。
特征存储：确保 ML 模型的特征一致且可重复使用。
数据沿袭：跟踪数据转换，以便更好地治理和排除故障。
持续监控：通过自动警报主动应对数据漂移和质量问题。
合作的价值
归根结底，数据质量关乎团队合作。通过实现跨职能协作并将质量检查嵌入到流程的每个步骤中，组织可以释放其数据的真正潜力。借助 Dataiku，您不仅可以应对当今的挑战，还可以为未来做好准备——对数据的信任是每个决策的基础。
观看完整的数据质量会议
数据质量问题会削弱分析项目的可靠性，给分析领导者和 IT 团队带来重大挑战。本次会议探讨 Dataiku 的嵌入式数据质量功能如何帮助您建立对数据项目的信任。