online gambling singapore online gambling singapore online slot malaysia online slot malaysia mega888 malaysia slot gacor live casino malaysia online betting malaysia mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 2023 年值得关注的 7 大数据质量趋势

摘要: 要发挥作用,数据必须准确、完整、有效、唯一并且按照标准化格式进行结构化。


我们对数据的依赖没有放缓的迹象。我们直接从客户那里收集数据,从第三方资源、社交媒体等处附加数据。但正如许多公司所了解的那样,数据的数量并不像质量那样重要。要发挥作用,数据必须准确、完整、有效、唯一并且按照标准化格式进行结构化。

根据2022 年数据质量状况报告,在所有接受调查的企业中,近 70% 的企业已经开始了数据质量管理 (DQM) 之旅。不跟上 DQM 趋势和技术步伐的组织将会落在后面,这一点很快变得很明显。以下是您应该了解的最重要的趋势。

1. 建立数据素养的工作文化

尽管数据被认为是成功的关键因素,组织中的每个人都可以使用数据,但很少有人真正了解他们所使用的数据的价值。38% 的调查受访者承认,缺乏管理和分析数据的熟练资源阻碍了他们的发展。34% 的人不理解他们使用的数据。

当您不知道您面前的数据的潜力时,您就无法使用它。这使人们意识到企业需要优先考虑建立强大的数据素养文化。高层管理人员和一线员工需要具备理解数据、分析数据并与之互动的能力。

2. 以云数据技术上线

从将云视为打破孤岛和集中存储数据的一种方式,它现在已成为数字解决方案、服务和自动化工具的首选之地。用于数据质量相关任务的云服务提供商的数量正在稳步增加。其中的一些关键原因是它们提供的可扩展性、较低的前期成本和易用性。

新的云数据解决方案专注于一系列服务,从自动数据质量检查、自动翻译和安全到快速迁移、人工智能驱动的数据操作和治理集成。随着对结构化数据仓库和管理的需求增长,数据中心也变得越来越流行。

3. 为高效的 DQM 部署 AI/ML 模型

为了使 DQM 流程更加高效和可靠,数据团队正在从手动流程转向开发和部署 AI/ML 模型。根据麦肯锡的一份报告,截至 2021 年,对人工智能的投资已突破 1650 亿美元大关。

这被用于解决常见的数据质量问题和自动化数据分类、标记、预测分析等任务。借助人工智能,数据质量团队可以超越结构数据管理需求和文本需求,实现与自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等相关功能的自动化。

轉貼自: afenxi.com

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