Wakati wa kushughulika na ujasusi bandia (AI), wakati mwingine tunatambua tu ufanisi na usahihi wa mfumo wa kufanya maamuzi. Tunashindwa kutambua mapambano yasiyoelezeka ya utekelezaji wa AI katika mwisho mwingine wa wigo. Kama matokeo, kampuni zinawekeza sana katika matarajio yao na kuishia na ROI inayofadhaika. Kwa kusikitisha, hii ni hali ambayo kampuni nyingi hupata wakati wa kupitia mchakato wa utekelezaji wa AI.
Baada ya kukagua sababu za ROI duni, pamoja na mifumo isiyofaa ya AI, uzinduzi wa bidhaa uliocheleweshwa, au mapungufu mengine yoyote kuhusu utekelezaji wa AI, jambo la kawaida ambalo hufunuliwa ni data mbaya.
Wanasayansi wa data wanaweza kufanya mengi tu. Ikiwa zinawasilishwa na hifadhidata duni, hazitapokea habari yoyote inayofaa. Mara nyingi, wanapaswa kufanya kazi na data ambayo haiwezi kutumika, isiyo sahihi, isiyo na maana au yote hapo juu. Gharama ya data mbaya haraka inadhihirika kifedha na kiufundi mara tu habari itakapotekelezwa katika mradi.
Kulingana na utafiti na TechRepublic ambayo ililenga kusimamia AI na ML, data mbaya ilisababisha 59% ya biashara zinazoshiriki kupanga hesabu vibaya. Kwa kuongezea, 26% ya wahojiwa waliishia kulenga matarajio mabaya.
Chapisho hili litachunguza matokeo ya data mbaya na jinsi unaweza kuepuka kupoteza rasilimali na kutoa ROI ya maana kutoka kwa awamu yako ya mafunzo ya AI.
Wacha tuanze.
Takwimu Mbaya ni Nini?
Takataka katika takataka nje ni itifaki inayofuatwa na mifumo ya ujifunzaji wa mashine. Ikiwa unalisha data mbaya kwenye moduli yako ya ML kwa madhumuni ya mafunzo, itatoa matokeo mabaya. Kuingiza data ya hali ya chini kwenye mfumo wako kunaweka bidhaa au huduma yako katika hatari ya kuwa na kasoro. Ili kuelewa zaidi dhana ya data mbaya, hapa chini kuna mifano mitatu ya kawaida:
- Takwimu yoyote ambayo sio sahihi - kwa mfano, nambari za simu mahali pa anwani za barua pepe
- Takwimu ambazo hazijakamilika au kukosa - ikiwa maadili muhimu hayapo, data sio muhimu
- Takwimu za Upendeleo - uaminifu wa data na matokeo yake yameathiriwa kwa sababu ya chuki ya hiari au ya hiari
Mara nyingi, data ambayo wachambuzi huwasilishwa nayo kufundisha moduli za AI haina maana. Kawaida, angalau moja ya mifano kutoka hapo juu ipo. Kufanya kazi na habari isiyo sahihi kulazimisha wanasayansi wa data kutumia wakati wao muhimu kusafisha data badala ya kuichambua au kufundisha mifumo yao.
Hali ya Sayansi ya Takwimu na Takwimu kuripoti inaonyesha kuwa karibu 24% ya wanasayansi wa data hutumia hadi masaa 20 ya wakati wao kutafuta na kuandaa data. Utafiti pia uligundua kuwa 22% ya ziada ilitumia masaa 10-19 kushughulika na data mbaya badala ya kutumia utaalam wao kujenga mifumo bora zaidi.
Sasa kwa kuwa tunaweza kutambua data mbaya hebu tujadili jinsi inaweza kupata njia ya kufikia matarajio yako na AI.
Matokeo ya Takwimu Mbaya kwenye Biashara Yako
Ili kuelezea kiwango kibaya cha data kwenye malengo yako, wacha turudi nyuma. Ikiwa mwanasayansi wa data hutumia hadi 80% ya wakati wao kusafisha data, tija huanguka sana (kwa kibinafsi na kwa pamoja). Rasilimali zako za kifedha zinatengwa kwa timu yenye sifa nzuri inayotumia wakati wake mwingi kufanya kazi isiyo na maana.
Acha hiyo kuzama in
Sio tu kwamba unapoteza pesa kwa kulipa mtaalamu aliyehitimu sana kuandika data, lakini muda unaohitajika kutoa mafunzo kwa mifumo yako ya AI pia huahirishwa kwa sababu ya ukosefu wa data. data ya ubora (miradi yako inachukua muda wa 40% zaidi kukamilika). Uwasilishaji wa uzinduzi wa haraka wa bidhaa hauko kwenye jedwali, na hivyo kutoa shindano lako faida ya kiushindani ikiwa watatumia wanasayansi wao wa data ipasavyo.
Takwimu mbaya sio tu ya kutumia wakati kushughulikia. Inaweza kumaliza rasilimali kutoka kwa mtazamo wa kiufundi pia. Chini ni matokeo muhimu:
- Kudumisha na kuhifadhi data mbaya ni ghali kuhusu wakati na gharama.
- Takwimu mbaya zinaweza kumaliza rasilimali za kifedha. Uchunguzi unafunua kuwa karibu na 9.7mn hupotea na biashara zinazohusika na data mbaya.
- Ikiwa bidhaa yako ya mwisho sio sahihi, polepole, au haina maana, utapoteza uaminifu sokoni haraka.
- Takwimu mbaya zinaweza kuzuia miradi yako ya AI kwa sababu kampuni nyingi zinashindwa kutambua ucheleweshaji unaohusishwa na kusafisha hifadhidata duni.
Je! Wamiliki wa Biashara Wanawezaje Kuepuka Takwimu Mbaya?
Suluhisho la kimantiki ni kuwa tayari. Kuwa na maono mazuri na seti ya malengo ya matarajio yako ya utekelezaji wa AI inaweza kusaidia wamiliki wa biashara kuepuka maswala mengi yanayohusiana na data mbaya. Ifuatayo ni kuwa na mkakati wa busara wa kuvunja kesi zote za kutumia mifumo ya AI.
Mara tu biashara inapotayarishwa kwa usahihi kwa utekelezaji wa AI, hatua inayofuata ni kufanya kazi na mtu aliye na uzoefu muuzaji wa ukusanyaji wa data kama vile wataalam katika Shaip, kupata, kufafanua, na kusambaza ubora, data muhimu iliyoundwa kwa ajili ya mradi wako. Huko Shaip, tuna njia ya ajabu ya uendeshaji kuhusu ukusanyaji wa data na ufafanuzi. Baada ya kufanya kazi na mamia ya wateja hapo awali, tunahakikisha viwango vya ubora wa data yako vinatimizwa katika kila hatua ya mchakato wa utekelezaji wa AI.
Tunafuata vipimo vikali vya tathmini ya ubora ili kuhitimu data tunayokusanya na kutekeleza utaratibu wa usimamizi wa data mbaya usiopeperushwa hewa kwa kutumia njia bora. Njia zetu zitakuruhusu kufundisha mifumo yako ya AI na data sahihi na sahihi zaidi inayopatikana kwenye niche yako.
Weka miadi ya kushauriana nasi leo ili kuharakisha mkakati wako wa data ya mafunzo ya AI.