Die Datenqualität ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Fähigkeit, hochleistungsfähige, genaue und zuverlässige Modelle und Ergebnisse zu liefern. KI-Modelle sind in hohem Maße auf große Mengen hochwertiger Daten für Training, Validierung und Tests angewiesen.
In einer von Gartner durchgeführten Umfrage wurde festgestellt, dass eine schlechte Datenqualität der Hauptgrund dafür ist, dass 40 % aller Geschäftsinitiativen die angestrebten Vorteile nicht erreichen. Zusätzlich zu den Erkenntnissen von Gartner schätzt ein Bericht von PwC, dass schlechte Datenqualität das US-Gesundheitssystem jährlich rund 100 Milliarden US-Dollar kostet, was sich auf die Ergebnisse für die Patienten, das Revenue Cycle Management und die betriebliche Effizienz auswirkt.
Einfach ausgedrückt: Die Verbesserung der Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung, um die Effektivität und Genauigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. Hier sind 8 praktische Schritte, die Sie unternehmen können, um die Datenqualität für KI zu verbessern.
Die 8 Schritte
- Definieren Sie klare Datenanforderungen: Definieren Sie die Ziele und Anforderungen Ihres KI-Systems klar und deutlich. Bestimmen Sie die spezifischen Datenattribute, Formate und Strukturen, die zur Erfüllung dieser Anforderungen erforderlich sind.
- Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen: Arbeiten Sie eng mit Fachexperten zusammen, die über fundierte Kenntnisse des Problembereichs verfügen. Ihre Erkenntnisse können dazu beitragen, potenzielle Probleme mit der Datenqualität zu identifizieren, die Funktionsentwicklung zu verbessern und die Gesamtleistung des KI-Systems zu steigern.
- Arbeiten Sie mit Dateningenieuren zusammen: Arbeiten Sie eng mit Dateningenieuren zusammen, die sich auf Datenmanagement, Datenintegration und Datenqualitätssicherung spezialisiert haben. Ihr Fachwissen kann dazu beitragen, robuste Datenqualitäts-Frameworks und Workflows zu implementieren, um konsistente und zuverlässige Daten zu gewährleisten.
- Datenkatalogisierung und ‑dokumentation: Führen Sie eine umfassende Dokumentation, die den Prozess der Datenerfassung, die Schritte der Datenvorverarbeitung, das Datenschema und alle an den Daten vorgenommenen Änderungen beschreibt. Diese Dokumentation trägt dazu bei, Transparenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und erleichtert die Nachverfolgung und Behebung von Problemen mit der Datenqualität.
- Datenverwaltung: Gewährleistet Verantwortlichkeit, Datenschutz und Compliance. Implementierung angemessener Datenverwaltungspraktiken mit Zugriffskontrollen, Sicherheitsmaßnahmen und Lebenszyklusmanagement. Beauftragen Sie Datenverantwortliche mit der Überwachung und Aufrechterhaltung der Qualität, der Festlegung von Richtlinien und der Förderung der Zusammenarbeit. Wenden Sie schließlich die Anonymisierung sensibler Daten an und befolgen Sie bewährte Verfahren, um die Daten von Einzelpersonen zu schützen und die Datenintegrität zu wahren.
- Vorverarbeitung der Daten: Führen Sie eine gründliche Datenvorverarbeitung durch, um die Daten zu bereinigen und umzuwandeln, bevor Sie sie für das KI-Training verwenden. Dieser Prozess kann das Entfernen doppelter Datensätze, den Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Daten und die Behandlung von Ausreißern umfassen.
- Datenvalidierung: Implementieren Sie strenge Validierungsprozesse, indem Sie sicherstellen, dass die Daten bereinigt wurden, um zu gewährleisten, dass sie genau, konsistent und integer sind und bestimmten vordefinierten Regeln oder Standards entsprechen, bevor sie für das KI-Training oder den Geschäftsbetrieb verwendet werden können.
- Regelmäßige Datenüberwachung: Definieren Sie für Ihr KI-System spezifische Datenqualitätsmetriken und verfolgen Sie diese kontinuierlich, um die Gesamtqualität Ihrer Daten zu bewerten. Zu den Metriken könnten Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz der Datenattribute gehören. Implementieren Sie Feedback-Schleifen, die es Ihnen ermöglichen, Probleme mit der Datenqualität in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren. Überwachen Sie Datenquellen, bewerten Sie die Datenabweichung und aktualisieren Sie Ihre Datenerfassungs- und Vorverarbeitungsprozesse entsprechend.
Abschließende Überlegungen
Die Verbesserung der Datenqualität für KI kann von Datenanalysten, Ingenieuren, Wissenschaftlern, Managern und Verwaltern mithilfe von Plattformen wie Erisna oder durch vollautomatische Prozesse von Dateningenieuren und Entwicklern mithilfe von Softwaretools oder Programmierskripten über die Erisna API durchgeführt werden.
Durch die Umsetzung dieser zusätzlichen Strategien können Sie die Qualität Ihrer Daten weiter verbessern und folglich die Leistung, Fairness und Zuverlässigkeit Ihrer KI-Systeme erhöhen. Denken Sie daran, dass Datenqualität ein vielschichtiges und fortlaufendes Unterfangen ist, das ständige Wachsamkeit, Überwachung und Verbesserung erfordert.
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Quelle: medium.com
