När vi arbetar med artificiell intelligens (AI) känner vi ibland bara till beslutssystemets effektivitet och noggrannhet. Vi misslyckas med att identifiera de otaliga kamperna för AI -implementeringar i andra änden av spektrumet. Som ett resultat investerar företagen för mycket i sina ambitioner och slutar med en överväldigande ROI. Tyvärr är detta ett scenario som många företag upplever när de går igenom AI -implementeringsprocessen.
Efter att ha granskat orsakerna till en dålig ROI, inklusive ineffektiva AI -system, försenade produktlanseringar eller andra brister när det gäller AI -implementering, är den vanliga faktorn som avslöjas vanligtvis dålig data.
Datavetenskapare kan bara göra så mycket. Om de presenteras med otillräckliga datamängder kommer de inte att återställa någon användbar information. Ofta måste de arbeta med data som är oanvändbara, felaktiga, irrelevanta eller allt ovan. Kostnaden för dålig data blir snabbt uppenbar ekonomiskt och tekniskt när informationen måste implementeras i ett projekt.
Enligt en undersökning av TechRepublic som fokuserade på att hantera AI och ML, fick dåliga data 59% av de deltagande företagen att beräkna efterfrågan fel. Dessutom hamnade 26% av de tillfrågade i riktning mot felaktiga utsikter.
Det här inlägget kommer att utforska konsekvenserna av dålig data och hur du kan undvika att slösa med resurser och generera en betydande ROI från din AI -utbildningsfas.
Låt oss börja.
Vad är dålig data?
Garbage in Garbage Out är protokollet följt av maskininlärningssystem. Om du matar in dålig data i din ML -modul för träningsändamål kommer det att ge dåliga resultat. Om du lägger in data av låg kvalitet i ditt system riskerar du att vara felaktig i din produkt eller tjänst. För att ytterligare förstå begreppet dålig data, nedan är tre vanliga exempel:
- Alla uppgifter som är felaktiga - till exempel telefonnummer i stället för e -postadresser
- Ofullständig eller saknad data - om viktiga värden saknas är data inte användbar
- Partisk data - datornas integritet och dess resultat äventyras på grund av frivilliga eller ofrivilliga fördomar
För det mesta är data som analytiker presenteras för att utbilda AI -moduler värdelös. Vanligtvis finns minst ett av exemplen ovanifrån. Att arbeta med felaktig information tvingar datavetenskapsmännen att spendera sin värdefulla tid på att rengöra data istället för att analysera den eller träna sina system.
Ett tillstånd av datavetenskap och analys rapport avslöjar att nästan 24% av datavetenskapsmännen lägger upp till 20 timmar av sin tid på att söka och förbereda data. Studien fann också att ytterligare 22% ägnade 10-19 timmar åt att hantera dålig data istället för att använda sin expertis för att bygga effektivare system.
Nu när vi kan känna igen dålig data, låt oss diskutera hur den kan komma i vägen för att nå dina ambitioner med AI.
Konsekvenserna av dålig data för ditt företag
För att förklara i vilken utsträckning dålig data har om dina mål, låt oss ta ett steg tillbaka. Om en datavetare lägger upp till 80% av sin tid på att rengöra data, sjunker produktiviteten dramatiskt (både individuellt och kollektivt). Dina ekonomiska resurser fördelas till ett högkvalificerat team som spenderar större delen av sin tid på att göra överflödigt arbete.
Låt det sjunka i.
Du slösar inte bara pengar genom att betala en högkvalificerad professionell för att göra datainmatning, men den tid som krävs för att utbilda dina AI -system skjuts också upp på grund av bristen på datakvalitet (dina projekt tar 40% mer tid att slutföra). Att leverera en snabb produktlansering är helt utanför bordet, vilket ger dina konkurrenter en konkurrensfördel om de effektivt använder sina dataforskare.
Dålig data är inte bara tidskrävande att hantera. Det kan också tömma resurser ur ett tekniskt perspektiv. Nedan följer några betydande konsekvenser:
- Att underhålla och lagra dålig data är dyrt när det gäller tid och kostnad.
- Dålig data kan tömma ekonomiska resurser. Studier visar att nära 9.7 miljoner slösas bort av företag som hanterar dålig data.
- Om din slutprodukt är felaktig, långsam eller irrelevant förlorar du snabbt trovärdigheten på marknaden.
- Dålig data kan hämma dina AI -projekt eftersom de flesta företag inte känner igen förseningarna i samband med rengöring av otillräckliga datamängder.
Hur kan företagare undvika dålig data?
Den mest logiska lösningen är att förbereda sig. Att ha en god vision och uppsatta mål för dina AI -implementeringsambitioner kan hjälpa företagare att undvika många problem relaterade till dålig data. Nästa är att ha en vettig strategi för att bryta ner alla troligen användningsfall med AI -system.
När verksamheten väl är förberedd för AI-implementering är nästa steg att arbeta med en erfaren leverantör av datainsamling som experter på Shaip, för att hämta, kommentera och tillhandahålla relevanta data av hög kvalitet som är skräddarsydda för ditt projekt. På Shaip har vi ett otroligt arbetssätt när det gäller datainsamling och anteckningar. Efter att ha arbetat med hundratals kunder tidigare, säkerställer vi att dina datakvalitetsstandarder uppfylls vid varje steg i AI-implementeringsprocessen.
Vi följer strikta kvalitetsbedömningar för att kvalificera de data vi samlar in och implementera ett lufttätt förfaringshanteringsförfarande med bästa praxis. Våra metoder låter dig träna dina AI -system med den mest exakta och exakta data som finns tillgänglig i din nisch.
Boka ett en-till-ett-samråd med oss idag för att påskynda din datastrategi för AI-utbildning.