Lösen Sie unstrukturierte Datenprobleme mit maschinellem Lernen

​Übersetzer |. Bugatti

Rezensent |. Sun Shujuan

Die Datenrevolution ist in vollem Gange. Die Menge der in den nächsten fünf Jahren erzeugten digitalen Daten wird doppelt so hoch sein wie die bisher erzeugte Datenmenge, und unstrukturierte Daten werden diese neue Ära digitaler Erlebnisse bestimmen.

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die nicht traditionellen Modellen folgen oder nicht für strukturierte Datenbankformate geeignet sind und mehr als 80 % aller neuen Unternehmensdaten ausmachen. Um sich auf diesen Wandel vorzubereiten, suchen viele Unternehmen nach innovativen Möglichkeiten, alle verfügbaren Daten in einer Vielzahl von Tools, einschließlich Geschäftsanalysen und künstlicher Intelligenz, zu verwalten, zu analysieren und optimal zu nutzen. Aber politische Entscheidungsträger stehen auch vor einem alten Problem: Wie kann die Qualität großer, unhandlicher Datensätze aufrechterhalten und verbessert werden?

Maschinelles Lernen ist die Lösung. Fortschritte in der Technologie des maschinellen Lernens ermöglichen es Unternehmen nun, unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten und ihre Qualitätssicherungsbemühungen zu verbessern. Wo hat Ihr Unternehmen vor der bevorstehenden Datenrevolution zu kämpfen? Stehen Sie vor einer Fülle wertvoller, aber unüberschaubarer Datensätze oder nutzen Sie Daten, um Ihr Unternehmen voranzutreiben?

Unstrukturierte Daten erfordern mehr als nur das Einfügen von Kopien

Der Wert präziser, aktueller und konsistenter Daten für moderne Unternehmen ist unbestreitbar und genauso wichtig wie Cloud Computing und digitale Anwendungen. Dennoch kostet eine schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 13 Millionen US-Dollar pro Jahr.

Um Datenprobleme zu lösen, verwenden Sie statistische Methoden, um die Form der Daten zu messen. Dadurch können Datenteams Änderungen verfolgen, Ausreißer aussortieren und Datenabweichungen verhindern. Auf statistischen Methoden basierende Kontrollen bleiben wertvoll für die Beurteilung der Datenqualität und die Bestimmung, wie und wann Datensätze verwendet werden sollten, bevor kritische Entscheidungen getroffen werden. Obwohl diese statistische Methode effektiv ist, ist sie im Allgemeinen strukturierten Datensätzen vorbehalten, die für objektive und quantitative Messungen geeignet sind.

Aber was ist mit Daten, die nicht ganz in Microsoft Excel oder Google Sheets passen? Beinhaltet:

• IoT: Sensordaten, Bestandsdaten und Protokolldaten
• Multimedia: Fotos, Audio und Video
• Rich Media: Geodaten, Satellitenbilder, Wetterdaten und Überwachungsdaten
• Dokumente: Textverarbeitungsdokumente, Tabellenkalkulationen, Präsentationen, E-Mails und Kommunikationsdaten

Wenn diese Art unstrukturierter Daten ins Spiel kommt, können leicht unvollständige oder ungenaue Informationen in das Modell gelangen. Wenn Fehler unbemerkt bleiben, können sich Datenprobleme anhäufen, die verheerende Auswirkungen auf alles haben, von der vierteljährlichen Berichterstattung bis hin zu Prognosen und Prognosen. Ein einfacher Copy-and-Paste-Ansatz von strukturierten zu unstrukturierten Daten reicht nicht aus und kann Ihr Geschäft tatsächlich verschlechtern.

Das gängige Sprichwort „Müll rein, Müll raus“ trifft sehr gut auf unstrukturierte Datensätze zu. Vielleicht ist es an der Zeit, Ihren aktuellen Datenansatz aufzugeben.

Was Sie beim Einsatz von maschinellem Lernen zur Sicherstellung der Datenqualität beachten sollten

Wenn Sie über Lösungen für unstrukturierte Daten nachdenken, sollte maschinelles Lernen die erste Wahl sein. Dies liegt daran, dass maschinelles Lernen riesige Datensätze analysieren und schnell Muster in unordentlichen Daten finden kann. Mit der richtigen Schulung können Modelle für maschinelles Lernen lernen, jede Form unstrukturierter Datentypen zu interpretieren, zu organisieren und zu klassifizieren.

Zum Beispiel können Modelle des maschinellen Lernens lernen, Regeln für die Datenanalyse, -bereinigung und -skalierung zu empfehlen, wodurch die Arbeit in Branchen wie dem Gesundheitswesen und Versicherungen effizienter und präziser wird. Ebenso können maschinelle Lernprogramme Textdaten nach Thema oder Stimmung in unstrukturierten Datenquellen, beispielsweise in sozialen Medien oder in E-Mail-Datensätzen, identifizieren und klassifizieren.

Beachten Sie bei der Verbesserung Ihrer Datenqualitätsbemühungen durch maschinelles Lernen einige wichtige Überlegungen:

• Automatisieren: Manuelle Datenvorgänge wie Datenentkopplung und -korrektur sind mühsam und zeitaufwändig. Angesichts der heutigen Automatisierungsfunktionen, die mühsame, alltägliche Abläufe erledigen und es Datenteams ermöglichen, sich auf wichtigere und effizientere Arbeiten zu konzentrieren, handelt es sich dabei auch zunehmend um veraltete Vorgänge. Um die Automatisierung in Ihre Datenpipeline zu integrieren, stellen Sie einfach sicher, dass Sie über standardisierte Betriebsabläufe und Governance-Modelle verfügen, um optimierte, vorhersehbare Prozesse rund um alle Automatisierungsaktivitäten zu fördern.
• Ignorieren Sie nicht die menschliche Aufsicht: Die Komplexität von Daten erfordert immer ein Maß an Fachwissen und Kontext, das nur Menschen bereitstellen können, unabhängig davon, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt. Während maschinelles Lernen und andere digitale Lösungen Datenteams unterstützen, sollten Sie sich nicht allein auf die Technologie verlassen. Ermöglichen Sie Ihren Teams stattdessen, die Technologie zu nutzen und gleichzeitig die einzelnen Datenprozesse regelmäßig zu überwachen. Durch diesen Kompromiss können Datenfehler behoben werden, die durch keine bestehenden technischen Maßnahmen behoben werden können. Später kann das Modell basierend auf diesen Unterschieden neu trainiert werden.
• Grundursache erkennen: Wenn eine Anomalie oder ein anderer Datenfehler auftritt, handelt es sich oft nicht um ein einzelnes Ereignis. Wenn Sie beim Sammeln und Analysieren von Daten tiefer liegende Probleme ignorieren, riskiert Ihr Unternehmen tiefgreifende Qualitätsprobleme in der gesamten Datenpipeline. Selbst die besten Initiativen für maschinelles Lernen können Fehler, die im Vorfeld entstehen, nicht beheben, und auch hier kann selektives menschliches Eingreifen den gesamten Datenfluss festigen und erhebliche Fehler verhindern.
• Machen Sie keine Annahmen über die Qualität: Um die Datenqualität langfristig zu analysieren, müssen Sie Wege finden, unstrukturierte Daten qualitativ zu messen, anstatt Annahmen über die Form der Daten zu treffen. Sie können „Was-wäre-wenn“-Szenarien erstellen und testen, um Ihre eigenen einzigartigen Messmethoden, erwarteten Ergebnisse und Parameter zu entwickeln. Das Ausführen von Experimenten mit Ihren Daten bietet eine deterministische Möglichkeit, Datenqualität und -leistung zu berechnen, und Sie können die Datenqualität selbst automatisch messen. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Qualitätskontrolle immer vorhanden ist und als wesentliches Merkmal der Datenerfassungspipeline und nicht als nachträglicher Einfall dient.

Unstrukturierte Daten sind eine Fundgrube an neuen Möglichkeiten und Erkenntnissen. Allerdings nutzen derzeit nur 18 % der Unternehmen ihre unstrukturierten Daten, und die Datenqualität ist einer der Hauptfaktoren, die mehr Unternehmen davon abhalten.

Da unstrukturierte Daten immer beliebter und relevanter für tägliche Geschäftsentscheidungen und -abläufe werden, bietet die auf maschinellem Lernen basierende Qualitätskontrolle die dringend benötigte Sicherheit, dass Ihre Daten relevant, genau und nützlich sind. Wenn Sie nicht an der Datenqualität festhalten, können Sie sich darauf konzentrieren, Daten zu nutzen, um Ihr Unternehmen voranzubringen.

Denken Sie an die Chancen, die sich ergeben, wenn Sie die Kontrolle über Ihre Daten übernehmen oder, noch besser, maschinelles Lernen die Arbeit für Sie erledigen lassen.

Originaltitel: ​​Lösen Sie das Problem unstrukturierter Daten mit maschinellem Lernen ​​​, Autor: Edgar Honing​

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