Kuasa pengesahan data AI.

Menggabungkan kuasa AI dengan sistem dan alatan pengesahan data mendahului dalam dunia perniagaan.

Banyak organisasi melabur sumber kewangan ke dalam penyelesaian pengesahan data yang dipertingkatkan. Ini mengurangkan kebimbangan tentang risiko yang berkaitan dengan membuat keputusan berdasarkan kualiti data yang lemah, yang boleh membawa kepada kerugian yang ketara—malah potensi kegagalan syarikat.

Sebahagian daripada pelaburan ini termasuk inovasi dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence). Pertumbuhan pesat alat yang didayakan AI di pasaran hari ini adalah disebabkan oleh faedah luar biasa yang mereka wakili dari segi penjimatan masa, wang dan aset manusia melalui automasi.

Menggabungkan kuasa AI dengan sistem dan alatan pengesahan data sedang menerajui dunia perniagaan. Ini adalah cara yang bagus untuk memastikan bahawa maklumat yang digunakan untuk cerapan, pengoptimuman proses dan membuat keputusan boleh dipercayai dalam setiap langkah.

Peranan Pengesahan Data

Apabila anda memikirkan tentang kitaran hayat pengurusan data, banyak titik di sepanjang laluan data memerlukan aset yang bersih dan boleh disahkan sebelum ia boleh digunakan. Pengesahan data secara proaktif menyemak ketepatan dan kualiti maklumat yang dikumpul daripada sumber sehingga digunakan untuk pelaporan atau bentuk pemprosesan pengguna akhir yang lain.

Data mesti disahkan sebelum digunakan. Ia mengambil masa, tetapi memastikan ketekalan logik maklumat sumber membantu menghapuskan risiko memperkenalkan aset berkualiti rendah ke dalam alatan organisasi, sistem dan papan pemuka pengguna.

Setiap organisasi mungkin mempunyai kaedah pengesahan uniknya sendiri. Ini mungkin melibatkan sesuatu yang mudah seperti memastikan data yang dikumpul berada dalam format yang betul atau memenuhi skop keperluan pemprosesan yang diberikan. Walaupun sesuatu yang mudah seperti memastikan tiada nilai nol dalam maklumat sumber boleh memberi kesan besar kepada output akhir yang digunakan oleh pihak berkepentingan, pelanggan, ahli pasukan, dsb.

Peraturan pengesahan ini mungkin berubah berdasarkan peringkat kitaran hayat atau proses pengurusan data. Contohnya:

• Pengingesan Data mungkin termasuk peraturan tentang memastikan semua rutin pengekstrakan data lengkap, tepat pada masanya dan dalam jumlah data yang dijangkakan.
• Transformasi data mungkin melibatkan penukaran jenis fail, menukar data berdasarkan peraturan perniagaan dan menggunakan logik transformasi pada data mentah.
• Perlindungan Data Mungkin perlu untuk mengasingkan aset supaya hanya pengguna tertentu boleh mengakses maklumat tertentu.
• Pengurusan Data adalah penting untuk industri yang mempunyai pengawasan tinggi atau peraturan kawal selia dan melibatkan penapisan data ke pelbagai lokasi berdasarkan peraturan pengesahan.

Mengapa sistem pengesahan data ini penting? Keputusan hari ini bergantung pada data yang tepat, jelas dan terperinci. Maklumat ini perlu dipercayai supaya pengurus, pengguna, pihak berkepentingan dan sesiapa sahaja yang memanfaatkan data dapat mengelak daripada ditunjuk ke arah yang salah disebabkan oleh kesilapan tatabahasa, pemasaan atau data yang tidak lengkap.

Itulah sebabnya penting untuk menggunakan pengesahan data dalam semua aspek kitaran hayat pengurusan data.

Sudah tentu, operasi ini akan menjadi lebih cekap apabila kecerdasan buatan diperkenalkan ke dalam proses. Ini mengurangkan kemungkinan kesilapan manusia dan mendedahkan cerapan yang mungkin tidak pernah dipertimbangkan sebelum ini. Walaupun sesetengah perniagaan telah melangkaui penyelesaian AI, yang lain mengasaskan sistem data mereka pada pelbagai kaedah pengesahan.

Kaedah untuk menggunakan pengesahan data

Memandangkan pengesahan data menjadi lebih biasa dalam operasi perniagaan, terdapat perdebatan yang semakin meningkat mengenai kaedah untuk memastikan hasil yang berkualiti. Ini mungkin berkaitan dengan saiz perniagaan atau keupayaan pasukan dalaman, dan bukannya keperluan untuk pengesahan yang disumber luar kepada pihak ketiga.

Tanpa mengira perbahasan, pendekatan untuk menggunakan teknik pengesahan data yang berbeza cenderung jatuh ke dalam salah satu daripada tiga kem:

1 Pengesahan data manual

Ini dilakukan oleh sama ada The proses pengurusan dicapai dengan memilih sampel atau ekstrak data dan kemudian membandingkannya dengan peraturan pengesahan. Set sampel mewakili kumpulan yang lebih besar dan harus memaklumkan perusahaan sama ada peraturan pengesahan digunakan dengan betul.

Kelebihan:

• Mudah untuk dilaksanakan di syarikat yang lebih kecil dengan set data yang kurang kompleks.
• Membenarkan kawalan yang lebih mendalam ke atas peraturan dan teknik pengesahan.
• Lebih murah kerana tiada pelaburan dalam teknologi moden diperlukan.

Kelemahan:

• Amat memakan masa dan bergantung kepada aset manusia.
• Ia terdedah kepada kesilapan kerana kesilapan manusia kerana ia adalah tugas biasa dan berulang.
• Ralat bermaksud kembali dan membetulkannya, menyebabkan kelewatan yang ketara.
• Ralat mungkin tidak dapat ditangkap sehingga pengguna atau pelanggan terjejas teruk.

2. Pengesahan data automatik

Ini tidak semestinya bermaksud sistem pengesahan data berasaskan AI. Ini bermakna bahawa fungsi alat pengesahan boleh diperluaskan dengan banyak kerana elemen manusia dialih keluar daripada sistem. Dengan cara ini, lebih banyak data boleh dialihkan melalui alat pengesahan dengan lebih pantas.

Kelebihan:

• Trafik data yang besar.
• Membenarkan aset manusia diubah hala kepada keperluan perniagaan yang lebih kreatif.
• Membenarkan peraturan logik diperkenalkan tanpa kesilapan manusia.
• Data boleh dibersihkan dalam masa nyata dan bukannya selepas itu.

Kelemahan:

• Menyepadukan sistem baharu ke dalam operasi perniagaan semasa boleh mengambil masa yang lama.
• Selalunya melibatkan bekerja dengan vendor pihak ketiga dengan model harga yang kompleks.
• Boleh mahal.

3. Pengesahan Data Hibrid

Sama seperti namanya, sistem hibrid pengesahan data menggabungkan aspek alat manual dan automatik. Ia mempercepatkan prosedur dan aliran data, di samping membenarkan manusia menyemak semula kawasan pengumpulan data tertentu untuk memastikan pemodelan adaptif.

Tidak kira sistem mana yang diperkenalkan ke dalam perusahaan, kemunculan kecerdasan buatan telah mengubah medan permainan pengesahan data. Bukan sahaja melalui alat automasi yang berkuasa, tetapi menggunakan rangka kerja logik yang boleh belajar dan berkembang berdasarkan keperluan perniagaan.

Cara pengesahan data yang didayakan AI mengubah pengurusan data

Data mesti boleh dipercayai untuk setiap pengguna akhir. Jika tidak, kepercayaan pada sistem hilang dan peluang untuk meningkatkan kecekapan, mencapai matlamat dan mendapatkan cerapan berharga terlepas.

Kecerapan data proaktif ialah salah satu peningkatan operasi yang mungkin melalui pengesahan data yang didayakan AI. Ini membantu syarikat memantau, mengurus dan menjejaki data dalam pelbagai saluran paip, proses ini tidak lagi bergantung kepada manusia yang mungkin melakukan kesilapan, tetapi diautomasikan melalui teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan.

Kecerdasan buatan ialah kelebihan besar bagi jurutera data yang perlu memastikan maklumat yang disampaikan sepanjang keseluruhan gaya hidup, daripada sumber kepada produk akhir, teratur dan berkualiti tinggi. Mempunyai sistem yang memantau, menangkap dan mengkategorikan anomali atau ralat untuk semakan memastikan pemeriksaan masa nyata data yang bergerak melalui syarikat, secara semula jadi meningkatkan kualiti data akhir.

Kelebihan sebenar kecerdasan buatan bukan sahaja boleh diperhatikan, tetapi juga penyembuhan diri dan pembetulan automatik. Memang, terdapat banyak situasi di mana manusia perlu bertindak untuk membetulkan ralat pengesahan. Namun, dalam banyak kes, memanfaatkan infrastruktur pengesahan data yang didayakan AI melalui rutin penyesuaian boleh meningkatkan proses dengan ketara dengan menghapuskan banyak gangguan dalam pengumpulan data atau mana-mana peringkat lain dalam kitaran hayat pengurusan.

Alat AI moden hari ini dapat dipecahkan kepada pelbagai proses pengesahan data. Ini membolehkan rutin yang didayakan perisian pintar untuk membetulkan dan mencegah ralat berdasarkan analitik ramalan yang hanya akan bertambah baik dari semasa ke semasa. Lebih banyak data sejarah digunakan untuk mereka bentuk rutin ini, ramalan yang lebih tepat tentang kemungkinan ralat akan berlaku, kerana sistem AI ini boleh mentafsir corak yang tidak dapat dilihat oleh manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Kuasa pengesahan data AI.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!