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资产管理数据质量的 5 个关键特征
正如数学家 Clive Humby 所说，“数据是新的石油。” 就像石油一样，我们需要提炼和处理我们的数据以使其有用——但这个概念缺少了基础的第一步。在开始分析或运行人工智能 (AI) 算法之前，首先确保“石油”的质量至关重要。人工智能的一个经常被忽视的方面是算法无法区分好数据和坏数据。相反，它基于逻辑工作，从提供的数据中的模式中学习。稳健、高质量的数据集对于训练和验证至关重要，可确保 AI 模型准确可靠。如果数据不足，分析和算法可能会将您引向错误的道路。了解原始数据的来源对于了解输出是否有价值、值得信赖、可靠和可操作至关重要。
来源:Gecko Robotics 博客正如数学家 Clive Humby 的名言：“数据是新的石油。” 就像石油一样，我们需要提炼和处理数据以使其有用 - 但这个概念错过了一个基本的第一步。在开始分析或运行人工智能 (AI) 算法之前，首先确保“石油”的质量至关重要。
人工智能的一个经常被忽视的方面是算法无法区分好数据和坏数据。相反，它基于逻辑，从提供的数据中的模式中学习。稳健、高质量的数据集对于训练和验证至关重要，可确保 AI 模型准确可靠。如果数据不足，分析和算法可能会将您引向错误的道路。
了解原始数据的来源对于了解输出是否有价值、值得信赖、可靠和可操作至关重要。
大数据质量难题
大数据质量难题 大数据质量难题在最近的一项研究中，89% 的高管表示高水平的数据质量对于组织的成功至关重要，但 75% 的高管表示他们不信任自己的数据。这带来了很大的矛盾。
研究当公司努力加快决策流程以满足日益增长的需求时，他们往往只能以牺牲质量为代价。如果没有正确的方法和技术，决策者只能使用充斥着假设、有偏见的输入、不完整信息和不准确的数据来规划下一步。
工业和国防领域数据不足导致大量时间、预算和资源花在错误的目标上。质量低劣的数据不仅会损害您的底线，而且还可能造成危险，站点可能会遇到意外的设备故障和灾难性事件。
意外的设备故障