Waarom data-integriteit cruciaal is in het komende automatiseringstijdperk

Het belang van het opschonen van data in de huidige datagedreven wereld kan niet worden onderschat. Het identificeert en corrigeert fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden in datasets om de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid ervan te garanderen.

En in een wereld waar een kleine ‘inconsequente’ fout tot exponentiële gevolgen kan leiden, is datavaliditeit essentieel.

Stel u een situatie voor waarin u op het punt staat een cruciale zakelijke beslissing te nemen die de toekomst van uw bedrijf vorm zou kunnen geven. De gegevens waarop u vertrouwt, worden echter sterk beïnvloed door fouten, duplicaten en ontbrekende waarden. Dergelijke onnauwkeurigheden in gegevens kunnen leiden tot gebrekkige analyses en onjuiste beslissingen.

Twee kleine voorbeelden voordat we erop ingaan: er was een tijd dat Groot-Brittannië per ongeluk stopte met het tellen en volgen van maximaal 16.000 Covid-gevallen nadat het een ouder Excel-formaat had gebruikt dat beperkt was tot 64.000 rijen.

Of het simpele – maar enorm frustrerende voor degenen die dit treft – een geval waarin mensen met de achternaam Null onzichtbaar worden voor databases.

Of voorspellingen doen over de personeelsbezetting, voorraadcontroles of uitbreidingsplannen zonder dat je over goede gegevens beschikt: als er iets mis is met de voorraadtelling, komt er te veel of te weinig product aan de deur.

Gegevenskwaliteit is in vrijwel elk aspect van het leven geen kleinigheid. En als je het naar de machines wilt overbrengen, heb je extreem, zo niet absoluut, vertrouwen in de data nodig.

Tot voor kort was het opschonen van gegevens een arbeidsintensieve en handmatige taak. Met de komst van automatisering en machine learning is dit proces echter sneller, efficiënter en geavanceerder geworden. Automatiserings- en machine learning-technologieën leiden tot het opschonen van data naar een tijdperk van verbeterde datakwaliteit.

Traditionele mechanismen voor het opschonen van gegevens waren afhankelijk van handarbeid om spelfouten, ontbrekende waarden, duplicaten, inconsistente opmaak en uitschieters te identificeren en te corrigeren. Deze handmatige aanpak heeft echter beperkingen.

Het is tijdrovend, subjectief en gevoelig voor fouten, vooral bij grote datasets.

Naarmate de datavolumes exponentieel groeien, wordt de handmatige aanpak onpraktisch en kostbaar.

Denk aan een team van data-analisten die met grote aandacht stapels spreadsheets doorzoeken op zoek naar de fouten die moeilijk te vinden zijn terwijl ze onder strikte deadlines werken. Het is een moeilijke taak met kans op fouten als gevolg van de vermoeidheid van mensen.

Hier komt automatisering als de belangrijkste speler in de moderne gegevensopschoning. Automatisering vereenvoudigt taken zoals het identificeren en corrigeren van fouten, waardoor het opschonen van gegevens sneller en efficiënter wordt. Het is alsof u een efficiënte assistent heeft die grote hoeveelheden gegevens kan analyseren.

Ondertussen leren machine learning-algoritmen, de drijvende kracht achter deze operatie, van historische gegevens en detecteren ze afwijkingen en inconsistenties die zelfs de meest deskundige en waakzame menselijke analisten zouden kunnen missen. Zij fungeren als onderzoekers bij het opschonen van gegevens en brengen verborgen fouten en uitschieters aan het licht.

Stel je opnieuw een geautomatiseerde dataprofileringstool voor die je hele dataset binnen enkele minuten kan scannen en fouten en inconsistenties met uiterste nauwkeurigheid kan opsporen. Het lijkt erop dat u een team van zeer scherpzinnige experts heeft die onvermoeibaar werken om de perfectie van uw gegevens te garanderen. Dat wil natuurlijk iedereen!

Hoe machine learning het opschonen van gegevens mogelijk maakt?

Machine learning, mogelijk gemaakt door geavanceerde algoritmen, automatiseert de detectie en correctie van fouten door patronen te herkennen en voorspellingen te doen op basis van gegevens. Deze algoritmen zijn getraind op historische gegevens en leren schone gegevens van afwijkingen te onderscheiden.

Machine learning blinkt uit in het identificeren van afwijkingen en uitschieters, die cruciaal zijn voor het opschonen van gegevens. Je zou kunnen denken dat afwijkingen gegevenspunten zijn die afwijken van het gebruikelijke gedrag en mogelijk fouten of zeldzame gebeurtenissen vertegenwoordigen. Machine learning-algoritmen identificeren en markeren deze afwijkingen met behulp van clustering- of classificatietechnieken.

Het machine learning-algoritme lijkt meer op het blootleggen van de meest subtiele anomalieën in gegevens dan op het vinden van een verborgen juweeltje in een schat. Het is alsof ik een bewaker heb die altijd alert is om de integriteit van mijn gegevens te garanderen.

De kracht van machinaal leren reikt verder, waarbij algoritmen voor supervised learning modellen creëren om datapunten als normaal of abnormaal te classificeren. Unsupervised learning technieken onthullen verborgen patronen en afwijkingen zonder vooraf gedefinieerde labels, waardoor ze onmisbaar worden als afwijkingen onbekend zijn. Dit vermogen om afwijkingen en uitschieters te detecteren verbetert de gegevenskwaliteit en betrouwbaarheid.

Commercieel beschikbare services voor het opschonen van gegevens

Verschillende bedrijven bieden uitgebreide diensten aan voor het opschonen van gegevens, waarbij gebruik wordt gemaakt van de mogelijkheden van automatisering en machinaal leren om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens te garanderen:

Harte Hanks: Met toegang tot een uitgebreide database van meer dan 573 miljoen B2B- en B2C-klanten is Harte Hanks gespecialiseerd in het identificeren van onnauwkeurigheden, het dedupliceren van records en het bereiken van gegevenshelderheid op schaal. Veel gewaardeerde bedrijven, zoals Abbott, Sony, GSK en Unilever, zijn vertrouwde partners voor het opschonen van gegevens.

Data8: Data8 komt tegemoet aan de uiteenlopende behoeften van klanten door flexibele oplossingen voor het opschonen van gegevens te bieden via Batch API, Data8 Pull/Push en File-Based Exchange. Hun data-onafhankelijkheid maakt toegang tot verschillende databronnen mogelijk, waardoor de betrouwbaarheid wordt vergroot.

Opkomende startups: De data-industrie ervaart de opkomst van innovatieve startups op het gebied van data-opschoning, zoals Trajektory, Sweephy, causaLens, uProc en Intrava. Elke startup biedt unieke oplossingen om het gegevensopschoningsproces te automatiseren en te verbeteren.

Ethische overwegingen met betrekking tot geautomatiseerde gegevensopschoning

Nu automatisering en machinaal leren essentiële componenten worden van het opschonen van gegevens, komen ethische overwegingen op de voorgrond:

– Eerlijkheid: het is van cruciaal belang om de verspreiding van vooroordelen in ML-modellen te voorkomen. Technieken zoals bias-audits en debiasing-algoritmen zijn nodig om eerlijkheid te garanderen.

– Transparantie: Verklaarbare AI (XAI)-methoden, zoals tools voor de interpreteerbaarheid van modellen, helpen bij het begrijpen van algoritmische beslissingen.

– Menselijk toezicht: Ondanks automatisering blijft menselijk toezicht van cruciaal belang om algoritmische vooroordelen en ethische inbreuken aan te pakken. Daarom is het vaststellen van ethische richtlijnen en kaders essentieel voor het geautomatiseerd opschonen van gegevens.

Conclusie

De toekomst van het opschonen van gegevens is nauw verweven met automatisering en machine learning. Deze technologieën evolueren voortdurend en beloven efficiëntere en nauwkeurigere processen voor het opschonen van gegevens. Bedrijven kunnen profiteren van minder handmatige inspanningen, verbeterde datakwaliteit en beter geïnformeerde besluitvorming.

Kortom, automatisering en machinaal leren zijn transformerende krachten die een betere, datagestuurde toekomst bieden voor organisaties die deze innovaties omarmen.