許多組織正在將財(cái)務(wù)資源投入到改進(jìn)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證解決方案中。這減輕了人們對(duì)基于糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量做出決策相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，這可能導(dǎo)致重大損失——甚至潛在的公司倒閉。

這些投資的一部分包括在人工智能（人工智能）領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新。當(dāng)今市場(chǎng)上支持 AI 的工具的快速發(fā)展是因?yàn)樗鼈冊(cè)谕ㄟ^自動(dòng)化節(jié)省時(shí)間、金錢和人力資產(chǎn)方面所代表的令人難以置信的好處。

將 AI 的力量與數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)和工具相結(jié)合，正在引領(lǐng)商業(yè)世界。這是確保用于洞察力、流程優(yōu)化和決策的信息在每一步都可靠的絕佳方法。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證的作用

當(dāng)您考慮數(shù)據(jù)管理生命周期時(shí)，數(shù)據(jù)路徑上的許多點(diǎn)都需要干凈、可驗(yàn)證的資產(chǎn)才能使用。數(shù)據(jù)驗(yàn)證會(huì)主動(dòng)檢查收集到的信息的準(zhǔn)確性和質(zhì)量，從源頭一直到用于報(bào)告或其他形式的最終用戶處理。

數(shù)據(jù)在使用前必須經(jīng)過驗(yàn)證。這需要時(shí)間，但確保來源信息的邏輯一致性有助于消除將劣質(zhì)資產(chǎn)引入組織工具、系統(tǒng)和用戶儀表板的風(fēng)險(xiǎn)。

每個(gè)組織都可能有自己獨(dú)特的驗(yàn)證方法。這可能涉及一些簡(jiǎn)單的事情，例如確保收集的數(shù)據(jù)格式正確或滿足給定處理要求的范圍。即使像確保源信息中沒有空值這樣簡(jiǎn)單的事情也會(huì)極大地影響利益相關(guān)者、客戶、團(tuán)隊(duì)成員等使用的最終輸出。

這些驗(yàn)證規(guī)則可能會(huì)根據(jù)生命周期階段或數(shù)據(jù)管理過程而改變。例如：

• 數(shù)據(jù)攝取可能包括有關(guān)確保所有數(shù)據(jù)提取例程完整、及時(shí)且在預(yù)期數(shù)據(jù)量范圍內(nèi)的規(guī)則。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可能涉及轉(zhuǎn)換文件類型、根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及將轉(zhuǎn)換邏輯應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)保護(hù)可能需要分離資產(chǎn)，因此只有特定用戶才能訪問某些信息。
• 數(shù)據(jù)管理對(duì)于具有高度監(jiān)督或監(jiān)管規(guī)則的行業(yè)至關(guān)重要，并且涉及根據(jù)驗(yàn)證規(guī)則將數(shù)據(jù)篩選到各個(gè)位置。

為什么這些數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)很重要？今天的決策依賴于準(zhǔn)確、清晰和詳細(xì)的數(shù)據(jù)。此信息需要可靠，以便管理人員、用戶、利益相關(guān)者和任何利用數(shù)據(jù)的人可以避免由于語法錯(cuò)誤、時(shí)間或不完整的數(shù)據(jù)而被指向錯(cuò)誤的方向。

這就是為什么在數(shù)據(jù)管理生命周期的各個(gè)方面使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證至關(guān)重要的原因。

當(dāng)然，在流程中引入人工智能后，這些操作會(huì)變得更加高效。這減少了人為錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)，并揭示了以前可能從未考慮過的見解。雖然一些企業(yè)已經(jīng)超越了人工智能解決方案，但另一些企業(yè)則將他們的數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立在各種驗(yàn)證方法上。

應(yīng)用數(shù)據(jù)驗(yàn)證的方法

隨著數(shù)據(jù)驗(yàn)證在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中變得越來越普遍，圍繞確保質(zhì)量結(jié)果的方法的爭(zhēng)論越來越多。這可能與業(yè)務(wù)規(guī)?；騼?nèi)部團(tuán)隊(duì)的能力相關(guān)，而不是外包給第三方的驗(yàn)證需求。

無論爭(zhēng)論如何，應(yīng)用不同數(shù)據(jù)驗(yàn)證技術(shù)的方法往往屬于以下三個(gè)陣營(yíng)之一：

1. 手動(dòng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

這是通過在生命周期或管理過程中選擇樣本或數(shù)據(jù)提取然后將它們與驗(yàn)證規(guī)則進(jìn)行比較來實(shí)現(xiàn)的。樣本集代表一個(gè)更大的分組，并應(yīng)告知企業(yè)是否正確應(yīng)用了驗(yàn)證規(guī)則。

優(yōu)點(diǎn)：

• 易于在數(shù)據(jù)集不太復(fù)雜的小型公司中實(shí)施。
• 允許對(duì)規(guī)則和驗(yàn)證技術(shù)進(jìn)行更深層次的控制。
• 更便宜，因?yàn)椴恍枰顿Y現(xiàn)代技術(shù)。

缺點(diǎn)：

• 極其耗時(shí)且依賴人力資產(chǎn)。
• 由于人為錯(cuò)誤而容易出錯(cuò)，因?yàn)檫@是一項(xiàng)平凡而重復(fù)的任務(wù)。
• 錯(cuò)誤意味著返回并進(jìn)行修復(fù)，從而導(dǎo)致嚴(yán)重的延遲。
• 在用戶或客戶端受到負(fù)面影響之前，可能無法捕獲錯(cuò)誤。

2. 自動(dòng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

這并不一定意味著基于人工智能的數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)。這確實(shí)意味著驗(yàn)證工具的功能可以極大地?cái)U(kuò)展，因?yàn)槿藶橐蛩匾褟南到y(tǒng)中移除。這樣，可以更快地通過驗(yàn)證工具移動(dòng)更多數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn)：

• 海量數(shù)據(jù)流量。
• 允許將人力資產(chǎn)重定向到更具創(chuàng)造性的業(yè)務(wù)需求。
• 允許在沒有人為錯(cuò)誤的情況下引入邏輯規(guī)則。
• 可以實(shí)時(shí)清理數(shù)據(jù)，而不是事后清理。

缺點(diǎn)：

• 將新系統(tǒng)集成到當(dāng)前業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中可能需要很長(zhǎng)時(shí)間。
• 通常涉及與具有復(fù)雜定價(jià)模型的第三方供應(yīng)商合作。
• 可能很貴。

3. 混合數(shù)據(jù)驗(yàn)證

就像它的名字一樣，數(shù)據(jù)驗(yàn)證的混合系統(tǒng)結(jié)合了手動(dòng)和自動(dòng)化工具的各個(gè)方面。它可以加快程序和數(shù)據(jù)流，同時(shí)還可以讓人類對(duì)特定的數(shù)據(jù)收集區(qū)域進(jìn)行雙重檢查，以確保自適應(yīng)建模。

無論將哪種系統(tǒng)引入企業(yè)，人工智能的出現(xiàn)都改變了數(shù)據(jù)驗(yàn)證的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。不僅通過強(qiáng)大的自動(dòng)化工具，而且使用可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的邏輯框架。

啟用 AI 的數(shù)據(jù)驗(yàn)證如何改變數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)必須對(duì)每個(gè)最終用戶都是可靠的。否則，系統(tǒng)將失去信任，將錯(cuò)失提高效率、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)和獲得寶貴見解的機(jī)會(huì)。

主動(dòng)數(shù)據(jù)可觀察性是通過啟用 AI 的數(shù)據(jù)驗(yàn)證可能實(shí)現(xiàn)的運(yùn)營(yíng)改進(jìn)之一。這有助于公司監(jiān)控、管理和跟蹤各種管道中的數(shù)據(jù)；該過程不再依賴可能犯錯(cuò)誤的人，而是通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以提高效率。

人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)工程師來說是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)，他們必須確保在整個(gè)生活方式（從源頭到最終產(chǎn)品）中呈現(xiàn)的信息是有組織的和高質(zhì)量的。擁有一個(gè)監(jiān)控、捕獲和分類異?；蝈e(cuò)誤以供審查的系統(tǒng)可確保對(duì)通過公司移動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查，自然會(huì)提高最終數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

人工智能的真正優(yōu)勢(shì)不僅在于可觀察性，還在于自我修復(fù)和自動(dòng)校正。誠(chéng)然，在很多情況下，人類需要介入以修復(fù)驗(yàn)證錯(cuò)誤。盡管如此，在許多情況下，通過自適應(yīng)例程利用支持 AI 的數(shù)據(jù)驗(yàn)證基礎(chǔ)架構(gòu)，可以通過消除數(shù)據(jù)收集或管理生命周期的任何其他階段中的許多小問題來顯著改進(jìn)流程。

當(dāng)今的現(xiàn)代AI 工具能夠分解為各種數(shù)據(jù)驗(yàn)證過程。這允許智能軟件啟用的例程基于預(yù)測(cè)分析來糾正和防止錯(cuò)誤，而預(yù)測(cè)分析只會(huì)隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)。用于設(shè)計(jì)這些例程的歷史數(shù)據(jù)越多，對(duì)潛在錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確，因?yàn)檫@些人工智能系統(tǒng)可以解釋人類無法辨別的模式。