將人工智能的力量與數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)和工具相結(jié)合，現(xiàn)在正在引領(lǐng)商業(yè)世界。這是一種非常好的方法，可以確保洞察、流程優(yōu)化和決策所用的信息在整個(gè)過程中都是可靠的。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證的作用

當(dāng)你考慮數(shù)據(jù)管理生命周期，數(shù)據(jù)路徑上的許多點(diǎn)需要干凈的、可驗(yàn)證的資產(chǎn)來使用。數(shù)據(jù)驗(yàn)證主動(dòng)檢查收集到的信息的準(zhǔn)確性和質(zhì)量，從源開始，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低質(zhì)量資產(chǎn)引入組織的工具、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。這可能包括一些簡(jiǎn)單的事情，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。甚至像確保原始信息中沒有空值這樣簡(jiǎn)單的事情也會(huì)極大地影響涉眾、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)管理過程而變化。例如:

• 數(shù)據(jù)攝取 可以包括關(guān)于確保所有數(shù)據(jù)提取例程完整、及時(shí)并且在預(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、基于業(yè)務(wù)規(guī)則翻譯數(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)，因此只有特定用戶可以訪問某些信息。
• 數(shù)據(jù)監(jiān)管 對(duì)于監(jiān)管或法規(guī)要求較高的行業(yè)來說至關(guān)重要，并且需要根據(jù)驗(yàn)證規(guī)則將數(shù)據(jù)篩選到不同的位置。

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)。這些信息需要是可靠的，以便經(jīng)理、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)而被引向錯(cuò)誤的方向。

這就是為什么在數(shù)據(jù)管理生命周期的所有方面使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證是至關(guān)重要的。

當(dāng)然，當(dāng)人工智能被引入到流程中時(shí)，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)跳過了人工智能解決方案，但其他企業(yè)正在將他們的數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立在各種驗(yàn)證方法的基礎(chǔ)上。

應(yīng)用數(shù)據(jù)驗(yàn)證的方法

如同數(shù)據(jù)有效性在商業(yè)運(yùn)作中變得越來越普遍，圍繞確保高質(zhì)量結(jié)果的方法的爭(zhēng)論也越來越多。這可能與企業(yè)的規(guī)?；騼?nèi)部團(tuán)隊(duì)的能力有關(guān)，而不是將驗(yàn)證需求外包給第三方。

無論爭(zhēng)論是什么，應(yīng)用不同數(shù)據(jù)驗(yàn)證技術(shù)的方法都可以歸為三個(gè)陣營(yíng):

1.手動(dòng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

這是通過沿著生命周期或管理過程選擇樣本或數(shù)據(jù)摘錄，然后將它們與驗(yàn)證規(guī)則進(jìn)行比較來實(shí)現(xiàn)的。樣本集代表了一個(gè)更大的分組，并且應(yīng)該通知企業(yè)驗(yàn)證規(guī)則是否被適當(dāng)?shù)貞?yīng)用。

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)并且依賴人力資源。
• 容易因人為錯(cuò)誤而出錯(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。
• 可能無法捕捉錯(cuò)誤，直到用戶或客戶端受到負(fù)面影響。

2.自動(dòng)化數(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)證工具的能力極大地?cái)U(kuò)展了，因?yàn)橄到y(tǒng)中的人為因素被去除了。這樣，更多的數(shù)據(jù)可以通過驗(yàn)證工具以更快的速度移動(dòng)。

優(yōu)點(diǎn):

• 海量的數(shù)據(jù)流。
• 允許將人力資產(chǎn)重新定向到更具創(chuàng)造性的業(yè)務(wù)需求。
• 允許引入沒有人為錯(cuò)誤的邏輯規(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)整合到當(dāng)前業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中可能需要很長(zhǎng)時(shí)間。
• 通常涉及與擁有復(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)合了手工和自動(dòng)化工具的各個(gè)方面。它可以加快程序和數(shù)據(jù)流的速度，同時(shí)還可以讓人們對(duì)特定的數(shù)據(jù)收集區(qū)域進(jìn)行雙重檢查，以確保適應(yīng)性建模。

無論哪種系統(tǒng)被引入企業(yè)，人工智能的出現(xiàn)都改變了數(shù)據(jù)驗(yàn)證的游戲場(chǎng)。不僅通過強(qiáng)大的自動(dòng)化工具，而且使用能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的邏輯框架。

人工智能支持的數(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，就不會(huì)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生信任，也不會(huì)錯(cuò)過提高效率、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)可觀察性是通過支持人工智能的數(shù)據(jù)驗(yàn)證可能實(shí)現(xiàn)的操作改進(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);這個(gè)過程不是依靠可能犯錯(cuò)的人類，而是通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以提高效率。

人工智能是一大優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)工程師世衛(wèi)組織必須確保在整個(gè)生活方式中，從源頭到最終產(chǎn)品，所提供的信息是有組織的和高質(zhì)量的。擁有一個(gè)監(jiān)控、捕獲異?；蝈e(cuò)誤并對(duì)其進(jìn)行分類以供審查的系統(tǒng)，可以確保對(duì)通過公司傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查，這自然會(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)糾正。的確，在很多情況下，人們需要介入來修復(fù)驗(yàn)證錯(cuò)誤。盡管如此，仍有許多實(shí)例表明，通過自適應(yīng)例程利用支持人工智能的數(shù)據(jù)驗(yàn)證基礎(chǔ)設(shè)施，可以通過消除數(shù)據(jù)收集或管理生命周期任何其他階段中的許多小問題來大幅改善流程。

今天的現(xiàn)代人工智能工具能夠被分解成不同的數(shù)據(jù)驗(yàn)證過程。這使得智能軟件支持的例程能夠根據(jù)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)可以解釋人類無法識(shí)別的模式。