数据质量是关键

[shahriyasojol114]

拥有正确的数据是一回事，保证数据干净是另一回事。由于生成式人工智能的模型是基于数据的，因此它们与训练过程中使用的数据一样好。这就是你得到的：垃圾进，垃圾出——这是公司的理念。

如果数据干净、组织良好且注释充分，那么人工智能以及相应的输出也会更好、更准确。这就像在烹饪中添加新的正宗优质食材，结果会更加美味。

为了确保分析中使用的数据质量，建议遵循适当的数据清理程序。这需要处理数据以进行清理，从而消除重复数据并纠正格式错误。

此外，对数据进行适当的注释也很重要。对于文本数据，这可能意味着 POS 标记或情绪分析，而对于图像，则可能是对象/场景标记。

为了防止数据质量随着时间的推移而下降，定期进行数据 巴西手机号码 审核会很有用。使用自动表格和频繁的自我验证来保持数据的清洁和最新。

黑色背景上的一组数据图标。
建立数据治理
数据治理听起来并不令人兴奋，但它至关重要。关于数据管理，需要实施一些措施或政策，以便人们能够正确管理数据。

这一步骤类似于助理导演，负责监督片场活动，确保不受干扰，从而允许导演指挥。落实管理层的角色和职责，实现对数据和数据标准以及法规的遵守。

数据治理的首要原则是明确不同数据管理活动的角色。这包括数据管理员、数据保管人以及数据用户。

数据管理员对数据负有全面责任，数据保管员在技术上对数据负责，数据用户正确使用数据。制定并传达明确的准则，处理数据质量、数据安全、数据机密性和组织各个阶段的数据使用。可以采用的一个框架是 DAMA-DMBOK 数据管理知识体系。