Tantangan Kualitas Data Saat Menerapkan AI

Tehdian.com Dalam artikel ini, pelajari tentang tiga tantangan kualitas data saat menerapkan AI yang akan menghantui perusahaan.

Laporan Forrester dengan jelas menunjukkan bahwa kualitas data merupakan tantangan saat menerapkan AI dalam organisasi. Analis data menghabiskan 80% waktu mereka dalam persiapan data, dan hanya 20% sisanya yang digunakan untuk menjalankan algoritme AI, memperoleh wawasan, dan memperkirakan prediksi masa depan.  

Dalam hal tantangan kualitas data saat menerapkan AI, perusahaan yang berencana untuk mengotomatisasi operasi bisnis mereka melalui AI harus memiliki manajemen kualitas data yang tepat. 

Banyak organisasi menyadari di tengah jalan bahwa data mereka tidak bersih, dan sesuatu perlu dilakukan sebelum proyek dapat dilanjutkan. Ini juga menyebabkan pemilik bisnis kehilangan kepercayaan pada analitik berbasis data dan mempertimbangkan apakah sepadan dengan waktu dan sumber daya yang dihabiskan dalam persiapan data. 

Tantangan Kualitas Data Saat Menerapkan AI

Di blog ini, kita akan melihat tiga masalah utama yang menyebabkan tantangan kualitas data saat Menerapkan AI dan apa yang dapat kita lakukan untuk mengatasinya. Mari kita mulai. 

Tantangan Kualitas Data Saat Menerapkan AI #1: Catatan data yang tidak lengkap dan tidak konsisten

Formulir tanpa kontrol validasi biasanya mengisi kumpulan data Anda dengan informasi yang tidak lengkap dan tidak konsisten. Ketika data input memiliki catatan yang tidak diformat atau bidang data yang hilang, algoritme AI tidak berperilaku dan memberikan hasil seperti yang diharapkan. Karena AI dibuat untuk membaca dan melatih pola, variabel data yang hilang, tidak tersedia, dan tidak konsisten dapat mengubah hasil model yang dilatih. 

Misalnya, informasi alamat jalan biasanya berupa bidang teks, sehingga alamat dikenali dari kode posnya. Jika catatan data memiliki kode pos kosong atau tidak lengkap, hampir tidak mungkin untuk mengetahui lokasi geografis entitas tersebut. Selain itu, jika kode pos tidak diformat secara konsisten, ini juga dapat menyebabkan algoritme AI memperlakukan kode pos yang sama sebagai berbeda. 

Bagaimana cara memperbaiki

Ilmuwan dan analis data menghabiskan banyak waktu secara manual meninjau jutaan catatan yang tersebar di berbagai sumber data. Mereka memastikan bahwa semua fitur yang diperlukan (atau sederhananya, variabel data yang diumpankan ke algoritme) tidak dibiarkan kosong. 

Mereka juga memeriksa apakah nilai bidang data mengikuti format yang benar dan konsisten. Kegiatan ini dikodekan menggunakan bahasa pemrograman, atau alat persiapan data swalayan digunakan untuk mengubah semua kumpulan data dengan cepat sesuai satu standar. 

Tantangan Kualitas Data Saat Menerapkan Data Duplikat AI #2

Catatan data duplikat adalah sumber utama hasil AI yang bias. Karena model AI dilatih dengan mengenali pola dalam kumpulan data, catatan duplikat dapat membiaskan algoritme dan menghasilkan wawasan yang tidak dapat diandalkan. 

Ini terjadi ketika beberapa sistem data terintegrasi bersama untuk membuat satu sumber data. Integrasi ini mungkin terjadi dengan mengidentifikasi catatan secara unik, tetapi pengidentifikasi ini tidak selalu tersedia. Karena tidak adanya pengenal tersebut, catatan milik entitas yang sama kemudian diperlakukan dan disimpan sebagai berbeda. 

Analis data memercayai data mereka dapat diandalkan untuk melatih model AI, tetapi catatan duplikat menyebabkan algoritme mereka membuat prediksi yang tidak akurat. Catatan duplikat juga meningkatkan kompleksitas komputasi algoritme, karena model dilatih pada entitas yang sama beberapa kali. 

Bagaimana cara memperbaiki

Semua dataset harus melalui proses deduplikasi data. Proses ini (biasanya dikenal sebagai hubungan rekaman atau resolusi entitas) memastikan bahwa rekaman data dari kumpulan data yang sama atau di beberapa kumpulan data dibandingkan untuk melihat apakah catatan tersebut termasuk dalam entitas yang sama. Pola kesepakatan dan rasio kemungkinan dihitung untuk membuat keputusan, dan kemudian catatan digabungkan atau dibersihkan sesuai dengan itu. 

Tantangan Kualitas Data Saat Menerapkan AI #3: Integrasi, pembersihan, dan penyimpanan data

Organisasi hari ini menggunakan beberapa aplikasi untuk operasi mereka. Data dari semua sumber tersebut harus diintegrasikan dan disatukan sehingga dapat digunakan untuk analisis. Sebagian besar tantangan kualitas data saat Menerapkan masalah AI muncul saat menggabungkan data ke dalam satu sumber. Ini terjadi karena dalam silo, tipe dan format data yang berbeda digunakan, catatan data milik entitas yang sama dipelihara secara terpisah, dan seterusnya. 

Misalnya, jika Anda perlu memperkirakan prediksi tentang perilaku konsumen Anda di musim tertentu, Anda mungkin memerlukan informasi dari beberapa aplikasi di satu tempat, seperti CRM Anda, alat pemasaran email, dan pelacak aktivitas situs web, dll. Mengintegrasikan, menggabungkan, membersihkan , dan menyimpan semua informasi ini sebagai satu sumber adalah tantangan utama yang dihadapi sebagian besar analis data dalam fase awal proyek AI apa pun. 

Bagaimana cara memperbaiki

Analis data menggunakan spreadsheet untuk mengelola semua informasi ini di satu tempat, tetapi alat tersebut memiliki keterbatasannya sendiri, seperti lonjakan jumlah catatan data dan menerapkan aturan standarisasi yang kompleks pada catatan data. 

Pilihan lain yang layak untuk mencegah tantangan kualitas data saat Menerapkan AI adalah dengan menggunakan alat persiapan data yang menawarkan kemampuan integrasi dengan banyak aplikasi, dan juga menyimpan satu sumber dari semua catatan data. 

Kesimpulan

Tantangan kualitas data saat Menerapkan AI adalah masalah serius. Perusahaan sering mengalami kerugian dalam hal pendapatan dan sumber daya lainnya ketika data organisasi mereka tidak dijaga kualitasnya. Sekarang, lebih dari sebelumnya, pemilik bisnis menyadari pentingnya kualitas data di ranah AI dan wawasan data. 

You May Also Like

About the Author: dnilan saputri