כאשר אנו עוסקים בבינה מלאכותית (AI), לעיתים אנו מכירים רק ביעילות ובדיוק של מערכת קבלת ההחלטות. איננו מצליחים לזהות את ההתמודדויות הבלתי נגמרות של יישומי AI בקצה השני של הספקטרום. כתוצאה מכך, חברות משקיעות יותר מדי בשאיפותיהן ובסופו של דבר עם החזר השקעה מוחץ. למרבה הצער, זהו תרחיש שחברות רבות חוות כאשר עוברות את תהליך יישום ה- AI.
לאחר בחינת הגורמים להחזר ה- ROI ירוד, כולל מערכות AI לא יעילות, השקת מוצרים מאוחרים או כל ליקוי אחר בנוגע ליישום AI, הגורם הנפוץ שנחשף הוא בדרך כלל נתונים גרועים.
מדעני נתונים יכולים לעשות כל כך הרבה. אם מוצגים בפניהם מערכי נתונים לקויים, הם לא ישחזרו שום מידע מועיל. לעתים קרובות הם צריכים לעבוד עם נתונים שאינם שמישים, לא מדויקים, לא רלוונטיים או כל האמור לעיל. עלות נתונים גרועים מתגלה במהירות מבחינה כלכלית וטכנית לאחר שיש ליישם את המידע בפרויקט.
פי סקר על ידי TechRepublic שהתמקדה בניהול AI ו- ML, נתונים גרועים גרמו ל -59% מהעסקים המשתתפים לחשב את הביקוש באופן שגוי. בנוסף, 26% מהנשאלים התמקדו בסופו של דבר בסיכויים הלא נכונים.
פוסט זה יחקור את ההשלכות של נתונים גרועים וכיצד תוכלו להימנע מבזבוז משאבים וליצור החזר השקעה משמעותי משלב האימונים שלכם ב- AI.
בואו נתחיל.
מה זה נתונים גרועים?
Garbage in Garbage Out הוא הפרוטוקול ואחריו מערכות למידת מכונה. אם תזין נתונים גרועים במודול ה- ML שלך למטרות אימונים, זה יביא לתוצאות גרועות. הכנסת נתונים באיכות נמוכה למערכת שלך מציבה את המוצר או השירות שלך בסיכון לפגמים. להבנה נוספת של מושג הנתונים הרעים, להלן שלוש דוגמאות נפוצות:
- כל נתונים שגויים - למשל, מספרי טלפון במקום כתובות דוא"ל
- נתונים לא שלמים או חסרים - אם חסרים ערכים מכריעים, הנתונים אינם שימושיים
- נתונים מוטים - שלמות הנתונים ותוצאותיהם נפגעות בגלל דעות קדומות מרצון או לא רצוני
לרוב, הנתונים שמוצגים בפני האנליסטים להכשרת מודולי AI הם חסרי תועלת. בדרך כלל, לפחות אחת הדוגמאות מלמעלה קיימת. עבודה עם מידע לא מדויק מאלצת את מדעני הנתונים להקדיש זמן יקר לניקוי נתונים במקום לנתח אותם או להכשיר את מערכותיהם.
מצב של מדע נתונים וניתוח לדווח מגלה שכמעט 24% ממדעני הנתונים מקדישים לחיפוש והכנת נתונים עד 20 שעות מזמנם. המחקר מצא גם כי 22% נוספים השקיעו 10-19 שעות בטיפול בנתונים גרועים במקום לנצל את המומחיות שלהם לבניית מערכות יעילות יותר.
עכשיו, כשאנחנו יכולים לזהות נתונים גרועים, בואו נדבר איך זה יכול להפריע להגיע לשאיפות שלך עם AI.
ההשלכות של נתונים גרועים על העסק שלך
כדי להסביר עד כמה יש נתונים גרועים על היעדים שלך, בוא ניקח צעד אחורה. אם מדען נתונים משקיע עד 80% מזמנם בניקיון הנתונים, התפוקה יורדת בצורה דרמטית (הן באופן אינדיבידואלי והן באופן קולקטיבי). המשאבים הכספיים שלך מוקצים לצוות מוסמך מאוד שמבלה את רוב זמנו בעבודה מיותרת.
תן לזה כִּיוֹר פנימה
לא רק שאתה מבזבז כסף על ידי תשלום לאיש מקצוע מוסמך מאוד שיבצע הזנת נתונים, אלא שגם משך הזמן הנדרש לאימון מערכות הבינה המלאכותית שלך נדחה בגלל היעדר נתונים איכותיים (הפרויקטים שלך לוקחים 40% יותר זמן להשלמתם). אספקת השקה מהירה של מוצר היא לגמרי מחוץ לשולחן, מה שמעניק למתחרים שלך יתרון תחרותי אם הם ינצלו ביעילות את מדעני הנתונים שלהם.
נתונים גרועים אינם רק זמן רב להתמודד. זה יכול לנקז משאבים גם מנקודת מבט טכנית. להלן מספר השלכות משמעותיות:
- שמירה ואחסון של נתונים גרועים יקרים ביחס לזמן ועלות.
- נתונים גרועים יכולים לרוקן משאבים כספיים. מחקרים מראים שעסקים המתמודדים עם נתונים גרועים מבוזבזים קרוב ל 9.7 מיליון.
- אם המוצר הסופי שלך אינו מדויק, איטי או לא רלוונטי, תאבד במהירות את האמינות בשוק.
- נתונים גרועים יכולים לעכב את הפרויקטים שלך ב- AI מכיוון שרוב החברות לא מצליחות לזהות את העיכובים הקשורים לניקוי מערכי נתונים לקויים.
כיצד יכולים בעלי עסקים להימנע מנתונים גרועים?
הפיתרון ההגיוני ביותר הוא להיות מוכן. בעל חזון טוב ומערך יעדים לשאיפות היישום שלך ב- AI יכול לעזור לבעלי עסקים להימנע מבעיות רבות הקשורות לנתונים גרועים. בשלב הבא תהיה אסטרטגיה הגיונית לפרק את כל המקרים שכנראה משתמשים במערכות AI.
ברגע שהעסק מוכן כראוי ליישום AI, השלב הבא הוא לעבוד עם בעל ניסיון ספק איסוף נתונים כמו מומחים ב-Shaip, למקור, להעיר ולספק נתונים רלוונטיים איכותיים המותאמים לפרויקט שלך. ב-Shaip, יש לנו מודוס פעולה מדהים לגבי איסוף נתונים והערות. לאחר שעבדנו עם מאות לקוחות בעבר, אנו מבטיחים שתקני איכות הנתונים שלך יעמדו בכל שלב בתהליך הטמעת AI.
אנו מקפידים על מדדי הערכת איכות מחמירים בכדי להכשיר את הנתונים שאנו אוספים וליישם נוהל אטום לניהול נתונים רע באמצעות שיטות עבודה מומלצות. השיטות שלנו יאפשרו לך להכשיר את מערכות ה- AI שלך עם הנתונים המדויקים והמדויקים ביותר שיש בנישה שלך.
הזמינו איתנו פגישת ייעוץ אחד על אחד עוד היום להאצת אסטרטגיית נתוני האימון בינה מלאכותית.