將 AI 的力量與數據驗證系統和工具相結合，正在引領商業世界。

許多組織正在將財務資源投入到改進的數據驗證解決方案中。這減輕了人們對基于糟糕的數據質量做出決策相關的風險的擔憂，這可能導致重大損失——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）領域進行創新。當今市場上支持 AI 的工具的快速發展是因為它們在通過自動化節省時間、金錢和人力資產方面所代表的令人難以置信的好處。

將 AI 的力量與數據驗證系統和工具相結合，正在引領商業世界。這是確保用于洞察力、流程優化和決策的信息在每一步都可靠的絕佳方法。

數據驗證的作用

當您考慮 數據管理生命周期時，數據路徑上的許多點都需要干凈、可驗證的資產才能使用。數據驗證會主動檢查收集到的信息的準確性和質量，從源頭一直到用于報告或其他形式的最終用戶處理。

數據在使用前必須經過驗證。這需要時間，但確保來源信息的邏輯一致性有助于消除將劣質資產引入組織工具、系統和用戶儀表板的風險。

每個組織都可能有自己獨特的驗證方法。這可能涉及一些簡單的事情，例如確保收集的數據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單的事情也會極大地影響利益相關者、客戶、團隊成員等使用的最終輸出。

這些驗證規則可能會根據生命周期階段或數據管理過程而改變。例如：

• 數據攝取可能包括有關確保所有數據提取例程完整、及時且在預期數據量范圍內的規則。
• 數據轉換 可能涉及轉換文件類型、根據業務規則轉換數據以及將轉換邏輯應用于原始數據。
• 數據保護 可能需要分離資產，因此只有特定用戶才能訪問某些信息。
• 數據管理 對于具有高度監督或監管規則的行業至關重要，并且涉及根據驗證規則將數據篩選到各個位置。

為什么這些數據驗證系統很重要？今天的決策依賴于準確、清晰和詳細的數據。此信息需要可靠，以便管理人員、用戶、利益相關者和任何利用數據的人可以避免由于語法錯誤、時間或不完整的數據而被指向錯誤的方向。

這就是為什么在數據管理生命周期的各個方面使用數據驗證至關重要的原因。

當然，在流程中引入人工智能后，這些操作會變得更加高效。這減少了人為錯誤的機會，并揭示了以前可能從未考慮過的見解。雖然一些企業已經超越了人工智能解決方案，但另一些企業則將他們的數據系統建立在各種驗證方法上。

應用數據驗證的方法

隨著數據驗證在業務運營中變得越來越普遍，圍繞確保質量結果的方法的爭論越來越多。這可能與業務規模或內部團隊的能力相關，而不是外包給第三方的驗證需求。

無論爭論如何，應用不同數據驗證技術的方法往往屬于以下三個陣營之一：

1. 手動數據驗證

這是通過在生命周期或管理過程中選擇樣本或數據提取然后將它們與驗證規則進行比較來實現的。樣本集代表一個更大的分組，并應告知企業是否正確應用了驗證規則。

優點：

• 易于在數據集不太復雜的小型公司中實施。
• 允許對規則和驗證技術進行更深層次的控制。
• 更便宜，因為不需要投資現代技術。

缺點：

• 極其耗時且依賴人力資產。
• 由于人為錯誤而容易出錯，因為這是一項平凡而重復的任務。
• 錯誤意味著返回并進行修復，從而導致嚴重的延遲。
• 在用戶或客戶端受到負面影響之前，可能無法捕獲錯誤。

2. 自動數據驗證

這并不一定意味著基于人工智能的數據驗證系統。這確實意味著驗證工具的功能可以極大地擴展，因為人為因素已從系統中移除。這樣，可以更快地通過驗證工具移動更多數據。

優點：

• 海量數據流量。
• 允許將人力資產重定向到更具創造性的業務需求。
• 允許在沒有人為錯誤的情況下引入邏輯規則。
• 可以實時清理數據，而不是事后清理。

缺點：

• 將新系統集成到當前業務運營中可能需要很長時間。
• 通常涉及與具有復雜定價模型的第三方供應商合作。
• 可能很貴。

3. 混合數據驗證

就像它的名字一樣，數據驗證的混合系統結合了手動和自動化工具的各個方面。它可以加快程序和數據流，同時還可以讓人類對特定的數據收集區域進行雙重檢查，以確保自適應建模。

無論將哪種系統引入企業，人工智能的出現都改變了數據驗證的競爭環境。不僅通過強大的自動化工具，而且使用可以根據業務需求學習和成長的邏輯框架。

啟用 AI 的數據驗證如何改變數據管理

數據必須對每個最終用戶都是可靠的。否則，系統將失去信任，將錯失提高效率、實現目標和獲得寶貴見解的機會。

主動數據可觀察性是通過啟用 AI 的數據驗證可能實現的運營改進之一。這有助于公司監控、管理和跟蹤各種管道中的數據；該過程不再依賴可能犯錯誤的人，而是通過人工智能技術實現自動化，以提高效率。

人工智能對于數據工程師 來說是一個巨大的優勢，他們必須確保在整個生活方式（從源頭到最終產品）中呈現的信息是有組織的和高質量的。擁有一個監控、捕獲和分類異常或錯誤以供審查的系統可確保對通過公司移動的數據進行實時檢查，自然會提高最終數據的質量。

人工智能的真正優勢不僅在于可觀察性，還在于自我修復和自動校正。誠然，在很多情況下，人類需要介入以修復驗證錯誤。盡管如此，在許多情況下，通過自適應例程利用支持 AI 的數據驗證基礎架構，可以通過消除數據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流程。

當今的現代AI 工具能夠分解為各種數據驗證過程。這允許智能軟件啟用的例程基于預測分析來糾正和防止錯誤，而預測分析只會隨著時間的推移而改進。用于設計這些例程的歷史數據越多，對潛在錯誤的預測就越準確，因為這些人工智能系統可以解釋人類無法辨別的模式。