将 AI 的力量与数据验证系统和工具相结合，正在引领商业世界。
许多组织正在将财务资源投入到改进的数据验证解决方案中。这减轻了人们对基于糟糕的数据质量做出决策相关的风险的担忧，这可能导致重大损失——甚至潜在的公司倒闭。
这些投资的一部分包括在人工智能（人工智能）领域进行创新。当今市场上支持 AI 的工具的快速发展是因为它们在通过自动化节省时间、金钱和人力资产方面所代表的令人难以置信的好处。
将 AI 的力量与数据验证系统和工具相结合，正在引领商业世界。这是确保用于洞察力、流程优化和决策的信息在每一步都可靠的绝佳方法。
数据验证的作用
当您考虑 数据管理生命周期时，数据路径上的许多点都需要干净、可验证的资产才能使用。数据验证会主动检查收集到的信息的准确性和质量，从源头一直到用于报告或其他形式的最终用户处理。
数据在使用前必须经过验证。这需要时间，但确保来源信息的逻辑一致性有助于消除将劣质资产引入组织工具、系统和用户仪表板的风险。
每个组织都可能有自己独特的验证方法。这可能涉及一些简单的事情，例如确保收集的数据格式正确或满足给定处理要求的范围。即使像确保源信息中没有空值这样简单的事情也会极大地影响利益相关者、客户、团队成员等使用的最终输出。
这些验证规则可能会根据生命周期阶段或数据管理过程而改变。例如：
数据摄取可能包括有关确保所有数据提取例程完整、及时且在预期数据量范围内的规则。
数据转换 可能涉及转换文件类型、根据业务规则转换数据以及将转换逻辑应用于原始数据。
数据保护 可能需要分离资产，因此只有特定用户才能访问某些信息。
数据管理 对于具有高度监督或监管规则的行业至关重要，并且涉及根据验证规则将数据筛选到各个位置。
为什么这些数据验证系统很重要？今天的决策依赖于准确、清晰和详细的数据。此信息需要可靠，以便管理人员、用户、利益相关者和任何利用数据的人可以避免由于语法错误、时间或不完整的数据而被指向错误的方向。
这就是为什么在数据管理生命周期的各个方面使用数据验证至关重要的原因。
当然，在流程中引入人工智能后，这些操作会变得更加高效。这减少了人为错误的机会，并揭示了以前可能从未考虑过的见解。虽然一些企业已经超越了人工智能解决方案，但另一些企业则将他们的数据系统建立在各种验证方法上。
应用数据验证的方法
随着数据验证在业务运营中变得越来越普遍，围绕确保质量结果的方法的争论越来越多。这可能与业务规模或内部团队的能力相关，而不是外包给第三方的验证需求。
无论争论如何，应用不同数据验证技术的方法往往属于以下三个阵营之一：
- 手动数据验证
这是通过在生命周期或管理过程中选择样本或数据提取然后将它们与验证规则进行比较来实现的。样本集代表一个更大的分组，并应告知企业是否正确应用了验证规则。
优点：
易于在数据集不太复杂的小型公司中实施。
允许对规则和验证技术进行更深层次的控制。
更便宜，因为不需要投资现代技术。
缺点：
极其耗时且依赖人力资产。
由于人为错误而容易出错，因为这是一项平凡而重复的任务。
错误意味着返回并进行修复，从而导致严重的延迟。
在用户或客户端受到负面影响之前，可能无法捕获错误。
- 自动数据验证
这并不一定意味着基于人工智能的数据验证系统。这确实意味着验证工具的功能可以极大地扩展，因为人为因素已从系统中移除。这样，可以更快地通过验证工具移动更多数据。
优点：
海量数据流量。
允许将人力资产重定向到更具创造性的业务需求。
允许在没有人为错误的情况下引入逻辑规则。
可以实时清理数据，而不是事后清理。
缺点：
将新系统集成到当前业务运营中可能需要很长时间。
通常涉及与具有复杂定价模型的第三方供应商合作。
可能很贵。
- 混合数据验证
就像它的名字一样，数据验证的混合系统结合了手动和自动化工具的各个方面。它可以加快程序和数据流，同时还可以让人类对特定的数据收集区域进行双重检查，以确保自适应建模。
无论将哪种系统引入企业，人工智能的出现都改变了数据验证的竞争环境。不仅通过强大的自动化工具，而且使用可以根据业务需求学习和成长的逻辑框架。
启用 AI 的数据验证如何改变数据管理
数据必须对每个最终用户都是可靠的。否则，系统将失去信任，将错失提高效率、实现目标和获得宝贵见解的机会。
主动数据可观察性是通过启用 AI 的数据验证可能实现的运营改进之一。这有助于公司监控、管理和跟踪各种管道中的数据；该过程不再依赖可能犯错误的人，而是通过人工智能技术实现自动化，以提高效率。
人工智能对于数据工程师 来说是一个巨大的优势，他们必须确保在整个生活方式（从源头到最终产品）中呈现的信息是有组织的和高质量的。拥有一个监控、捕获和分类异常或错误以供审查的系统可确保对通过公司移动的数据进行实时检查，自然会提高最终数据的质量。
人工智能的真正优势不仅在于可观察性，还在于自我修复和自动校正。诚然，在很多情况下，人类需要介入以修复验证错误。尽管如此，在许多情况下，通过自适应例程利用支持 AI 的数据验证基础架构，可以通过消除数据收集或管理生命周期的任何其他阶段中的许多小问题来显着改进流程。
当今的现代AI 工具能够分解为各种数据验证过程。这允许智能软件启用的例程基于预测分析来纠正和防止错误，而预测分析只会随着时间的推移而改进。用于设计这些例程的历史数据越多，对潜在错误的预测就越准确，因为这些人工智能系统可以解释人类无法辨别的模式。
