Immaginate un grande chef che crea un capolavoro culinario con i migliori ingredienti… solo per scoprire, a metà dell'opera, che alcuni sono avariati. Il risultato? Un piatto ben lontano dal capolavoro previsto, potenzialmente perfino pericoloso. È la realtà inquietante con cui si confrontano oggi molte organizzazioni che impiegano l'AI nei propri data warehouse, data lake e lakehouse. Costruiscono con cura modelli di AI sofisticati, aspettandosi insight rivoluzionari, e si ritrovano invece con risultati deludenti e inaffidabili. Il colpevole? La scarsa qualità dei dati. 

Nel mondo data-driven di oggi, in cui le decisioni si basano sempre più sugli insight ricavati dai dati, l'importanza della qualità dei dati non può essere sopravvalutata. Immaginate di aver investito risorse significative nello sviluppo di algoritmi di AI all'avanguardia per analizzare i vostri dati ed estrarne insight preziosi. E se i dati che alimentano questi modelli fossero pieni di errori, incoerenze o imprecisioni? Le conseguenze di una cattiva qualità dei dati possono essere gravi: da insight errati che portano a decisioni sbagliate fino a danni reputazionali e opportunità perse. 

Come i modelli di AI stanno trasformando la gestione dei dati nel 2024 

AI e machine learning si collocano tra i principali trend della gestione della qualità dei dati nel 2024. I modelli di AI vengono impiegati nella gestione dei dati per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con i dati. Dall'analisi predittiva e dalla previsione dei trend di mercato fino agli algoritmi di machine learning che rilevano attività fraudolente, i modelli di AI sono versatili. Vediamo alcuni modi in cui l'AI sta potenziando la gestione dei dati: 

Rilevamento automatico delle anomalie

Gli algoritmi di AI possono analizzare continuamente i vostri dati alla ricerca di incoerenze, outlier e potenziali errori, liberando gli esperti per attività più strategiche. 

Tracciamento del data lineage

L'AI può mappare l'origine e la trasformazione dei singoli dati, garantendo trasparenza e facilitando l'analisi delle cause profonde quando emergono problemi. 

Pulizia e arricchimento dei dati

L'AI può automatizzare attività tediose come l'individuazione e la correzione degli errori e perfino arricchire i dati integrando informazioni provenienti da fonti esterne. 

Sono solo alcuni esempi, ma le possibili applicazioni sono vastissime. Questi modelli automatizzano la pulizia dei dati, applicano la data governance e garantiscono l'integrità dei dati. Tuttavia, il loro impiego non è una panacea per tutti i problemi dei dati. Senza un'attenzione di fondo alla qualità dei dati, questi modelli possono amplificare gli errori, portando a insight fuorvianti e decisioni sbagliate. 

Perché la qualità dei dati è importante 

Pensate alla qualità dei dati come alle fondamenta su cui poggia l'intera strategia di gestione dei dati. Fondamenta crepate e irregolari non possono sostenere un edificio magnifico. Allo stesso modo, dati di bassa qualità, pieni di incoerenze, errori e valori mancanti, compromettono lo scopo stesso dei modelli di AI. 

Una scarsa qualità dei dati può causare perdite significative. Secondo Gartner, i dati di scarsa qualità sono responsabili in media di 15 milioni di dollari di perdite all'anno per le organizzazioni. È qui che gli strumenti di qualità dei dati, in particolare quelli basati sull'AI, diventano alleati indispensabili. 

Vi presentiamo digna: uno strumento moderno di qualità dei dati basato sull'AI 

Qual è dunque la soluzione? In quanto strumento moderno di qualità dei dati basato sull'AI, digna affronta le sfide fondamentali di data warehouse e data lake. Con le autometrics profila meticolosamente i vostri dati, raccogliendo le metriche essenziali per un'analisi approfondita. Il suo modello di previsione, basato sul machine learning non supervisionato, anticipa i trend futuri dei dati, consentendo interventi proattivi. Il punto di forza di digna sono le autothresholds: algoritmi di AI che si regolano da soli e segnalano in anticipo qualsiasi deviazione dalla norma. 

Con digna, gli stakeholder dei dati dispongono di una dashboard che offre un controllo in tempo reale dello stato di salute dei dati, mentre le notifiche immediate assicurano che qualsiasi anomalia venga affrontata tempestivamente. Questo livello di vigilanza e precisione garantisce non solo che i dati mantengano la massima qualità, ma anche che i modelli di AI impiegati nel vostro ecosistema di dati operino al massimo delle loro potenzialità. 

Per i Chief Data Officer, i data engineer, gli IT architect e tutti i custodi dei dati, la strada per sfruttare appieno il potenziale dell'AI nei vostri data warehouse e data lake è chiara. Garantire l'integrità della qualità dei dati non è solo una necessità operativa, ma un imperativo strategico. 

digna non è solo uno strumento: è l'ultimo tassello della vostra strategia dati, che fa sì che il vostro percorso verso l'eccellenza guidata dall'AI non sia solo visionario, ma anche ancorato ai più elevati standard di integrità dei dati. Guardando a un futuro in cui i modelli di AI ridefiniranno le possibilità dell'analisi dei dati e del processo decisionale, chiediamoci: stiamo dando alla nostra AI la qualità dei dati che merita? 

Le autothresholds descritte sopra sono il cuore di digna Data Anomalies, che apprende qual è la normalità nei vostri dati e segnala automaticamente le deviazioni.

Domande frequenti

Perché la qualità dei dati è importante per i modelli di AI?

I modelli di AI costruiti su dati difettosi producono risultati deludenti e inaffidabili, proprio come uno chef che cucina con ingredienti avariati. L'articolo avverte che, senza fondamenta di qualità dei dati, i modelli possono amplificare gli errori, portando a insight fuorvianti, decisioni sbagliate, danni reputazionali e opportunità perse.

Quanto costa alle organizzazioni una scarsa qualità dei dati?

Secondo Gartner, citato nell'articolo, i dati di scarsa qualità sono responsabili in media di 15 milioni di dollari di perdite all'anno per le organizzazioni. L'articolo usa questo dato per sostenere che gli strumenti di qualità dei dati, soprattutto quelli basati sull'AI, sono diventati alleati indispensabili.

Come si usa l'AI nella gestione dei dati?

L'articolo cita tre esempi: il rilevamento automatico delle anomalie, che analizza continuamente i dati alla ricerca di outlier ed errori; il tracciamento del data lineage, che mappa l'origine e la trasformazione dei singoli dati; e la pulizia e l'arricchimento dei dati, che corregge gli errori e integra informazioni provenienti da fonti esterne.

Che cosa sono le autometrics e le autothresholds in digna?

Le autometrics sono il modo in cui digna profila i vostri dati, raccogliendo le metriche essenziali per un'analisi approfondita. Le autothresholds sono algoritmi di AI che si regolano da soli e segnalano in anticipo quando i dati si discostano dalla norma. Tra le due si colloca un modello di previsione, basato sul machine learning non supervisionato, che anticipa i trend futuri dei dati.

In che modo digna avvisa i team delle anomalie nei dati?

Attraverso due canali descritti nell'articolo: una dashboard che offre agli stakeholder dei dati un controllo in tempo reale dello stato di salute dei dati e notifiche immediate che assicurano che le anomalie vengano affrontate tempestivamente. L'obiettivo è mantenere alta la qualità dei dati affinché i modelli di AI dell'ecosistema di dati diano il meglio di sé.