Calidad insuficiente de los datos: ¿es el aprendizaje automático la solución?

La calidad de los datos puede ser un reto importante para las empresas, ya que puede afectar a la precisión y fiabilidad de los resultados analíticos, así como ralentizar la eficiencia. El aprendizaje automático es una solución adecuada a este reto, ya que su uso mejora la calidad y la coherencia de los datos, lo que conduce a análisis más precisos y fiables.

Un ejemplo de ello es el uso del aprendizaje automático en el tratamiento de imágenes: si las imágenes son de mala calidad, la IA puede mejorarlas reconociendo patrones en los datos y completando los detalles que faltan.

Además, la IA ayuda a controlar y mejorar la calidad de los datos . Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a detectar y corregir automáticamente datos erróneos. El modelo puede aprender de los datos existentes y hacer predicciones sobre qué datos pueden ser erróneos. Estos datos pueden corregirse automática o manualmente.

Para mejorar la calidad de los datos, su organización también debe asegurarse de que los procesos de recopilación y almacenamiento de datos son correctos y fiables. La inteligencia artificial también puede ser útil en este caso.

La IA puede desempeñar un valioso papel en la armonización de los datos maestros ayudando a identificar duplicados, validando y complementando, y asignando datos a las categorías correctas.

Los modelos de aprendizaje automático identifican duplicados en grandes conjuntos de datos. El modelo puede analizar distintas características, como nombres, direcciones, números de teléfono, etc., para identificar registros similares y fusionarlos en uno solo

El aprendizaje automático puede utilizarse para completar los datos que faltan o corregir automáticamente los datos formateados incorrectamente.

Si distintos conjuntos de datos utilizan categorías diferentes, pueden producirse incoherencias y dificultades en el análisis. La IA puede ayudar a resolver estos problemas utilizando patrones y características para asignar las categorías correctas a cada conjunto de datos.