Chất lượng dữ liệu và vấn đề đạo đức của AI có mối liên hệ cực kỳ gần gũi. Những thành kiến, thiếu chính xác và không đầy đủ trong dữ liệu có thể dẫn đến các mô hình AI thiên vị và không công bằng, kéo dài sự bất bình đẳng xã hội hiện có.
Vai trò của chất lượng dữ liệu trong chuyển đổi kinh doanh dựa trên AI
Chất lượng dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong quá trình chuyển đổi kinh doanh dựa trên AI. Chất lượng dữ liệu kém có thể làm giảm hiệu quả của thuật toán AI và dẫn đến những quyết định sai lầm.
Chuẩn bị dữ liệu cho Generative AI: Giải quyết thách thức về chất lượng dữ liệu
Giải quyết các thách thức về chất lượng dữ liệu là rất quan trọng để tránh các thảm họa Generative AI. Aziza cảnh báo rằng các hoạt động dữ liệu kém có thể sẽ gây ra các tác động xấu đối với dữ liệu trên quy mô lớn.
Tại sao nên trở thành một quản lý chất lượng dữ liệu?
Đọc bài viết sau để tìm hiểu về các yêu cầu trong vai trò người quản lý chất lượng dữ liệu và kiểm tra các kỹ năng cần thiết để thành công với vai trò đó.
Tại sao cần một quy trình QA (đảm bảo chất lượng) cho dữ liệu
Dữ liệu là cực kỳ quan trọng và không thể thiếu đối với một ngành bất kỳ vì doanh nghiệp sẽ đưa ra những quyết định dựa trên những thông tin tổng hợp thu thập được. Và để đảm bảo chất lượng dữ liệu thì chúng ta cần có một quy trình QA để kiểm tra cách dữ liệu hoạt động, xem xét chất lượng và đo lường.
