خلاصه مقاله
اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی به‌دلیل کیفیت پایین داده‌ها شکست می‌خورند. مشکل از همان دوران «Big Data» به‌ارث رسیده: داده‌های پراکنده، ناهماهنگ، ناقص یا قدیمی. تا زمانی که داده‌ها را پاک‌سازی، یکپارچه و به‌روز نکنید، الگوریتم هوش مصنوعی هم نمی‌تواند جادو کند.
مقدمه
شرکت‌ها انتظار دارند هوش مصنوعی معجزه کند، ولی فراموش می‌کنند پیش‌نیازش دادهٔ تمیز و یکپارچه است. همین حالا با چند کلیک ساده می‌فهمیم چرا پروژه‌های AI بالا نمی‌گیرند.
چه کسانی بیشتر گله دارند؟
کسب‌وکارهای متوسط
- فایل‌های اکسل روی لپ‌تاپ کارمندان
- اطلاعات پراکنده در گوگل‌شیت و CRM
- ایمیل، PDF، فرم‌های وب و چت‌های داخلی
شرکت‌های بزرگ
- سیستم‌های ERP با فرمت‌های متنوع
- دیتالیک و فیدهای زنده که استاندارد مشترک ندارند
- ده‌ها دیتابیس جداگانه پشت نرم‌افزارهای مختلف
مراحل چرخهٔ امید و ناامیدی
- نوآوری: هیجان اولیه
- اوج انتظارات: تصور سود سرشار
- درهٔ ناامیدی: نتایج ضعیف
- سطح آگاهی: درک مشکلات داده
- کارآیی پایدار: فقط اگر داده تمیز باشد
سه مانع بزرگ سر راه
1. داده نامتوازن یا مغرضانه
الگوریتم تکرار همان خطاها را یاد می‌گیرد.
2. داده حساس یا قدیمی
اطلاعات شخصی یا تاریخ‌گذشته خطر جریمه و تصمیم‌گیری نادرست دارد.
3. استاندارد نداشتن فرمت‌ها
یک فیلد تاریخ در ۵ جدول، ۵ شکل مختلف دارد.
راه‌حل عملی امروز
ابزارهای آماده‌سازی داده
پلتفرم‌های جدید داده را هم‌زمان پاک‌سازی، استاندارد و مطابق مقررات می‌کنند.
شروع با پروژه کوچک آزمایشی
یک بخش مشخص را انتخاب کنید، نتیجه ببینید و سپس گسترش دهید.
موازنه طلایی
| فرصت | ریسک | هزینه |
| رقابت نوین | نشت داده | خرید ابزار و تیم |
| سرعت تصمیم‌گیری | خطای الگوریتم | آموزش نیرو |
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی بدون داده تمیز فقط هزینه است. ابتدا منابع اطلاعاتی را یکپارچه و به‌روز کنید، سپس الگوریتم را پیاده کنید تا پروژه تبدیل به شکست نشود و در بازه ۱ تا ۴ سال آینده به بهره‌وری واقعی برسید.