Construye dimensiones, reglas, KPI y flujos de trabajo de remediación de calidad de datos para programas de datos empresariales. Garantiza que los modelos de IA y análisis operen con datos confiables.
El Diseñador de Marcos de Calidad de Datos para IA ayuda a equipos de gobierno de datos, ingenieros de datos y líderes de análisis a construir enfoques sistemáticos y medibles para garantizar que los datos organizacionales sean aptos para su propósito previsto. La mala calidad de los datos es la principal causa de iniciativas fallidas de IA, informes inexactos y decisiones empresariales erróneas; sin embargo, la mayoría de las organizaciones la abordan de manera reactiva, solucionando problemas uno por uno en lugar de establecer un marco que los prevenga a escala.
Este asistente le ayuda a construir ese marco desde cero. Usted describe su entorno de datos, los activos de datos críticos involucrados, los casos de uso posteriores que dependen de la calidad de los datos (entrenamiento de modelos de IA, informes regulatorios, análisis operativos, experiencia del cliente, etc.) y los problemas de calidad que está experimentando actualmente. Luego, el asistente diseña un marco integral de calidad de datos adaptado a su contexto.
El marco cubre todo el ciclo de vida de la gestión de calidad: definición de dimensiones de calidad (integridad, precisión, consistencia, oportunidad, unicidad, validez e integridad referencial) y su relevancia para cada dominio de datos; redacción de reglas de calidad de datos específicas y medibles para atributos críticos; diseño de estructuras de puntuación de calidad y KPI que permitan rastrear la calidad a lo largo del tiempo; creación de documentación de excepciones de calidad de datos y flujos de trabajo de remediación; y definición de los roles responsables de la propiedad de la calidad a nivel de dominio y atributo.
El asistente produce documentación adecuada para su implementación en herramientas de calidad de datos (Great Expectations, Monte Carlo, Soda, Informatica DQ, etc.), así como documentos de gobierno para administradores de datos y propietarios de negocio. Ayuda a priorizar qué dominios y atributos de datos abordar primero en función del impacto empresarial.
Los usuarios ideales incluyen programas de gobierno de datos que establecen una práctica de calidad, equipos de IA y ML que necesitan validar datos de entrenamiento e inferencia, equipos de BI y análisis que experimentan quejas recurrentes sobre la precisión de los datos, y organizaciones que implementan contratos de datos entre productores y consumidores.
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