從數據到洞察：優質數據如何推動人工智慧與自動化

越來越多的企業正在尋求自動化和人工智慧（AI）來提高效率，並在市場上獲得競爭優勢。數據是驅動自動化和人工智慧的引擎。但數據必須乾淨且易於使用，這些系統才能有效運作並實現其承諾。

許多組織在自動化和人工智慧項目上面臨困難。然而，問題往往不在於這些系統本身，而是在於供應這些技術的數據。雜亂、低品質的數據會破壞任何自動化或人工智慧的努力，確保任何行動或建議都是不可靠或不正確的。為了讓自動化和人工智慧成功，它們必須準確運作並提供有價值的見解。為了實現這一點，它們需要依賴並產出乾淨、易於使用的數據。

在這裡，我將討論為什麼高品質、完整的數據對自動化和人工智慧如此重要，並從輸出角度來看這些數據。

來自自動化和人工智慧系統的高品質數據

什麼是易於使用的數據？最重要的特徵是數據必須讓分析師、IT專業人員和公司內的決策者能夠理解。這並不意味著數據被技術完全解釋給用戶，而是意味著有一個基本的背景來解釋數據真正提供的價值、為什麼要呈現這些數據，以及用戶可以用這些數據做什麼。

我們都聽過一句老話：「垃圾進，垃圾出。」如果將雜亂、不完整的數據輸入自動化和人工智慧系統，將會產生難以理解的糟糕輸出。為了避免這種情況，組織需要確保其數據符合基本的質量標準：

完整性：數據集必須包含所有必要的信息，以便進行準確的分析和行動。

一致性：數據中的衝突記錄可能導致昂貴的自動化錯誤。

及時性：數據必須是最新的，以確保當前和相關的決策。

準確性：數據必須正確地代表現實世界的情況。

考慮這些原則在各個行業的影響：

醫療保健：如果自動化和人工智慧系統擁有不完整的病歷數據，可能會做出不準確的治療建議。

金融服務：低品質的交易數據可能會觸發不必要的詐騙警報，或忽略實際的威脅，影響安全性和客戶信任。

零售：自動化可能根據錯誤的銷售數據重新訂購庫存，導致缺貨或過剩。

範例：AIOps 和安全警報監控

這裡有一個自動化和人工智慧交匯的例子：想像一家公司正在利用 AIOps 平台來自動化其 IT 操作。AIOps 技術的一個重要組成部分是安全警報監控。AIOps 平台告訴 IT 管理員今天有 37 個安全警報。如果用於訓練 AI 的歷史數據不完整，輸出的信息缺乏適當的背景，這對管理員來說將毫無用處。這 37 個警報是超過平均值嗎？還是低於正常？IT 管理員是否應該採取行動？如果是，他們應該怎麼做？

如果 AIOps 擁有完整且易於理解的歷史數據進行訓練，它可以填補完整的背景，並為用戶回答這些問題。例如，它可能告訴 IT 管理員，警報數量遠高於平均水平，或者管理員需要採取行動來保護其組織。它還可以建議更仔細地檢查周邊的網絡安全系統，以確保不會被壞人侵入。

或者，AIOps 可能告訴用戶完全相反的情況——37 個警報遠低於平均水平，沒有立即的安全問題，管理員不需要採取任何行動。在這兩種情況下，背景都是清晰的。

有了易於使用的數據，就不會有任何猜測或不確定性。這些數據是可解釋且可行動的，即使對於非專家來說也是如此。