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Gartner的研究
在AI/ML模型中使用半结构化和非结构化数据时克服数据质量风险
发表:12月6日
总结
确保机器学习的半结构化和非结构化数据的质量为数据和分析技术专业人员提供了独特的挑战。本研究调查了与AI和ML模型数据质量相关的挑战和风险，以及如何克服或减轻它们。
包含在全面研究中
概述
重要发现
对于半结构化和非结构化数据，组织已经最彻底地解决了一个数据质量维度:时效性。在支持其他数据质量维度所需的技术和组织实践方面，其他数据质量维度没有得到很好的解决。
大多数非结构化数据将一直无法访问数据消费者，并且未使用或无法使用，直到可访问性问题已经解决。
AI和ML的非结构化数据的准确性和相关性是完全由用例驱动．因此，在定义用例之前，不可能对非结构化数据进行独立评估和验证。
非结构化数据管理在技术上产生了一个悖论
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