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看完这9张图你就知道了,原来ai已经不再是冰凉的技术和数字

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一名20岁的男大学生借助ai滤镜假装成16岁美少女,2018世界人工智能大会•ai赋能下的全屋智能高峰论坛,成功揪出一名40岁的恋童癖男警察的事件引发全球网友关注。
很多网友暗示:原来ai已经不再是冰凉的技术和数字,早已融入生活!

人民日报消息,近日,南京“过户逝者手机号码需双方本人到场”一事引发网友热议。去世者的手机号到底能不能过户?具体怎么操作?除了手机号,微信、QQ、微博、邮箱、支付宝、百度网盘等网络账号能不能继承?长时间不使用账号,会被如何处理?9张图了解!

数据是企业最具价值的资产之一,而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此,数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。

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事实上,从智能语音助手siri到人机围棋大战,近年来人工智能一词已经被大家熟知,人机交互、机器学习、智能识别等技术实实在在走进我们的生活。
以ai技术为核心的智能互联网时代到来,引领着第四次工业革命浪潮,中国在ai领域的创新正如火如荼地展开。bat巨头也纷纭对准ai与财产互联,百度之前讲过自己不是互联网公司,是人工智能公司;腾讯提出了三层架构、四大领域、八大场景来强化自身的ai标签形象;阿里巴巴也以阿里云为基础,在家居、零售等6大领域张开了人工智能的未来布局。

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1.数据质量是什么

即使人工智能在围棋领域取得极大的成绩,但从业界角度来看,人工智能目前还是于“弱智能时代”——在研发层面上,从识别感知到自我深度学习多个环节,依有在很多技术难关等待攻破。在中国,除了日常各类应用中有ai技术的加持,ai将进入更多行业和领域,让中国的ai技术创新和应用实现进一步提速。
好比,操纵ai技术对交通进行规划和改造,让拥堵的路口在不拥堵;通过机器的自学习能力,帮忙制造业提高产线出产质量;经由过程ai技术,帮忙教员更了解弟子的学习状态
在人工智能布局领域,科大讯飞选择了与人们生活和工作息息相关的”刚需”行业,如教育、医疗、政法、翻译等,并给人们带来了实实在在的好处。

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国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定:数据质量是“既指与数据有关的特征,也指用于衡量或改进数据质量的过程。”

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具体可以从以下几个方面来定义数据质量:

自从成立人工智能实验室,联想在ai领域频繁布局。
好比,占中国计算机视觉市场份额1/5以上的旷视科技、具有全球ai芯片界首个独角兽之称的寒武纪科技等都是联想的重点投资的ai企业。
尤其是在得微电路者得天下的人工智能年代,寒武纪行为全世界第一个成功流片并具有长大产品的ai微电路公司,具有终端ai处理器IP和云端高性能ai微电路两条产品线的优势,允许帮忙中国迅速提高ai领域的话语权。

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● 从用户层级定义数据质量:即满足特定用户预期需要的程度

fun88官网,ai领域的人才也是ai成长不能没有的原动力,谁拥有人才,谁就拥有未来。

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● 从数据本身定义数据质量:即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量

事实上,在ai领域,国外市场已经进入到白热化竞争,人机交互是国际巨头投资的重点。百度竭力在北京和硅谷(SiliconValley)招募ai研究人员,腾讯和阿里巴巴别离启动各自的ai团队。
他们均仰赖大数据分析师和ai科学家,以改善顾客体验及开拓新商业领地。

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从数据约束关系定义数据质量:即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量

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● 从数据过程定义数据质量:即从数据能被正确使用、存储、传输等方面定义质量

联想则在2017年就举办了中国有ai•联想高校ai精英挑战赛,吸引了来自全国8大赛区、28个省份和260所高校的ai人才参赛,创新项目涵盖了智慧医疗、智能监测、行为识别、云计算和大数据等多个领域,硬核的技术实力、垂直细分领域的精准切入和广阔的市场应用前景成为大赛亮点。经由过程大赛,联想发掘了大量ai人才和前沿技术,也激励了中国青年科研和立异热忱。同时人工智能ai也将帮助联想更好地管理,物联网技术与人工智能技术结合,就会让物联网的价值得到释放。允许期待,跟着越来越多科技企业对人工智能的关心和进入,单个更加智能化的社会将很快临近!

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2.数据质量问题有哪些危害

当前越来越多的企业认识到了数据的重要性,但数据是一把双刃剑,它能给企业带来业务价值的同时也是企业最大的风险来源。据IBM统计:

● 错误或不完整数据导致BI和CRM系统不能正常发挥优势甚至失效

● 数据分析员每天有30%的时间浪费在了辨别数据是否是“坏数据”上

● 低劣的数据质量严重降低了全球企业的年收入

由此可见,低质量的数据将直接导致分析结果的不准确,从而为业务发展和企业决策带来严重影响。

3.影响数据质量的因素

数据质量问题产生的原因有很多方面,比如在技术、管理、流程方面都会碰到。一般情况下,企业都有多套的业务系统,这些业务在不同时期由不同的团队开发完成。因此,这些业务系统都参考着不同的标准生产各自数据。滥用缩写词、惯用语,数据输入错误,重复记录,丢失值,拼写变化,不同计量单位的使用等导致系统产生了大量的脏数据。这就是数据质量问题的由来。

影响数据质量的主要因素有:

1、管理因素

是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。表现为:数据来源渠道多,责任不明确;业务需求不清晰,数据填报缺失;数据指标不统一等。

2、技术因素

主要是指由于具体数据处理的各技术环节异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生主要来源于数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等环节。

3、流程因素

是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当而造成的数据质量问题。其实,流程因素也属于企业管理范畴。

很多企业认识不到数据质量问题的根本原因,只从技术单方面来解决数据问题,没有形成管理机制,导致效果大打折扣。所以,要改进数据质量问题,要从企业管理和技术两方面入手,才能从根本上,最佳地解决数据质量问题。

4.数据质量标准

数据质量通常具有以下维度:

1、完整性

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