తక్కువ నాణ్యత గల డేటా మీ ఫలితాలను రాజీ చేస్తుంది

సారాంశం
AI ప్రాజెక్టుల విజయానికి డేటా నాణ్యత చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే అస్థిరమైన డేటా ఫలితాలను రాజీ చేస్తుంది, ఖర్చులు మరియు సామర్థ్యాన్ని బలహీనపరుస్తుంది, సమాచార వ్యూహాత్మక మరియు కఠినమైన నిర్వహణ అవసరం.

ప్రతిరోజూ ఫాస్ట్ ఫుడ్‌తో మాత్రమే ఆహారం ఇవ్వడం ద్వారా అధిక పనితీరు గల బృందాన్ని నిర్వహించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు హించుకోండి. మొదట, శక్తి తగినంతగా అనిపిస్తుంది, కాని కాలక్రమేణా, ఫలితాలు తగ్గుతాయి, ఆరోగ్యం క్షీణిస్తుంది మరియు వైఫల్యాలు చాలా క్లిష్టమైన క్షణాల్లో కనిపిస్తాయి. తక్కువ నాణ్యత గల డేటా ద్వారా అందించిన కృత్రిమ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రాజెక్టులకు ఇది ఖచ్చితంగా జరుగుతుంది. అల్గోరిథం వలె, స్థిరమైన, నమ్మదగిన మరియు సంబంధిత సమాచారం లేకుండా, ప్రాజెక్ట్ ఆశించిన రాబడిని అందించే అవకాశం లేదు.

గార్ట్నర్ ప్రకారం, 2026 నాటికి, 60% AI ప్రాజెక్టులు వారి అనువర్తనాలను సమర్థవంతంగా మద్దతు ఇచ్చే సరైన డేటా లేకపోవడం వల్ల ఖచ్చితంగా విఫలమవుతాయి. అంటే: సమస్య ఎప్పుడూ సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో ఉండదు, కానీ దానిని ఫీడ్ చేసే ప్రాతిపదికన. డేటా యొక్క మూలం, నిర్మాణం మరియు ance చిత్యాన్ని జాగ్రత్తగా చూసుకోకుండా అత్యాధునిక పరిష్కారాలలో పెట్టుబడులు పెట్టడం అనేది అత్యాధునిక ఇంజిన్‌ను వ్యవస్థాపించడం మరియు కల్తీ ఇంధనంతో ఆజ్యం పోయడం లాంటిది.

మేము ఈ రోజు సమాచార అదనపు వయస్సును జీవిస్తున్నాము, ఇక్కడ వాల్యూమ్ విలువ కాదు. చాలా కంపెనీలు తమ డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిజమైన పునరావృత, అస్తవ్యస్తమైన మరియు సందేహాస్పద సమాచార డిపాజిట్‌లుగా మార్చాయి. ఫలితం మొదట బాగా పనిచేసే నమూనాలు, కానీ అవసరమైనప్పుడు అవి విఫలమవుతాయి – వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు, ప్రతికూల దృశ్యాలు లేదా సున్నితమైన పరిస్థితులలో.

ఈ వాస్తవికత యొక్క ప్రభావం సాంకేతిక సమస్యలకు మించినది. చెడు డేటా ప్రాజెక్టుల ఆర్థిక సామర్థ్యాన్ని నేరుగా రాజీ చేస్తుంది. నాణ్యత లేకుండా, AI ఖరీదైన, పెళుసైన మరియు ఖరీదైన పరిష్కారం అవుతుంది, విశ్లేషణను సరిచేయడానికి, ఫలితాలను సమీక్షించడానికి మరియు వైఫల్యాలను అధిగమించడానికి సమయం మరియు వనరులను తీసుకోవడం. ఆచరణలో, ఇది చురుకైనదిగా అనిపించే ఆపరేషన్‌ను నిర్వహించడం లాంటిది, కానీ నిశ్శబ్ద నష్టాన్ని సృష్టిస్తుంది మరియు సంస్థ యొక్క పోటీతత్వాన్ని రాజీ చేస్తుంది.

సవాలు స్థూల డేటాలో మాత్రమే కాదు, క్యూరేటర్ యొక్క సంస్కృతి లేనప్పుడు మరియు సమాచార నాణ్యతకు బాధ్యత. డేటాను సేకరించడమే కాదు, వ్యూహాత్మక లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి చికిత్స చేయాలి, ధృవీకరించబడాలి మరియు సందర్భోచితంగా ఉండాలి. ఉపయోగించిన సమాచారం సంబంధిత, నవీకరించబడినది మరియు వక్రీకరణలు లేకుండా ఉండేలా నాయకుల పాత్ర. ఈ కఠినత లేకుండా, కంపెనీలు తమ వ్యవస్థలను పక్షపాత మరియు తక్కువ విలువ కలిగిన కంటెంట్‌తో తినిపిస్తూనే ఉంటాయి.

మరియు ఇది రెచ్చగొట్టడానికి విలువైనది: డెలివరీలను వేగవంతం చేయడానికి మీ బృందం సులభమైన మరియు ప్రాప్యత చేయగల డేటాబేస్‌లను ఎన్నిసార్లు ఉపయోగిస్తుంది, పరిశుభ్రత మరియు అర్హత ప్రక్రియను పక్కన పెట్టింది? స్వల్పకాలికంలో, ఇది పరిష్కరిస్తుంది. మీడియం మరియు దీర్ఘకాలికంలో, పనితీరు పడిపోతుంది, నష్టాలు పెరుగుతాయి మరియు నిర్వహణ వ్యయం మంటలు – ప్రతిరోజూ డెలివరీని ఉపయోగించే వారు, ఖాతా మరియు పరిణామాలు వరకు వస్తాయి. IA లో తదుపరి ప్రధాన విప్లవం కొత్త మోడళ్ల నుండి మాత్రమే కాకుండా, డేటా నిర్వహణ మరియు నాణ్యతలో పరిపక్వత. దీన్ని వ్యూహానికి మధ్యలో ఉంచడానికి ఇది సమయం.