Dữ liệu cho AI là yếu tố không thể thiếu trong bất kỳ một dự án Trí tuệ nhân tạo thành công nào. Nhưng chúng ta cần quan tâm đến chất lượng dữ liệu hay số lượng dữ liệu? Giữa một dataset nhỏ chất lượng tốt và một dataset khổng lồ với nhiều ví dụ nhiễu, chúng ta sẽ chọn cái nào? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết này.
Sự bùng nổ dữ liệu và những khả năng mà nó mang lại.
Khoảng 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày trên thế giới. Con số này đã tăng lên qua nhiều năm do siêu kết nối mà chúng ta đang sống, gây ra bởi cách mạng số hóa, Internet of Thing và mạng xã hội. Các hệ sinh thái big data có khả năng thu thập, lưu trữ và quản lý một lượng lớn dữ liệu. Đây là cơ sở để có thể phân tích thông tin của thế giới, và thu về giá trị và lợi nhuận. Đây là một mỏ vàng thực sự cho các công ty khi rút ra giá trị từ dữ liệu để cải tiến quy trình, giảm thiểu chi phí hoặc tối đa hóa lợi nhuận.
Theo Dell EMC Global Data Protection Index, lượng dữ liệu mà các tổ chức quản lý đã tăng 569% từ năm 2016 đến năm 2018. Số lượng thông tin khổng lồ này đã giúp quá trình phân tích dữ liệu cải thiện việc ra quyết định kinh doanh.
Các phân tích nâng cao khác nhau và các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo đã giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các quy trình kinh doanh. Chúng giúp chúng ta biết điều gì đã xảy ra (Phân tích mô tả), tại sao điều đó lại xảy ra (Phân tích chẩn đoán), điều gì sẽ xảy ra trong tương lai (Phân tích dự đoán) và đâu là quyết định tốt nhất trong số tất cả các quyết định được đưa ra (Phân tích mô tả).
Chất lượng dữ liệu quyết định kết quả.
Nhưng lượng thông tin khổng lồ có sẵn này cũng là một thách thức. Gần 80% dữ liệu được tạo ra có sai sót hoặc không đầy đủ và do đó không có giá trị gì đối với việc ra quyết định kinh doanh.
Chất lượng dữ liệu cho AI rất quan trọng khi áp dụng các kỹ thuật này, vì kết quả của các giải pháp này là tốt hay xấu sẽ tùy vào chất lượng của dữ liệu được sử dụng.
Việc đưa vào các dữ liệu sai lệch hoặc thiên vị sẽ mang lại rủi ro cho hệ thống. Các thuật toán cung cấp dữ liệu cho các hệ thống dựa trên Trí tuệ nhân tạo luôn giả định rằng dữ liệu được phân tích là đáng tin cậy. Khi kết quả bị sai lệch, quá trình ra quyết định sẽ bị ảnh hưởng xấu.
Vậy thì chất lượng dữ liệu hay số lượng dữ liệu là tốt hơn?
Nhìn chung, có nhiều dữ liệu hơn sẽ giúp các mô hình đáng tin cậy hơn và do đó có được kết quả tốt hơn, nhưng với điều kiện là dữ liệu đó là dữ liệu thực tế và mang tính đại diện. Vì vậy, nên sử dụng ít dữ liệu chất lượng cao hơn là nhiều dữ liệu chất lượng kém. Mặc dù đôi khi số lượng dữ liệu chất lượng cao không đủ để đào tạo và mô hình hóa vấn đề cần giải quyết, do đó cần phải cung cấp các giải pháp bổ sung dựa trên Phân tích dữ liệu.
Một vấn đề khác là dữ liệu luôn được tạo ra mỗi ngày khiến cho các mô hình luôn bị lỗi thời. Xu hướng tạo và lưu trữ khối lượng lớn thông tin hiện nay dường như sẽ không giảm trong tương lai. Đó là lý do tại sao điều quan trọng nhất đối với các công ty là thiết lập một bộ quy tắc và quy trình chuẩn, điều chỉnh chính sách xử lý dữ liệu. Đó là cơ sở để tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản trị dữ liệu và đảm bảo sự thành công của các phân tích nâng cao và các giải pháp AI.
Hi vọng thông qua bài viết, các bạn đã hiểu hơn về tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu. Nếu bạn thấy bài viết bổ ích, hãy chia sẻ với những người quan tâm và thường xuyên truy cập website để có những kiến thức bổ ích về lĩnh vực.
-----