1. Сегодня проблема низкого качества данных становится все более актуальной для коммерческих компаний. Какие инструменты и способы используются рынке для ее решения? 

Компании уделяют все больше внимания повышению качества и доступности данных, и активная интеграция ИИ в бизнес-процессы стимулирует этот процесс. Для повышения качества данных ведется работа по трем основным направлениям: 

• Организационное (разработка четких процессов управления данными (Data Governance), определение и назначение ответственных лиц за качество данных, внедрение необходимых стандартов и политик по работе с данными, обучение сотрудников правильному сбору, хранению и использованию данных)
• Методологическое (формирование критериев качества данных, разработка методик проверки и улучшения качества данных, создание алгоритмов и моделей для выявления аномалий и ошибок в данных, проведение регулярного аудита данных)
• Технологическое (использование современных инструментов и технологий для обработки и анализа данных, автоматизация процессов очистки и верификации данных, применение машинного обучения и искусственного интеллекта для улучшения качества данных). Среди инструментов можно выделить работу с каталогами данных для их профилирования, мониторингом качества и бизнес-контроля, то есть проверками на уровне возникновения данных

2. Насколько качество данных может быть критичным для работы искусственного интеллекта? Как ИИ может быть применен для повышения качества данных? 

На сегодняшний день есть много цифровых помощников на базе ИИ для поиска дубликатов, выравнивания описаний и др. Многие также работают в направлении использования ИИ в дата-каталогах для описания данных, особенно в контексте Big Data. Основная цель здесь заключается в автоматизации процесса каталогизации и аннотирования данных, чтобы сделать их более доступными и понятными для пользователей. 

3. Могут ли облачные технологии повысить эффективность работы с данными? Какую роль играют облака в решении проблем с качеством данных или управлением ими? 

Облачные технологии – это в первую очередь вопрос инфраструктуры, который может на определенной стадии повысить эффективность инструментов УПД, например, за счет оптимизации затрат на управление данными.