Veri kaynakları

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

Sırada...

• Veri kaynağı türleri
• Sınırlamalar ve seçim
• Çoklu veri kaynaklarını bütünleme

Veri kaynağı neden önemlidir

• Bütünlük
• Çeşitlilik
• Adil temsil

¹ Görsel: Streamline HQ

Kökenine göre türler

• Birincil

  • Proje içinde toplanan veriler
  • Uyum ve rıza

• İkincil

  • Mevcut kaynaklardan edinilen veriler
  • Lisans anlaşmaları

Doğasına göre türler

• Nicel

  • Sayısal veri

• Nitel

  • Sayısal olmayan

• Karma

  • Sayısal ve sayısal olmayanın birleşimi

¹ Görsel: Streamline HQ

Zamansallığa göre türler

• Statik
  • Zamanla değişmez
  • Nüfus sayımı verisi
  • Kurumsal adresler
• Dinamik
  • Gerçek zamanlı güncellenir
  • Sosyal medya akışları
  • API
  • Finansal piyasa akışları
  • Sensör verisi

¹ Görsel: Streamline HQ

Veri kaynaklarında çeşitlilik ve adillik

• Veri toplayıcıların doğrudan önyargıları
• Ölçülebilir önyargı kontrolleri
• Güncel gerçekleri yansıtmama, eski önyargılar

• Kaynak bağlamından miras önyargılar
• Nüanslı analiz
• Sürekli evrilir; gerçek zamanlı önyargılar doğurabilir

Kentsel trafik akışı projesi

Veri kaynakları:

• Tarihsel trafik verisi
• Belediye meclisi tutanakları
• GPS izleme verisi

¹ Görseller: Streamline HQ

Tarihsel trafik verisi

• Şehrin ulaşım birimi
• Son 5 yıl
• Araç sayıları ve gün/saat bilgileri içerir

Bu bir birincil statik nicel kaynaktır

¹ Görsel: Streamline HQ

Meclis toplantı tutanakları

• Meclis sitesinde kamuya açık kayıtlar
• Kentsel planlama ve trafik yönetimi özetleri

Bu bir nitel ikincil kaynaktır

¹ Görsel: Streamline HQ

GPS verisi

• Birincil dinamik kaynak
• Mevcut trafik durumu, hız ve gecikmelere anlık içgörü

¹ Görsel: Streamline HQ

Hadi pratik yapalım!

Sorumlu AI Veri Yönetimi