Fáze prověřování: kvalita dat

AI pro datové analytiky

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

Obvyklí podezřelí

Složitější problémy, které AI odemyká

Fuzzy duplicity

 

• Tradiční přístup: ruční tvorba pravidel, údržba navždy
• AI: napíše párovací logiku a přináší sémantické porozumění

 

• Výstup → dotaz nebo seskupení, které si můžeš přečíst a upravit

Porušení časového pořadí

• Tradiční přístup: napsat SQL, který porovná časová razítka
• AI: popiš, co se nemá stát → AI napíše dotaz

Logické nesrovnalosti

 

• Tradiční přístup: referenční tabulky — někdo je musí udržovat
• AI: obecné znalosti o světě, žádná referenční data nejsou potřeba

Prověř práci AI

 

• AI není kouzlo — generuje dotazy, kód nebo pravidla
• Tahle práce může být chybná: špatný regex, vymyšlené obchodní pravidlo

Oprava problémů

Pojďme cvičit!

AI pro datové analytiky