डेटा इंटीग्रेशन

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

हम क्या कवर करेंगे

• इंटीग्रेशन क्यों ज़रूरी है
• इसके फायदे और जटिलताएँ
• डेटा इंटीग्रेशन के चरण

कई स्रोत क्यों?

• समग्र, विस्तृत व्यू
• सेफ्टी नेट
• डेटा विविधता और निष्पक्षता
• व्याख्येयता, पारदर्शिता और जवाबदेही

समस्याओं से सावधान रहें

• डेटा गुणवत्ता पर असर
• असंगतियाँ आना
• पक्षपात बढ़ना
• प्रतिनिधित्व घटना
• मॉडल जटिलता
• पारदर्शिता और व्याख्येयता घटना

¹ Image by Streamline HQ

चरण 1. डेटा स्रोतों का चयन

• इवैल्यूएशन के चरण अपनाएँ
• डेटा स्रोतों का आकलन करें
• अधिक संतुलित और समग्र डेटासेट

चरण 2. डेटा टाइप्स संरेखित करना

• कॉमन वैरिएबल पहचानें
• नाम और फॉर्मेट मानकीकृत करें
• न्यूमेरिकल डेटा नॉर्मलाइज़ करें
• कैटेगोरिकल डेटा समेकित करें
• डेटा ग्रैन्युलैरिटी संरेखित करें

चरण 3. बायस और प्रतिनिधित्व में सुधार

• वेटिंग
  • डोमेन नॉलेज
  • कम/ज़्यादा प्रतिनिधित्व वाले समूहों को वेट दें
• बैलेंसिंग
  • समान प्रतिनिधित्व
  • ओवर/अंडरसैंपलिंग
• एल्गोरिदमिक जाँचें
• गैप विश्लेषण

चरण 4. प्रलेखन करें

• विस्तृत रिकॉर्ड:
  • डेटा इंटीग्रेशन के चरण
  • लिए गए निर्णय
• विस्तृत मेटाडेटा:
  • डेटा स्रोत
  • कलेक्शन मेथडोलॉजी
  • लागू ट्रांसफॉर्मेशन

अर्बन ट्रैफिक फ्लो प्रोजेक्ट

• डेटा स्रोत चुनें
• कॉमन फीचर्स पहचानें
• एक Unified Data Model बनाएँ

¹ Images by Streamline HQ

अर्बन ट्रैफिक फ्लो प्रोजेक्ट

• बायस और प्रतिनिधित्व के लिए सांख्यिकीय तकनीकें अपनाएँ
• वेटिंग एडजस्टमेंट लागू करें
• गैप विश्लेषण और रिवेटिंग
• प्रलेखन करें

अभ्यास करते हैं!

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