Как превратить океан данных в качественный базис для принятия решений, рассказал бизнес-аналитик

Современные предприятия собирают множество сведений о клиентах и продуктах, многофакторную информацию о бизнес-процессах, оборудовании и производственных активах. Как превратить океан данных в качественный базис для принятия бизнес-решений и чем поможет в этой работе искусственный интеллект, рассказала бизнес-аналитик Т1 ИИ Юлия Шарафутдинова на конференции «Качество данных: основа цифровой экономики» издательства «Открытые системы».

Ежедневно крупная компания вносит до нескольких миллионов новых записей в каждой категории данных. Их ручная обработка приводит к ошибкам, дублированию и снижению актуальности, и в итоге — затрудняет работу информационных систем. По словам Юлии Шарафутдиновой, инструменты ИИ позволяют не только разово привести данные к единому формату, но и поддерживать все справочники в актуальном состоянии. Эффективность и скорость процесса повышает использование цифровых помощников, реализованных с помощью технологий искусственного интеллекта.

Применение интеллектуальных помощников актуально как для массовой нормализации данных, то есть во время первичной паспортизации или миграции систем, так и потоковой нормализации, на которой происходит автоматизированная обработка и приведение входящих потоков информации к единому стандартизированному формату в реальном времени. Алгоритмы ИИ находят ошибки, устраняют дубликаты, классифицируют информацию и дополняют недостающие сведения. Точность работы цифрового ассистента в это время достигает 98%.

Во время потоковой нормализации интеллектуальный помощник дополняет работу специалиста нормативно-справочной информации (НСИ). Решение представляет собой комбинацию автоматизированных инструментов, в частности больших языковых моделей, и ручного контроля для очистки и эффективного управления вновь поступающими данными НСИ. Это позволяет минимизировать ошибки, дублирование и затраты времени реального специалиста, повысить качество данных для последующего использования в проектах. Точность метода достигает 85%.

Как подчеркнула Юлия Шарафутдинова, при создании цифрового помощника следует отдавать предпочтение нескольким специализированным алгоритмам, нежели одному универсальному. Лучший результат, по ее словам, дает сочетание классических детерминированных методов и методов на базе технологий ИИ.

Эксперт подчеркивает проблему миграции данных из исторических информационных систем, которые накапливают информацию десятилетиями. Бизнес заинтересован в решении, которое позволит оперативно преобразовать данные и нормализовать их в целевой формат в максимально автоматизированном режиме, таком, например, как «Производственная НСИ» от Т1 ИИ.