数字化转型顾问为您撒谎。他们已经说服了各地的高管，甚至在您甚至可以考虑AI之前，您需要踏上一个长达数月（或数年的）数据清洁奥德赛。清洁一切！标准化一切！使它完美！
它很昂贵，耗时且最糟糕的是，它完全倒退了。
出色的数据清洁骗局
这是真正发生的事情：咨询公司发现了完美的商业模式。告诉公司他们需要首先清理所有数据，为工作收取溢价费率，并享受没有明确端点的项目。您怎么知道数据何时“足够干净”？你没有。球门柱继续前进，发票不断到来，与此同时，您的竞争对手已经在使用AI来解决实际问题。
这不是无能 – 这是一项功能，而不是错误。数据清洁项目是顾问金矿，因为它们几乎无法完成，甚至更难衡量成功。
为什么完美的数据是神话
让我们残酷诚实：您的数据永远不会是完美的。不可能。为什么：
您的数据正在不断变化。 当您花了六个月的时间清洁历史仓库数据时，新的库存正在到达，项目正在移动，规格正在更新。到完成时，您的“干净”数据集已经过时了。
您还不知道“干净”的意思。 在您确切了解如何使用AI系统之前，您不知道如何准备数据。您可能会以几个月的方式将产品类别标准化，只是发现您的AI应用程序需要完全不同的分类。
不平衡的数据集使大多数清洁无关。 您可能拥有世界上最原始的数据，但是如果您有10,000个示例，其中有50个示例，其中大多数完美清洁的数据对于培训都是没有用的。
干净的革命
聪明的组织正在采用一种根本不同的方法：他们只清理所需的东西，在需要时，对于他们构建的特定AI应用程序。
这是其工作原理：
从您的AI用例开始，而不是您的数据。 准确定义您要解决的问题以及AI需要完成的问题。只有这样，您才能查看实际需要的数据。
让AI帮助清洁数据。 尖端的AI系统非常擅长处理混乱，不完整的数据。他们可以填充缺失的值，标准化格式，甚至比传统数据清洁工具更好地识别不一致之处。
策展人，不要清洁一切。 与其尝试完善整个数据集，不如为您的特定AI应用程序创建重点，高质量的子集。这会产生更好的结果。
接受迭代的改进。 从您拥有的东西开始，看看有效的方法，然后根据实际绩效需求清洁和逐步改进。
现实世界的例子
考虑仓库管理系统。传统方法说，您需要在启动之前跟踪每个项目的尺寸和重量信息。这可能需要几个月的时间，并花费一笔大巨款。
聪明的方法？使用AI根据可用数据，产品类别和类似项目来估算缺失的信息。部署系统，让它从实际操作中学习，并通过实际使用一段时间来提高数据质量。
或者让我们获取客户数据。与其花费一年的时间标准化每个客户记录，不如从您实际与之互动的客户开始。随便清洁，专注于对特定AI应用程序至关重要的数据。
瑞士奶酪原理
AI系统不需要完美的数据 – 它们需要适当的保障措施。将其视为瑞士奶酪模型：每一层保护（人类监督，验证规则，AI信心评分，商业逻辑检查）涵盖了其他层中的孔。
您的数据质量只是此系统中的一层。与其尝试使其变得完美，不如使其变得足够好，并专注于围绕它建立强大的保障措施。
底线
以AI获胜的公司不是具有最清洁数据的公司，他们开始最快，学到最快的公司。尽管他们的竞争对手仍在辩论数据治理框架，但他们已经处于工作系统的第三次迭代。
停止让顾问将您的AI倡议掌握人质，人为人质。您的数据不需要完美。它只需要足够好即可开始，并计划通过实际使用来改进它。
未来属于拥抱“随着您走的干净”并开始建立AI系统的组织，而不是为了为完美的明天做准备的那些组织，这将永远不会来。
开始混乱。立即开始。在学习时清洁。您的竞争对手已经在这样做了 – 他们不在等待完美的数据来获得
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