أضواء كاشفة: جودة البيانات - البعد 4، تحديثات البيانات

سلسلة مقابلات مع Clarity AI الفريق التنفيذي المعني بالأبعاد ال 8 لجودة البيانات

كيف Clarity AI تأكد من أن بياناتها من أعلى مستويات الجودة؟

Clarity AI يستخدم إطار عمل 8 أبعاد لضمان أن تكون البيانات من أعلى مستويات الجودة. هذه الأبعاد هي التغطية ، والنضارة / التوقيت ، والدقة ، وتحديثات البيانات ، وقابلية التفسير ، والاتساق ، والنقطة الزمنية ، والتعليقات. في هذه السلسلة من المقابلات مع Clarity AI المديرين التنفيذيين ، يتم استكشاف كل من هذه الأبعاد وشرحها. Clarity AIيقوم فريق الخبراء بإنشاء منهجيات علمية وقائمة على الأدلة تستفيد بعد ذلك من الذكاء الاصطناعي القوي والقابل للتطوير (مثل التعلم الآلي) لجمع مجموعات البيانات الحالية وتنظيفها وتحليلها وتوسيعها لتشغيل منصة تكنولوجيا الاستدامة الخاصة بها أو للاندماج مباشرة في سير العمل الحالي للمستخدمين.

البعد 4 - تحديثات البيانات

Clarity AIنائب رئيس المنتج ، أنخيل أجودو ، رئيس أبحاث المنتجات والابتكار ، باتريشيا بينا ، رئيس استراتيجية البيانات ، خوان دييغو مارتن ، ورئيس علوم البيانات ، رون بوتوك ، يناقشون - مع كريس سيومبي ، Clarity AIالرئيس التنفيذي للتسويق - البعد الحاسم لتحديثات البيانات وعلاقتها بجودة البيانات. 

كريس سيومبي: مرحبا بكم جميعا. لنبدأ معك يا أنجيل. هل يمكنك تحديد تحديثات البيانات من حيث صلتها بجودة البيانات؟

Ángel Agudo: تحديثات البيانات هي العمليات التي نستخدمها لدمج معلومات جديدة في الأداة. هذا جانب مهم من جودة البيانات: ضمان أن لدينا التردد المناسب لتوفير أحدث البيانات للعملاء ، حتى يتمكنوا من الوصول إلى أحدث المعلومات المتاحة.

كريس سيومبي: مفهوم. باتريشيا ، لماذا تعتبر تحديثات البيانات مهمة لمستهلكي بيانات الاستدامة؟

باتريشيا بينا: تعد البنية التحتية والعمليات التي تتيح تحديث البيانات أمرا بالغ الأهمية لمستهلكي بيانات الاستدامة. يحتاج عملاؤنا إلى أن يكونوا قادرين على الوصول إلى أدق وأحدث المعلومات ذات الصلة بقراراتهم في أي وقت من الأوقات. Clarity AI استثمرت موارد كبيرة في ضمان إمكانية نشر تحديثات البيانات الخاصة بنا على ترددات مختلفة بناء على طلب العميل دون تعطيل تجربتهم والخدمة التي نقدمها لهم. على سبيل المثال ، يحتاج عملاؤنا إلى معرفة ما إذا كان هناك جدل جديد حول قضية فساد تم تسريبها إلى الصحافة ، لكن الشركة ستبلغ فقط عن بيانات غازات الدفيئة على أساس سنوي. وهذا يتطلب القدرة على تعديل تحديثات البيانات بطريقة مرنة وفي الوقت المناسب. جانب آخر مهم جدا من تحديثات البيانات لدينا هو ذلك لا نحتاج إلى انتظار جميع الشركات للإبلاغ عن قيمة محدثة لتنعكس في منتجنا. ستقوم الشركات بالإبلاغ في لحظات مختلفة ، Clarity AI سنقوم بجمع هذه البيانات وإتاحتها لعملائنا عند نشرها. نحن نجمع البيانات ونحدثها باستمرار لضمان استفادة عملائنا من أفضل المعلومات المتاحة في كل يوم محدد.

كريس سيومبي: شكرا على ذلك. حسنا ، خوان دييغو. كيف Clarity AI تأكد من تحديث بياناتها؟

خوان دييغو مارتين: Clarity AI لديه عملية مبسطة للغاية ، أولا ، للكشف عن متى تقوم الشركات بتحديث معلومات محددة في تقاريرها ومصادرها العامة. ثانيا ، لمعالجة هذه المعلومات في أسرع وقت ممكن ، وثالثا ، الحصول على طبقة إضافية من جودة البيانات تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشر ، للتأكد من تسليم هذه المعلومات للعملاء بأفضل طريقة ممكنة. كل شيء متصل. عندما تقوم الشركة بتحديث معلومات معينة ، فإننا نبحث بالفعل عن هذه المعلومات. عادة ما نعرف متى سيتم تحديثه: هناك تنبيه أو إشارة تتيح لنا استرداد هذه المعلومات في أقرب وقت ممكن واستيعابها تلقائيا في خط أنابيب المعالجة التي نستخدمها. لذلك ، يتم تشغيله من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها بواسطة فريق علوم البيانات ، بقيادة رون. بعد ذلك ، يتم تضمينه في فحوصات جودة المراجعة المحددة. إذا كان هناك شيء يحتاج إلى مراجعة من قبل الإنسان ، فلدينا الشخص المناسب الذي يتمتع بالمهارات المناسبة لمراجعة هذه البيانات. بعد الانتهاء من كل شيء ، هناك طبقة إضافية تسمح لنا ببناء معلومات محددة نريد تضمينها في المنتج. لذلك ، هذا ما أشرت إليه على أنه عملية مبسطة: الكشف ، والابتلاع ، والمعالجة ، والخوارزميات البشرية ، والمعالجة ، والتسليم إلى الأداة.

كريس سيومبي: هل يمكنك أن تقول المزيد حول كيفية تحديث بياناتنا في Clarity AI تتأثر بالذكاء الاصطناعي وكيف تؤثر الذكاء الاصطناعي على تحديثات البيانات؟

رون بوتوك: هناك بالفعل مكونان لها. الأول هو الكفاءة على جانب الجودة ، مما يضمن أن تحديثات البيانات التي نجريها ذات جودة عالية ومتكررة. النقطة الثانية هي عمليتنا الآلية لوضع علامة على نقاط البيانات التي تبدو مشبوهة ، بحيث لا تصل أبدا إلى المنتج. هذه كلها عمليات آلية. يتم القبض عليهم من خلال نماذج التعلم الآلي المتطورة ، بما في ذلك نموذج الموثوقية الخاص بنا الذي تحدثنا عنه في محادثة سابقة. كل هذا مؤتمت بالكامل. في الوقت الفعلي تقريبا ، يمكننا معرفة ما إذا كانت نقطة البيانات مشبوهة أم لا ووضع علامة عليها لمزيد من المراجعة اليدوية. هناك عامل آخر يميز لدينا فيما يتعلق بتحديثات البيانات وهو كوننا شركة تكنولوجيا. لقد استفدنا من الذكاء الاصطناعي لتمكين عملية تغطية إخبارية أكثر كفاءة من العديد من منافسينا. يتيح لنا ذلك تحديث وحدة الأخبار الخاصة بنا بشكل متكرر لرؤية خلافات ESG بسرعة كبيرة وزيادة وتيرة تحديث الخلافات ، وهو أمر مختلف تماما مقارنة بغالبية منافسينا في مجال ESG. تعتمد هذه القدرة على تحديث المعلومات الإخبارية بشكل متكرر على عملية خلافات نموذج اللغة الكبيرة الفريدة من نوعها بين الإنسان والحلقة الذكاء الاصطناعي.

كريس سيومبي: حسنا ، دعنا نتحدث بشكل أكثر تحديدا عن الخلافات والبرمجة اللغوية العصبية. كيف يعمل ذلك؟

رون بوتوك: نستوعب كل يوم أكثر من 1.4 مليون مقالة من أكثر من 30000 مصدر إخباري موثوق به، والتي تتم معالجتها تلقائيا من خلال محرك الأخبار القائم على الذكاء الاصطناعي. يعزو محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بكفاءة الخلافات المتعلقة بالحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات ويكتشفها ويعينها بشدة. ثم يتحقق محللونا من النتائج ويضعونها في الإنتاج. استخدام الذكاء الاصطناعي يجعل العملية أكثر كفاءة ويمكننا من العثور على الإبر في كومة قش المقالات. 

كريس سيومبي: أريد فقط أن أدلي بنقطة واحدة للتوضيح. لذا فإن الذكاء الاصطناعي يزيد من الكفاءة في العثور على الأشياء التي لا تزال بحاجة إلى مراجعتها من قبل خبير (بشري) في فريقنا.

رون بوتوك: صحيح.

كريس سيومبي: شكرا على ذلك. حسنا ، باتريشيا ، كيف تساعد تحديثات البيانات في دفع ابتكار المنتجات في Clarity AI?

باتريشيا بينا: بصفتنا شركة رقمية أصلية ، نحن ملتزمون بتنفيذ الشفافية بطريقة مضمنة في منتجنا الرقمي ويمكن الوصول إليها وخدمتها ذاتيا مباشرة من قبل عملائنا. نحن نطبق نفس المبدأ على تحديثات البيانات لدينا. يمكن لأي عميل في أي لحظة التنقل عبر سجل تحديث البيانات الخاص بنا وفهم التغييرات التي تم إجراؤها في أي تاريخ وتأثيراتها. علاوة على ذلك ، إذا أراد عملاؤنا الطعن في أي من تقييماتنا أو نقاط البيانات الخاصة بنا ، فيمكنهم القيام بذلك مباشرة من خلال أداتنا ، والتي ستطلق تلقائيا عملية مراجعة وإذا لزم الأمر ، ستؤدي إلى تحديث البيانات. تعد العمليات المتصلة بالكامل من طرف إلى طرف ، بما في ذلك تحديثات البيانات ، التي يتم تمكينها بواسطة التكنولوجيا جزءا من فلسفتنا.

Ángel Agudo: اسمحوا لي أن أضيف شيئا واحدا هنا. هناك قطعتان لمنصة البرنامج. الأول هو التكنولوجيا التي تمكننا من معالجة جميع البيانات. بمجرد توفر المعلومات ، نوفر الشفافية ، ونجمع بين العرض من أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى ، ونعرض القدرة على مساعدة العملاء على فهم البيانات الجديدة واستخدامها. الشفافية تعني السماح للعملاء بمعرفة كل مرة يتم فيها تحديث البيانات. نوفر أيضا عرضا من أعلى إلى أسفل لجميع القطع التي تم تحديثها باستمرار عبر المنتجات ، بالإضافة إلى عرض من أسفل إلى أعلى يسمح لهم بفهم ما حدث في نقاط البيانات الفردية. كما نقدم تنبيهات وتقارير لمساعدتهم على تتبع البيانات. أخيرا ، نقدم شيئا يسمح للعملاء بفهم الدافع وراء تحديث البيانات. يمكن أن تكون هناك أسباب مختلفة. ربما يرجع ذلك إلى أن إحدى الشركات قد نشرت تقرير استدامة جديدا يحفز على تحديث المعلومات لأي سنة معينة. قد تكون الشركة قد صححت نقطة بيانات ، من تقرير سابق. مهما كان السبب ، هناك قدرة متصلة بسجل البيانات. هذا لا يشير فقط إلى أن البيانات قد تم تحديثها ولكن أيضا ، سبب تحديث نقطة البيانات.

كريس سيومبي: حسنًا. اسمحوا لي أن أدفع قليلا على الزاوية التي طرحتها للتو حول العملاء ، أليس كذلك؟ العملاء الذين يستخدمون هذا ، هل تعتقد أنهم يرون نفس القدر من القيمة عبر تلك الأبعاد الثلاثة التي كنت تتحدث عنها للتو؟

Ángel Agudo: يجد العملاء طريقة العرض من أعلى إلى أسفل مفيدة لأنها تجمع ما تم تحديثه وتسهل هضم المعلومات. في الوقت نفسه ، يحتاجون إلى القدرة على الانتقال إلى نقاط البيانات الفردية عندما يكونون في تحليل أكثر دقة. يعد تحديد أولويات العرض من أعلى إلى أسفل أمرا مهما للغاية لأنه يوفر نكهة لما تم تحديثه. تعد قابلية الشرح الدقيقة مفيدة عندما يحتاج العملاء إلى إجراء تحليل أكثر تعمقا.

كريس سيومبي: فهمت ذلك. حسنا، حسنا. شكرا للجميع.