أضواء كاشفة: جودة البيانات - البعد 7 ، النقطة الزمنية

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 معClarity 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 7 - نقطة زمنية

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 للنقطة الزمنية وعلاقتها بجودة البيانات. 

كريس سيومبي: شكرا مرة أخرى ، الجميع ، لأخذ الوقت الكافي للدردشة من خلال بعد آخر لجودة البيانات. النقطة التالية في الوقت المناسب. Ángel ، هل يمكنك تحديد نقطة زمنية من حيث صلتها بجودة البيانات.

أنخيل أجودو: النقطة الزمنية هي القدرة على رؤية القيم المختلفة التي نقدمها عبر الزمن للمقاييس والمنظمات والحكومات ... وكيف تتطور. توفر منصتنا تحديثات تحدث في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، قد تأتي الأخبار التي يتم تحديدها عن الشركات بشكل متكرر ، مما يؤثر على تصور الشركة وتحليلها. تتيح لك معلومات النقطة الزمنية معرفة التقلبات عبر الشركة التي قد تحدث بسبب تلك الأحداث في الوقت الفعلي.

كريس سيومبي: أنت تتحدث عن التقلبات في الوقت الفعلي وتضعها جنبا إلى جنب مع نقطة في الوقت المناسب ، هل يمكنك شرح ذلك مرة أخرى؟

Ángel Agudo: واثق. نحن نعرف النقطة الزمنية على أنها مزيج من المعلومات التي تحدث في كل لحظة نقوم فيها بتحديث المعلومات. نحن نقدم البيانات التي لدينا عن المنظمات ، والتي قد تأتي بتواتر منخفض للغاية ، مثل التحديثات السنوية للمعلومات التي يتم الإبلاغ عنها من قبل الشركة ، أو بتواتر عال قد تأتي من مصادر أخرى للمعلومات التي لا توفرها الشركة بالضرورة ، مثل التقارير الإخبارية الواردة من المنظمات غير الحكومية. كلهم سيحفزون التغييرات في الشركة على المقاييس الفردية أو في التصور العام للشركة.

كريس سيومبي: شكرا. أوكي ، باتريشيا. لماذا تعتبر النقطة الزمنية مهمة لمستهلكي بيانات الاستدامة؟

باتريشيا بينا: إن فهم رحلة الاستدامة التي تقوم بها الشركات وأين تقف في نقاط زمنية مختلفة أمر بالغ الأهمية لعملائنا. إذا ركزنا ، على سبيل المثال ، على الحاجة إلى إزالة الكربون من اقتصادنا ، فلا يكفي أن نفهم الشركات التي لديها انبعاثات كربونية منخفضة اليوم. السؤال الحقيقي المثير للاهتمام هو حول الشركات عالية الانبعاثات التي تبدأ رحلتها لإزالة الكربون وتكتسب زخما. يتطلب إزالة الكربون من الاقتصاد الحقيقي تحديد ودعم هذه الشركات عالية الانبعاثات في مرحلة انتقالها ؛ فقط من خلال تقييم تطور مسار انبعاثات الشركات في نقاط زمنية مختلفة يمكننا القيام بذلك. وبالمثل ، تسمح النقطة الزمنية لعملائنا بتحديد الشركات التي لم تقم بعد بإزالة الكربون حتى يتمكنوا من إنشاء استراتيجيات المشاركة.

كريس سيومبي: شكرا لك باتريشيا. خوان دييغو ، كيف Clarity AI تأكد من أن بياناتها تتضمن نقطة زمنية كبعد لجودة البيانات؟

خوان دييغو مارتين: من أجل فهم ما كان متاحا في لحظة مختلفة في الماضي ، نحتاج إلى الجمع بين شيئين: البيانات والعمليات. بالنسبة للبيانات ، يجب إرفاق كل شيء بطابع زمني وتوقيع واللحظة الزمنية التي تم فيها نشر هذه البيانات والبحث عنها ومعالجتها وعرضها على العميل. يجمع هذا بين ترددات مختلفة من البيانات ، حيث يمكن أن تتغير الأخبار على الفور ويمكن أن تتغير القيمة السوقية كل يوم أو دقيقة ، في حين أن المعلومات المتعلقة بالسياسات واللوائح قد تستغرق وقتا أطول ليتم تحديثها. العنصر الآخر الذي نأخذه في الاعتبار هو وجود عمليات قوية للأشياء التي قد تؤثر على القدرة على إعادة بناء هذه الصورة في الماضي. على سبيل المثال ، إذا غيرت شركة اسمها ، أو حدثت عمليات اندماج ، فنحن بحاجة إلى أن نكون مستعدين لدمج المعلومات وتقديم رؤية دقيقة لما كان متاحا في وقت معين.

كريس سيومبي: حسنا، دعنا نستعرض هذا المثال. لقد ذكرت للتو أنه تم الإبلاغ عن نقطة بيانات ، ثم بعد عام تمت إعادة نقطة البيانات هذه. كيف يعمل نظامنا ، كيف تعمل النقطة الزمنية في هذا السيناريو؟

خوان دييغو مارتين: لذلك ، إذا نظرنا إلى النظرة التاريخية بدلا من النقطة الزمنية ، فيجب أن نستخدم المعلومات المعاد صياغتها لأنها توفر العرض الأكثر دقة لدرجة تلك الشركة في تلك اللحظة الدقيقة. ولكن إذا نظرنا إلى نقطة زمنية ، فإن ما نحاول فهمه هو ما هي المعلومات التي كانت متاحة في لحظة معينة ، ثم نحتاج إلى استخدام المعلومات غير المقيدة من أجل أن تكون المعلومات التي تم نشرها في الأصل منطقية.

كريس سيومبي: شكرا. حسنا ، رون ، كيف هي النقطة الزمنية في Clarity AI تتأثر بالذكاء الاصطناعي؟

رون بوتوك: دعونا نستخدم مثالا واضحا ومحددا هنا مثل انبعاثات النطاق 3. لماذا يعتبر النطاق 3 مميزا؟ إنه أمر مميز لأنه من الصعب جدا الإبلاغ عنه. ولم يتم توحيد تقاريرها بعد. لا تقوم العديد من الشركات بالإبلاغ عن جميع حقول النطاق 3 ذات الصلة الوثيقة بصناعاتها. لذا فإن الافتقار إلى التوحيد القياسي وعدم النضج في النطاق 3 يجبرنا على إجراء فحص إضافي عليه ، وما هو الفحص الإضافي؟ نستخدم تقدير النطاق 3 الخاص بنا ونقارنه بالبيانات المبلغ عنها ، ولدينا القدرة على تجاوز البيانات المبلغ عنها بتقديرنا بسبب عدم اتساق ونضج البيانات المبلغ عنها في النطاق 3. لذلك أعتقد أن هذه هي الحالة الوحيدة التي يكون فيها للنقطة الزمنية تأثير كبير من نماذج التقدير الخاصة بنا. بخلاف ذلك ، بالإشارة إلى نقطة زمنية ، كما ناقشنا في حلقة سابقة من هذه السلسلة ، يتضمن البرنامج الإخباري نقطة زمنية لتغيير درجات ESG.

كريس سيومبي: هل يمكنك أن تقول أكثر من ذلك بقليل؟

رون بوتوك: نسمح للخلافات الجديدة بالتأثير على القرارات التي تتخذها في أقرب وقت ممكن. بمجرد العثور على تلك البيانات ، نقوم بمعالجتها من خلال منصتنا بطريقة فعالة للغاية. لذلك لا تحصل على تأثير الجدل بعد شهر من حدوث الجدل.نريدك أن تكون قادرا على معرفة أن درجات ESG الخاصة بنا تعكس مخاطر ESG الحقيقية أو الاستدامة المرتبطة بالشركة في ذلك الوقت.

كريس سيومبي: فهمت. شكرا للجميع!