Bæredygtige virksomheder er ikke bare grønnere – de er smartere, hurtigere og bygget til at holde
Sammen viser Van Dorp og 9altitudes, hvordan bæredygtighed og forretningssucces går hånd i hånd.
Den største risiko for din AI er ikke modellen – det er dine data
Hvordan upålidelige data underminerer AI-resultater, og hvad du kan gøre ved det
Flere og flere organisationer er ivrige efter at begynde at bruge AI. Men hvis man kigger nærmere efter, viser det sig ofte, at det ikke er teknologien, der får AI-modeller til at fejle. Det er de data, de bygger på.
Du vil gerne forudsige salg, planlægge mere effektivt og holde dig foran konkurrenterne. Værktøjerne findes. Modellerne også. Alligevel leverer resultaterne ofte ikke som forventet. Hvorfor?
Fordi kvaliteten af dine data ikke er god nok.
I denne artikel ser vi på, hvorfor datakvalitet er fundamentet for enhver AI-indsats, hvor ting typisk går galt, og hvordan en Data Quality Assessment kan hjælpe med at forhindre, at dit AI-projekt fejler, før det overhovedet er begyndt.
Rik Smink
AI-konsulent
Almindelige faldgruber, der får AI-modeller til at fejle
I et BI-miljø kan du ofte arbejde udenom problemer. Du kan rydde op i modellen, anvende filtre eller tilføje kontekst manuelt. Men AI giver dig ikke den fleksibilitet. En model lærer af dataene præcis, som de er. Og hvis dataene er ufuldstændige, inkonsistente eller uklare, vil dine forudsigelser være lige så upålidelige.
Her er nogle af de problemer, vi ofte støder på under data quality assessments:
- Kundedata eller leverandørregistre med flere stavemåder af samme navn
- Forkerte eller forældede adresseoplysninger
- Ugyldige e-mailadresser
- Postnumre knyttet til det forkerte land
- Dubletter af produkter på grund af forskellige navne eller kategoriseringer (f.eks. samme vare listet under både “Accessories” og “Peripherals”)
- Statusfelter udfyldt med vage eller inkonsistente værdier
- Illogiske kombinationer, som f.eks. sammenblanding af installationsdato og produktionsår
- Produktionsspild med manglende årsag eller uklare fritekstforklaringer
Rene og pålidelige data er ikke blot “nice-to-have”. Det er fundamentet for ethvert AI-projekt, der rent faktisk skaber værdi.
Hvordan en Data Quality Assessment afslører, hvad der holder din AI tilbage
En Data Quality Assessment nøjes ikke med at kigge overfladisk. Den tager et grundigt, praktisk kig på dine data og undersøger, hvordan de kan påvirke dine AI-initiativer.
Nogle af de spørgsmål, vi undersøger:
- Hvor mange felter er tomme, udfyldt forkert eller indeholder urealistiske outliers?
- Er der dubletter eller modstridende registre? Hvor klar er strukturen og hierarkiet?
- Er data konsekvent klassificeret, eller er navnekonventioner over det hele?
- Er der uregelmæssige mønstre eller værdier, der kan forvirre en AI-model?
Vi identificerer svage punkter og giver konkrete, handlingsrettede råd: hvad du kan forbedre lige nu, hvad der er teknisk muligt, og hvordan du får dine data – og din organisation – klar til pålidelig AI.
Det trin, de fleste springer over før AI-start
Efterhånden som AI-værktøjer bliver lettere at tilgå, skynder mange organisationer sig ind uden at lægge et solidt fundament. Datakvaliteten bliver overset. Resultatet? En model, der opfører sig uforudsigeligt og leverer upålidelige resultater.
En Data Quality Assessment hjælper dig med at undgå det. Den giver dig klarhed til at træffe informerede beslutninger baseret på data, du faktisk kan stole på.
AI starter med data. Og det starter med at have kontrol over deres kvalitet.
Fremtiden for SMV’er i Industri 5.0
For SMV’er giver overgangen fra Industri 4.0 til 5.0 både udfordringer og muligheder. Efterhånden som de indledende omkostninger ved implementering af Smart Factory-løsninger bliver mere håndterbare, og nye teknologier muliggør større fleksibilitet, vil SMV’er være bedre rustet til at tage disse innovationer i brug. Hos 9altitudes forstår vi, at rejsen ikke stopper ved Industri 4.0 – og vi sikrer, at vores kunder er klar til, hvad der kommer.
Vores digitale røde tråd forbinder dagens løsninger og systemer med morgendagens muligheder og integrerer bæredygtighed, menneskelig kreativitet og avanceret teknologi i et sammenhængende produktionsøkosystem.
Tag det næste skridt med AI i din virksomhed
Er du klar til at omsætte dine data til værdifuld indsigt og pålidelig AI? Vores eksperter kan hjælpe dig med at analysere datakvaliteten, optimere processer og sikre, at dine AI-initiativer får det bedst mulige udgangspunkt.
Sammen kan vi gøre dine data til et stærkt fundament for vækst, smartere beslutninger og øget konkurrencekraft.