Fiecare echipă care lucrează cu date înțelege presiunea: livrarea unor date curate și de încredere în termene strânse, fie că este vorba despre o revizuire trimestrială a afacerii, un nou proiect AI sau un audit de conformitate iminent. Afacerea are nevoie de răspunsuri rapid.
Totuși, procesele de asigurare a calității datelor rămân în urmă: mulți specialiști în date scriu manual coduri pentru verificările de calitate, responsabilii dezbat regulile de completitudine, iar analiștii așteaptă adesea ca echipele să implementeze validarea de bază a datelor. Până când regulile de calitate a datelor sunt redactate, testate și aplicate, datele sunt deja depășite — iar timpul pentru a acționa a fost pierdut.
Așadar, cum putem aborda această provocare?
Qlik este încântat să anunțe un nou Asistent Generativ AI în Qlik Talend Cloud, Data Quality Rule, menit să reducă decalajul de productivitate în asigurarea calității datelor. Această nouă funcționalitate analizează seturile tale de date și folosește AI pentru a sugera reguli de calitate a datelor aplicabile. De fapt, Magic Quadrant 2025 de la Gartner pentru soluții de calitate îmbunătățită a datelor menționează că „Până în 2027, aplicarea AI generativ (GenAI) va accelera timpul până la obținerea valorii din programele de guvernanță a datelor și analizelor și din gestionarea datelor principale (MDM) cu 40%”.
Mai puțin timp petrecut pentru definirea, testarea și implementarea regulilor înseamnă livrarea mai rapidă a datelor de încredere pentru analiză și AI — fără niciun fel de estimări sau presupuneri.
O modalitate mai inteligentă de a defini regulile de calitate a datelor
Pentru a defini regulile de calitate a datelor într-un mod mai inteligent, trebuie mai întâi să înțelegem ce face, de fapt, o regulă de validare a calității datelor. Aceasta verifică dacă datele tale se aliniază cu așteptările afacerii — asigurându-se că respectă logica din lumea reală, nu doar constrângerile tehnice. De exemplu, o cerere de despăgubire nu poate depăși limita poliței, o livrare nu poate pleca înainte de data comenzii sau data externării unui pacient nu poate fi anterioară datei internării.
Pentru organizațiile cu volume mari și diversificate de date, construirea manuală a fiecărei reguli de validare nu este scalabilă și încetinește echipele de date. În loc să pornească de la zero pentru fiecare regulă de validare a calității datelor, noul Asistent Generativ AI pentru Reguli de Calitate a Datelor accelerează acest proces, oferind sugestii de reguli adaptate datelor tale.
De exemplu, să presupunem că gestionezi un catalog de filme în streaming stocat în Snowflake Data Cloud. Setul de date conține câmpuri precum TITLE, CONTENT_TYPE, KIDS_SUITABLE și DURATION_MINUTES, iar asigurarea calității acestor date ar însemna scrierea manuală a zeci de verificări de calitate a datelor.
Asistentul Generativ AI pentru Reguli de Calitate a Datelor de la Qlik profilează tabelul din Snowflake, scanează metadatele și sugerează automat reguli de validare relevante. Pentru activele de date care nu sunt în Snowflake, funcționează în mod similar.
Generarea automată a regulilor de validare a calității datelor
În cazul exemplului de mai sus, iată câteva reguli generate ca exemplu:
- Verificare „nu este gol”: Asigură-te că câmpul TITLE nu este gol
- Verificare valori permise: Asigură-te că HAS_SUBTITLES are o valoare validă (0 sau 1)
- Verificare valoare pozitivă: Validează că DURATION_MINUTES este întotdeauna mai mare decât 0
- Verificare consistență: Asigură că, dacă KIDS_SUITABLE este adevărat, atunci AGE_RATING trebuie să fie „G” și să nu fie „PG”, și invers
Fiecare regulă vine cu o previzualizare a logicii, astfel încât experții din domeniul afacerii să poată vedea ușor logica pe care fiecare regulă o va aplica setului tău de date. Nu este nevoie să reinventezi roata — pur și simplu selectezi regulile relevante și continui procesul. În previzualizarea datelor, poți selecta coloana din tabelul Snowflake și să vezi regulile de calitate a datelor aplicate, împreună cu un indicator vizual al calității.
Reguli de validare a datelor asociate unei coloane specifice și barei de calitate
Rezultatul este o configurare mai rapidă a verificărilor de calitate a datelor de încredere, mai puține blocaje cauzate de așteptarea echipelor de inginerie a datelor și încrederea că setul tău de date este pregătit pentru analiză și pentru aplicații AI.
Cine nu vrea să fie mai productiv?
Datele se mișcă mai rapid ca niciodată. Fluxurile de analiză rulează în timp real. Modelele AI se reantrenează zilnic. Echipele de business au nevoie de informații la cerere. Crearea manuală și întârziată a regulilor nu mai este potrivită — generează blocaje, oportunități pierdute și riscuri crescute.
Totuși, Asistentul Generativ AI pentru Reguli de Calitate a Datelor din Qlik Talend Cloud adaugă inteligență procesului de creare a regulilor și oferă organizațiilor următoarele beneficii:
- Livrare mai rapidă a datelor de încredere – Ce înainte necesita zile întregi de muncă manuală, acum se poate realiza în câteva minute. Responsabilii și inginerii pot revizui, edita și aproba regulile înainte de implementare, asigurând supraveghere fără a încetini procesul;
- Acoperire extinsă – Folosind profilul datelor, se pot identifica reguli lipsă care nu fuseseră definite anterior;
- Colaborare simplificată – Permite oricui din echipa de date și analiză (inclusiv utilizatorilor de business) să definească reguli de calitate a datelor cu ușurință.
Concluzie
Calitatea datelor a fost întotdeauna esențială — dar în lumea de astăzi a analizelor în timp real și a AI, viteza este la fel de importantă ca și acuratețea. Asistentul Generativ AI pentru Reguli de Calitate a Datelor elimină blocajele cauzate de crearea manuală a regulilor. Rezultatul: livrarea mai rapidă a datelor de încredere, acoperire extinsă a regulilor și colaborare mai simplă între echipe.
Sursă articol: www.qlik.com.
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !