Discuss Data

机器学习由两个核心组件组成：模型（或算法）和用于训练模型的数据。前者是一个可以解决的问题，因为大多数公司都可以下载开源机器学习库。然而，在构建生产级机器学习系统时，数据源和质量仍然是主要问题。

专业人士通常了解数据质量的好处，但很少有时间或资源将其作为优先事项。

当数据运营交给专家时，领导者可以专注于创新
高德纳公司 还报告称，不良数据每年平均会给公司 捷克共和国电话号码数据 造成 万美元的损失。 流程是不可持续的，会导致不一致，从而产生不良结果。这些决策会对收入和盈利能力产生负面影响，导致上市时间停滞，削弱客户 信任，并显著增加合规风险。

通过数据优先的方法，每个部门的领导可以经常沟通彼此的需求和期望，并鼓励创新。

在垃圾焚烧发电公司 卡万塔，没有成熟的数据质量实践，成功是不可能实现的。运营这些设施非常复杂，公司必须平衡无数变量，以确保工人安全，同时产生清洁电力并保持最长的正常运行时间。

该公司利用数据供应链管理方法建立了 数据中心，信息在这里易于查找和使用，质量也得到保证。因此， 能够看到各种数据源实时通信，并节省了额外成本。构建数据供应链管理解决方案用了不到四个月的时间，而 每年仅在维护活动方面就节省了 。