Ein moderner Machine-Learning-Ingenieur baut nicht nur Modelle und analysiert Daten, sondern muss sich auch mit der effizienten Nutzung von Daten beschäftigen, um in einem erfolgreichen modernen Unternehmen tätig zu sein. Daten müssen beschafft, sicher geteilt und in ihrem eigenen Entwicklungszyklus analysiert werden, um zu konkreten Geschäftsergebnissen zu führen. Oft treten jedoch Hindernisse im Mittelteil dieses Prozesses auf, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität, die oft nicht auf dem Radar der Führungskräfte steht.
Schlechte Datenqualität kann für Unternehmen problematisch sein und stellt eine Belastung dar für diejenigen, die am Ende der Datenreise arbeiten. Datenwissenschaftler verbringen oft zwischen 60 und 80 Prozent ihrer Zeit damit, sicherzustellen, dass Daten bereinigt sind, um verlässliche Projektergebnisse zu erzielen. Schmutzige Daten verhindern, dass Datenwissenschaftler ihre wertvollen Aufgaben erfüllen können, was zu frustrierenden und ineffizienten Ergebnissen führt. Datenqualität ist besonders wichtig für Machine-Learning-Projekte, da saubere Daten die Leistung von Algorithmen verbessern und zu verlässlichen Prognosen führen.
Es ist entscheidend, dass Unternehmen Datenqualität als integralen Bestandteil ihrer Operationen betrachten, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen, sei es durch die Generierung von mehr Machine-Learning-Modellen pro Jahr oder durch zuverlässigere, vorhersehbare Geschäftsergebnisse. Data Quality sollte nicht einfach als abgehakt betrachtet werden, sondern kontinuierlich getestet werden, um mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Alle Beteiligten sollten an der Verbesserung der Datenqualität mitwirken und klare Datenbesitzer zuweisen, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig sind und vertrauenswürdige Modelle ermöglichen.