که تاسو د بریالۍ ډونټ سوداګرۍ پیل کولو اراده لرئ ، نو تاسو اړتیا لرئ په بازار کې غوره ډونټ چمتو کړئ. پداسې حال کې چې ستاسو تخنیکي مهارتونه او تجربه ستاسو د ډونټ سوداګرۍ کې مهم رول لوبوي، ستاسو د لیوالتیا لپاره چې ستاسو د نښه کونکو لیدونکو ترمنځ په ریښتینې توګه کلیک وکړئ او تکراري سوداګرۍ ترلاسه کړئ، تاسو اړتیا لرئ خپل ډونټ د ممکنه غوره اجزاوو سره چمتو کړئ.
ستاسو د انفرادي اجزاو کیفیت، هغه ځای چې تاسو یې سرچینه اخلئ، څنګه دوی یو بل سره مخلوط او بشپړوي، او نور په دوامداره توګه د ډونټ خوند، شکل او ثبات ټاکي. همدا ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا لپاره هم ریښتیا ده.
پداسې حال کې چې مشابهت ممکن عجیب ښکاري ، پوه شئ چې ترټولو غوره اجزا چې تاسو کولی شئ ستاسو د ماشین زده کړې ماډل کې نفوذ وکړئ د کیفیت ډیټا دي. په حیرانتیا سره، دا د AI (مصنوعي استخباراتو) پراختیا ترټولو ستونزمن برخه هم ده. سوداګرۍ د دوی د AI روزنې پروسیجرونو لپاره د کیفیت ډیټا سرچینې او تالیف کولو لپاره مبارزه کوي ، یا د پراختیا وخت ځنډول یا د اټکل څخه لږ موثریت سره حل پیل کول پای ته رسوي.
د بودیجې او عملیاتي خنډونو لخوا محدود، دوی مجبور دي چې د ډیټا راټولولو د بې ساري میتودونو لکه د کراوډ سورس کولو مختلف تخنیکونو څخه کار واخلي. نو، ایا دا کار کوي؟ دی د لوړ کیفیت ډیټا راټولول واقعیا یو شی؟ تاسو په لومړي ځای کې د معلوماتو کیفیت څنګه اندازه کوئ؟
راځئ چې وګورو.
د ډیټا کیفیت څه شی دی او تاسو یې څنګه اندازه کوئ؟
د ډیټا کیفیت یوازې دا نه ژباړي چې ستاسو ډیټاسیټونه څومره پاک او منظم دي. دا د ښکلا میټریکونه دي. هغه څه چې واقعیا مهم دي دا دي چې ستاسو معلومات ستاسو د حل سره څومره تړاو لري. که تاسو د AI ماډل رامینځته کوئ د a د روغتیا پاملرنې حل او ستاسو ډیری ډیټاسیټونه د اغوستلو وړ وسیلو څخه یوازې حیاتي احصایې دي ، هغه څه چې تاسو یې لرئ خراب ډیټا دي.
له دې سره، هیڅ د پام وړ پایلې شتون نلري. نو، د معلوماتو کیفیت ډیټا ته راټیټوي چې ستاسو د سوداګرۍ هیلو سره تړاو لري، بشپړ، تشریح شوي، او ماشین چمتو دی. د معلوماتو حفظ الصحه د دې ټولو فکتورونو فرعي برخه ده.
اوس چې موږ پوهیږو چې د ټیټ کیفیت ډاټا څه ده، موږ هم لرو لاندې لیست شوی د 5 فکتورونو لیست چې د معلوماتو کیفیت اغیزه کوي.
د معلوماتو کیفیت څنګه اندازه کول؟
هیڅ فورمول شتون نلري چې تاسو یې په سپریڈ شیټ کې کارولی شئ او د معلوماتو کیفیت تازه کړئ. په هرصورت، دلته ګټور میټریکونه شتون لري چې تاسو سره ستاسو د معلوماتو موثریت او مطابقت تعقیبولو کې مرسته کوي.
د غلطیو لپاره د معلوماتو تناسب
دا د غلطیو شمیر تعقیبوي چې ډیټاسیټ د هغې حجم په اړه لري.
خالي ارزښتونه
دا میټریک په ډیټاسیټونو کې د نامکمل ، ورک شوي یا خالي ارزښتونو شمیر په ګوته کوي.
د معلوماتو د بدلون د تېروتنې نسبت
دا د تېروتنې حجم تعقیبوي چې کله ډیټاسیټ بدلیږي یا په مختلف شکل بدلیږي رامینځته کیږي.
د تور ډیټا حجم
تور ډیټا هر هغه معلومات دي چې د کارونې وړ، بې ځایه یا مبهم وي.
د ارزښت لپاره د معلوماتو وخت
دا د هغه وخت اندازه اندازه کوي چې ستاسو کارمندان د ډیټاسیټونو څخه د اړینو معلوماتو په استخراج کې مصرفوي.
نو څنګه د کراوډ سورس کولو پرمهال د ډیټا کیفیت ډاډمن کړئ
داسې وختونه به وي چې ستاسو ټیم به په سخت مهال ویش کې د معلوماتو راټولولو لپاره فشار راوړي. په داسې حالاتو کې، د راټولولو تخنیکونه مرسته وکړه د پام وړ په هرصورت، ایا دا پدې معنی ده چې د لوړ کیفیت ډیټا راټولول تل د پام وړ پایله کیدی شي؟
که تاسو د دې اقداماتو اخیستو ته لیواله یاست، ستاسو د راټول شوي ډیټا کیفیت به تر یوې اندازې پورې لوړ شي چې تاسو کولی شئ د AI روزنې ګړندي موخو لپاره وکاروئ.
کرپټ او مبهم لارښوونې
د کراوډ سورسنګ معنی دا ده چې تاسو به د انټرنیټ له لارې د ډیری سرچینو کارمندانو ته ورشئ ترڅو د اړوندو معلوماتو سره ستاسو اړتیاو کې برخه واخلئ.
داسې مثالونه شتون لري چیرې چې ریښتیني خلک د سم او اړونده توضیحاتو په ورکولو کې پاتې راغلي ځکه چې ستاسو غوښتنې مبهم وې. د دې څخه د مخنیوي لپاره، د دې پروسې په اړه د واضح لارښوونو یوه ټولګه خپره کړئ، د دوی مرستې به څنګه مرسته وکړي، دوی څنګه مرسته کولی شي، او نور. د زده کړې منحني کمولو لپاره، د توضیحاتو سپارلو څرنګوالي سکرین شاټونه معرفي کړئ یا په طرزالعمل کې لنډ ویډیوګانې ولرئ.
د معلوماتو تنوع او د تعصب لرې کول
تعصب ستاسو د معلوماتو حوض ته د معرفي کیدو مخه نیول کیدی شي کله چې په بنسټیزو کچو معامله وشي. تعصب یوازې هغه وخت رامینځته کیږي کله چې د معلوماتو لوی مقدار د یو ځانګړي فکتور لکه نسل ، جنډر ، ډیموګرافیک او نور ډیر څه ته متوجه وي. د دې څخه د مخنیوي لپاره، خپل ډله د امکان تر حده متنوع کړئ.
خپل د راټولولو کمپاین په ټوله کې خپور کړئ د بازار مختلفې برخې، لیدونکي شخصیتونه، توکمونه، د عمر ګروپونه، اقتصادي شالید، او نور. دا به تاسو سره د بډایه ډیټا پول راټولولو کې مرسته وکړي تاسو کولی شئ د بې طرفه پایلو لپاره وکاروئ.
د QA ډیری پروسې
په عین حال کې، ستاسو د QA پروسیجر باید دوه لوی پروسې ولري:
- یوه پروسه چې د ماشین زده کړې ماډلونو لخوا رهبري کیږي
- او یوه پروسه چې مشري یې د مسلکي کیفیت تضمین همکارانو ټیم لخوا کیږي
د ماشین زده کړې QA
دا ستاسو د اعتبار لومړنۍ پروسه کیدی شي، چیرې چې د ماشین زده کړې ماډل ارزوي که ټولې اړینې ساحې ډکې شوي، اړین اسناد یا توضیحات اپلوډ شوي، که ننوتل د خپرو شویو ساحو پورې اړوند وي، د ډیټاسیټونو تنوع، او نور ډیر څه. د پیچلو ډیټا ډولونو لپاره لکه آډیو ، عکسونه ، یا ویډیوګانې ، د ماشین زده کړې ماډلونه هم روزل کیدی شي ترڅو اړین فکتورونه لکه موده ، د آډیو کیفیت ، فارمیټ او نور ډیر څه تایید کړي..
لارښود QA
دا به د دویمې درجې کیفیت چک پروسه وي، چیرې چې ستاسو د مسلکیانو ټیم د تصادفي ډیټاسیټونو ګړندۍ پلټنې ترسره کوي ترڅو وګوري چې ایا د کیفیت معیارونه او معیارونه پوره شوي که نه.
که چیرې په پایلو کې نمونه شتون ولري، ماډل د غوره پایلو لپاره غوره کیدی شي. دلیل چې ولې لارښود QA به یو مثالی لومړنۍ پروسه نه وي د ډیټاسیټونو حجم له امله چې تاسو به یې په پای کې ترلاسه کړئ.
نو، ستاسو پلان څه دی؟
نو، دا د غوره کولو لپاره خورا عملي غوره تمرینونه وو ګڼه ګوڼه د معلوماتو کیفیت پروسه ستړي ده مګر د دې په څیر اقدامات دا لږ پیچلي کوي. دوی پلي کړئ او خپلې پایلې تعقیب کړئ ترڅو وګورئ چې ایا دوی ستاسو د لید سره سم دي.
