Generative AI in Data Quality Management

Abstract

Kvaliteetsed andmed on teadlike ja täpsete otsuste langetamiseks hädavajalikud, kuid kvaliteedi saavutamine ja säilitamine võib olla keeruline ja ressursimahukas protsess. Generatiivsel tehisintellektil on potentsiaal andmekvaliteedi halduse hõlbustamises ja käsitsi töö minimeerimises, võimaldades protsesse automatiseerida. Lõputöö uurib, kuidas saaks kasutada generatiivset tehisintellekti andmekvaliteedi halduse protsessides nende väljakutsete lahendamiseks. Töös esitletakse tüpoloogiat, mis töötati välja tuginedes turul saadaolevate andmekvaliteedi tööriistade süstemaatilisele analüüsile ja mida seejärel valideeriti ning täiustati kaasates andmekvaliteedi eksperte. Ainult 13 tööriista analüüsitud 88-st kasutavad praegu generatiivset tehisintellekti. Kuigi eksperdid nägid generatiivse tehisintellekti potentsiaali rutiinsete ülesannete automatiseerimises ja skaleeritavuse parandamises, väljendati kahtlusi usaldusväärsuse, selgitatavuse ja andmete turvalisuse pärast. Seetõttu on oluline säilitada inimesepoolne järelvalve ja kasutada generatiivset tehisintellekti toetava tööriistana, mitte iseseisva otsustajana. Arvestades teadusuurimuste piiratud arvu ja generatiivse tehisintellekti madalat kaasatust andmekvaliteedi tööriistadesse, annab töö ülevaate generatiivse tehisintellekti kasutusvõimalustest ja rõhutab edasiste uurimuste ja vastutustundliku rakendamise vajadust.