データ品質
正確さ、完全性、信頼性、関連性などの要素に基づくデータの状態は、効果的な AI モデルのパフォーマンスに不可欠です。
Definition
正確性（エラーなし）、完全性（欠損値なし）、一貫性（統一フォーマット）、適時性（最新）、関連性（目的に合う）などの多面的な尺度。データ品質プログラムでは、自動検証ルール、クレンジングパイプライン、品質ダッシュボードを導入し、指標がしきい値を下回った場合のエスカレーション手順も用意しています。
Real-World Example
信用リスクチームは、融資申請における収入と雇用の分野に関するデータ品質指標を追跡します。ミッシングバリュー率が 2% を超えると、自動アラートによってレビューが開始されます。データエンジニアは ETL スクリプトを修正し、最前線のスタッフに必須項目を適用するよう通知することで、モデルを再トレーニングする前にデータの完全性を回復します。
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