ダーティレファレンスからゴールデンレコードへ：AI/MLがMDMを混乱から救う方法
マスタデータ管理（MDM）のレファレンスの手動クレンジングは非効率的であり、持続可能な唯一の道はAI/MLベースの自動化です。分類、セマンティック検索、インテリジェント属性抽出を組み合わせたハイブリッドモデルにより、属性の正規化がより高速かつ正確になり、データの混乱を統合されたゴールデンレコードに変えることができます。
この記事では、NSI（非構造化データ統合）の劣化原因として、並列情報システム、異なるデータ入力アプローチ、ヒューマンファクター、不完全性、時代遅れの基準について考察しています。単純な文字列比較アルゴリズム（Damerau-Levenshtein距離、Jaro-Winklerなど）は、意味論や形態論、文脈を考慮しないため、本質的に異なるオブジェクトを誤って統合する可能性があり、許容できる品質が達成されるのは30～40％のケースに過ぎません。唯一信頼できる方法は属性の正規化であり、これは5つのフェーズ（監査と分析、構造化と強化、クリーニングと参照作成、公開と統合、保守と改善）から成ります。SOFROS AI/MLサービスを例に、機械学習や大規模言語モデル（LLM）が分類、属性抽出、正規化を自動化し、データ品質と完全性を向上させる方法を示しています。
出典: Habr — хаб ИИ —
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