더티 레퍼런스에서 골든 레코드로: AI/ML이 MDM을 혼란에서 구하는 방법
마스터 데이터 관리(MDM) 레퍼런스를 수동으로 정리하는 것은 비효율적이며, 유일한 지속 가능한 방법은 AI/ML 기반 자동화입니다. 분류, 의미 검색, 지능형 속성 추출을 결합한 하이브리드 모델은 더 빠르고 정확한 속성 정규화를 가능하게 하여 데이터 혼란을 통일된 골든 레코드로 전환합니다.
이 기사에서는 NSI 성능 저하의 원인으로 병렬 정보 시스템, 다양한 데이터 입력 방식, 인적 요소, 불완전성 및 구식 표준을 탐구합니다. 단순 문자열 비교 알고리즘(Damerau-Levenshtein 거리, Jaro-Winkler)은 의미론, 형태론 또는 문맥을 고려하지 않아 근본적으로 다른 객체의 잘못된 병합을 초래할 수 있으므로, 30~40%의 사례에서만 허용 가능한 품질을 달성합니다. 유일하게 신뢰할 수 있는 경로는 속성 정규화이며, 이는 다섯 단계로 구성됩니다: 감사 및 분석, 구조화 및 강화, 참조 생성을 통한 정리, 게시 및 통합, 유지 관리 및 개선입니다. SOFROS 인공지능/기계학습 서비스를 예로 들어, 기계 학습과 대규모 언어 모델이 분류, 속성 추출 및 정규화를 자동화하여 데이터 품질과 완전성을 향상시키는 방법을 보여줍니다.
출처: Habr — хаб ИИ —
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