Van Vuile Referenties naar Gouden Records: Hoe AI/ML MDM redt van Chaos
Handmatig opschonen van master data management (MDM)-referenties is inefficiënt; de enige duurzame weg is AI/ML-gebaseerde automatisering. Hybride modellen die classificatie, semantisch zoeken en intelligente attribuutextractie combineren, maken snellere en nauwkeurigere attribuutnormalisatie mogelijk, waardoor datachaos wordt omgezet in uniforme gouden records.
Het artikel onderzoekt de oorzaken van NSI-degradatie: parallelle informatiesystemen, verschillende benaderingen van gegevensinvoer, de menselijke factor, onvolledigheid en verouderde normen. Eenvoudige stringvergelijkingsalgoritmen (Damerau-Levenshtein-afstand, Jaro-Winkler) behalen slechts in 30–40% van de gevallen acceptabele kwaliteit, omdat ze geen rekening houden met semantiek, morfologie of context, wat kan leiden tot onterechte samenvoeging van fundamenteel verschillende objecten. De enige betrouwbare weg is attribuutnormalisatie, die uit vijf fasen bestaat: controle en analyse, structurering en verrijking, opschoning met referentiecreatie, publicatie en integratie, en onderhoud en verbetering. Aan de hand van de AI/ML-service SOFROS wordt getoond hoe machine learning en grote taalmodellen (LLM's) classificatie, attribuutextractie en normalisatie automatiseren, waardoor de gegevenskwaliteit en -volledigheid worden verbeterd.
Bron: Habr — хаб ИИ —
origineel