Телеком

Сейчас правки в устаревшие фактические сведения — цифры, даты, имена, географические названия и т. п. — волонтеры вносят вручную.

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?