L’Intelligenza Artificiale e la sua versione Generativa non “risolvono” il problema della Data Quality, ma sicuramente ne modificano e allargano i confini: la rapida evoluzione nel mondo del Data Management e in particolare l’improvvisa esplosione di queste tecnologie hanno giustamente spostato l’attenzione su temi “hype” strategici ed interessanti.

Costruire il migliore modello IA è un’impresa particolarmente difficile, se non abbiamo a disposizione grosse moli di dati che siano giudicati affidabili. Da un lato, infatti, la quantità di dati e informazioni che i modelli richiedono per funzionare amplifica i rischi derivanti dalla scarsa qualità di tali informazioni. Dall’altro, l’Intelligenza Artificiale può essere di grande aiuto nel supportare i processi di gestione della qualità dei dati (es. Augmented Data Quality) nei diversi stadi dalla progettazione, fino alla esecuzione dei controlli stessi.

Questo white paper spiega come impostare un sistema di controlli sui dati per creare valore in azienda, a partire dalla definizione e dalle tipologie dei controlli, fino al modello di funzionamento di un sistema “Hub & Spoke” per governare la qualità dei dati.