تؤثر جودة بيانات الشركة على نتائج تطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر من اختيار النموذج. ولا تدرك الشركات ذلك إلا خلال المرحلة التجريبية، عندما تعطي الحلول إجابات خاطئة، ولا يكون السبب في ذلك هو التكنولوجيا، بل البيانات الأولية. هناك أربعة مشاكل شائعة: وجود نفس العميل أو المنتج مسجلاً عدة مرات بأشكال مختلفة، وجود قيم مفقودة في الحقول التي يستند إليها اتخاذ القرار، وتضارب البيانات بين الأنظمة، ووجود مستندات في صيغة يتعذر معالجتها، مثل النسخ الممسوحة ضوئيًا التي لا يحتوي نصها على بيانات معترف بها، والجداول المضمنة كصور. لذلك، قبل التنفيذ، قم بإجراء جرد موجز للبيانات التي سيستخدمها الحل، وقم بتعديل تلك التي يعتمد عليها النتيجة على الأقل. أدرج إعداد البيانات في ميزانية المشروع، فغالبًا ما يكون هذا هو البند الأكبر فيها.
انظر أيضًا: تدقيق البيانات، توحيد البيانات، RAG على المحتوى الخاص بالشركة.
