Средства оценки качества данных (DQA) c функцией Дообучение

Средства оценки качества данных (СОКД, англ. Data Quality Assessment Tools, DQA) — это программные инструменты для анализа и измерения ключевых параметров данных: точности, полноты, согласованности и актуальности. Они позволяют выявлять дефекты данных, формировать отчётные метрики и выдавать рекомендации по их улучшению на основе заданных критериев и эталонных образцов.

Оценка качества данных — это комплексная деятельность, направленная на анализ и измерение ключевых параметров данных с целью выявления их дефектов и определения степени соответствия установленным критериям и эталонным образцам. Она включает в себя применение различных методов и инструментов для анализа точности, полноты, согласованности и актуальности данных, а также разработку рекомендаций по их улучшению. В рамках оценки качества данных осуществляется выявление и классификация ошибок, анализ причин их возникновения и разработка мер по минимизации рисков, связанных с использованием некачественных данных в бизнес-процессах и принятии решений.

Оценка качества данных как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• анализ точности и полноты данных,
• выявление несоответствий и аномалий в данных,
• измерение уровня согласованности данных в различных системах,
• определение актуальности данных относительно текущих бизнес-процессов,
• формирование отчётных метрик для мониторинга качества данных,
• разработка рекомендаций по улучшению качества данных на основе анализа.

Важную роль в процессе оценки качества данных играют цифровые (программные) решения, которые автоматизируют рутинные операции, обеспечивают масштабируемость анализа и повышают его точность. Средства оценки качества данных (СОКД) позволяют существенно сократить время на анализ больших объёмов информации, обеспечивают стандартизированный подход к оценке параметров данных и способствуют повышению общего уровня информационной культуры в организации.

Средства оценки качества данных предназначены для анализа и измерения ключевых параметров данных, таких как точность, полнота, согласованность и актуальность. Эти системы позволяют проводить комплексную диагностику состояния данных, выявлять различные дефекты, включая пропуски, дубликаты, противоречия и аномалии, а также оценивать уровень соответствия данных установленным критериям и эталонным образцам.

На основе проведённого анализа средства оценки качества данных формируют отчётные метрики, которые дают количественную и качественную оценку состояния данных, и выдают рекомендации по их улучшению. Это позволяет организациям оптимизировать процессы управления данными, повышать надёжность и эффективность принятия решений, снижать риски, связанные с использованием некачественных данных, и улучшать общую производительность бизнес-процессов.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

По экспертной оценке Soware, в 2026 году на рынке программных приложений функционального класса «Средства оценки качества данных» (СОКД) можно ожидать усиление тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением требований к аналитическим возможностям таких систем. Среди ключевых трендов будут:

• Расширение применения методов машинного обучения и ИИ. СОКД будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического выявления аномалий и паттернов в данных, что повысит точность оценки и сократит время анализа.

• Интеграция с системами управления данными. СОКД станут более тесно интегрироваться с платформами управления данными (Data Management Platforms), что позволит обеспечить непрерывный мониторинг и улучшение качества данных в реальном времени.

• Развитие мультимодальных возможностей анализа. ПО будет поддерживать анализ не только структурированных, но и неструктурированных данных (текст, изображения, аудио), что расширит сферы применения СОКД.

• Усовершенствование механизмов обеспечения конфиденциальности. В СОКД будут внедряться более продвинутые методы анонимизации и шифрования данных, что позволит работать с чувствительными данными, соблюдая требования законодательства.

• Повышение автоматизации процессов коррекции данных. Системы будут предлагать не только рекомендации по улучшению качества данных, но и автоматически применять корректирующие алгоритмы на основе установленных правил и моделей.

• Развитие облачных решений. СОКД будут всё чаще предоставляться как облачные сервисы, что обеспечит гибкость масштабирования, снизит затраты на инфраструктуру и упростит доступ к инструментам оценки качества данных.

• Усиление фокуса на объяснимости результатов анализа. Разработчики будут уделять больше внимания созданию интерпретируемых моделей и алгоритмов, чтобы пользователи могли понимать логику принятия решений системами СОКД и доверять их выводам.