W erze wszechobecnego wykorzystania danych, ich jakość staje się nie tylko pożądanym standardem, ale wręcz warunkiem koniecznym dla skutecznego funkcjonowania każdej organizacji. Jeszcze do niedawna uznawana była za „dobre praktyki”, dziś jest fundamentem udanych strategii biznesowych opartych o analitykę czy sztuczną inteligencję. Nic dziwnego, że w obliczu masowego wdrażania narzędzi opartych na dużych modelach językowych (LLM – Large Language Models), temat jakości danych powraca ze zdwojoną siłą. Bo choć AI oferuje potężne możliwości przetwarzania informacji, bez odpowiednich danych – nadal pozostaje podatna na klasyczny problem: „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”.
Tradycyjne podejście do zarządzania jakością danych opierało się na ręcznym tworzeniu reguł, walidacjach, testach spójności i integracjach między systemami. W czasach, gdy większość firm operowała na jednym głównym magazynie danych, to podejście było wystarczające. Obecnie organizacje muszą pracować z dziesiątkami, jeśli nie setkami, źródeł danych, z różnymi strukturami, formatami i często odległymi systemami odpowiedzialności. To powoduje, że manualne podejście do kontroli jakości kompletnie się nie sprawdza. Automatyzacja nie jest już tylko rozwiązaniem wartym rozważenia — stała się koniecznością. To właśnie tutaj modele językowe, takie jak ChatGPT, otwierają nowe możliwości.
Na pierwszy rzut oka wydaje się, że AI może sama „naprawić” swoje problemy – i choć brzmi to paradoksalnie, w wielu przypadkach faktycznie tak się dzieje. Przykładem może być wykorzystanie modeli LLM do oczyszczania zbiorów danych dotyczących interakcji użytkownika w aplikacjach mobilnych, które następnie służą do trenowania innych modeli rekomendacyjnych. LLM potrafią wykrywać brakujące informacje, domyślać się kontekstu na podstawie wzorców i uzupełniać lub prostować dane zgodnie z wymogami logicznymi. W teorii – doskonałe wsparcie.
Jednak przy bliższym spojrzeniu ujawniają się ograniczenia. Modele językowe, działając bez nadzoru lub wytycznych, mogą popełniać błędy, które trudne są do wykrycia na poziomie mikro – a bardzo kosztowne w dłuższej perspektywie. Skalowalność również okazuje się problemem: przetwarzanie petabajtów danych wyłącznie przy pomocy LLM, bez optymalnych zasad i modelu działania, jest po prostu nierealne. W takich przypadkach „szybkie łatanie danych” zamienia się w niekończące się poprawki i problemy z utrzymaniem spójności.
Zatem gdzie leży złoty środek? Odpowiedź tkwi w przemyślanym zastosowaniu AI – czyli wykorzystaniu jej do automatyzowania tworzenia reguł jakości danych, a nie do bezpośredniego korygowania danych bez kontekstu. Modele takie jak ChatGPT mogą analizować niewielkie próbki danych i na ich podstawie wygenerować zestaw ogólnych reguł walidacyjnych. Te reguły (np. „wartość kolumny 'wiek’ nie może być mniejsza niż 0” lub „pole ’email’ powinno zawierać znak @”) można potem wdrożyć z użyciem skalowalnych technologii przetwarzania danych, takich jak Spark czy Flink. Co istotne, te reguły są nie tylko skalowalne, ale też łatwe do przeniesienia pomiędzy podobnymi zbiorami danych – bez potrzeby każdorazowego uruchamiania modelu AI.
Dzięki takiemu podejściu transformujemy AI z „zmatowionej kuli naprawiającej wszystko” w inżynierskie narzędzie wspierające ludzi i systemy. Modele językowe stają się tutaj punktem wyjścia do budowy logicznych struktur, które można testować, śledzić i systematycznie poprawiać. W praktyce oznacza to mniejsze ryzyko błędów związanych z „halucynacjami” modeli i większą przewidywalność działania.
Nie można jednak zapominać o wyzwaniach związanych z wdrażaniem takiej logiki. Modele językowe, mimo swojej zaawansowanej natury, nie są pozbawione ograniczeń — problemy z kontekstem, uogólnieniem czy interpretacją danych wejściowych nadal się zdarzają. Dlatego też nadzór człowieka oraz kontrola zmian pozostają nieodzownym elementem każdego wdrożenia. Dodatkowo potrzebne są narzędzia umożliwiające orkiestrację całego procesu – od wygenerowania reguł, przez ich testowanie, po zastosowanie w skalowalnych silnikach przetwarzania danych.
Zastosowanie sztucznej inteligencji do zarządzania jakością danych to nie moda ani tymczasowa ciekawostka. To strategiczny wybór, który – jeśli zostanie poprawnie wdrożony – może stanowić przewagę konkurencyjną na przestrzeni kolejnych lat. Sukces nie zależy więc od samego faktu wdrożenia modeli językowych, lecz od tego, jak inteligentnie zostaną one wykorzystane — z uwzględnieniem specyfiki danych, celów biznesowych oraz istniejących procesów analitycznych w firmie.
Przyszłość zarządzania jakością danych bez wątpienia będzie powiązana z AI. Pytanie, które warto zadać sobie już dziś, brzmi: czy nasza organizacja jest gotowa, by skorzystać z jej pełnego potencjału w sposób odpowiedzialny i świadomy?
