Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных

Документ «Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных» предназначен для установления требований и рекомендаций по обеспечению качества данных, используемых в аналитике и машинном обучении. Он охватывает широкий спектр аспектов, связанных с управлением данными, что делает его актуальным для организаций, работающих в области информационных технологий и искусственного интеллекта.

Основные регламентируемые аспекты включают методы оценки качества данных, параметры, используемые для измерения, и процедуры, необходимые для поддержания высокого уровня данных. В документе подробно рассматриваются такие параметры, как полнота, точность, согласованность и актуальность данных, что позволяет пользователям систематически подходить к управлению качеством данных на всех этапах их жизненного цикла.

Технические детали, описанные в стандарте, включают условия испытаний, методы классификации данных и измеряемые величины, что позволяет проводить объективную оценку качества данных. Стандарт также предлагает подходы к документированию и мониторингу изменений в данных, что способствует более эффективному управлению и контролю качества в процессе их обработки и анализа.

Целевая аудитория данного стандарта включает производителей программного обеспечения, аналитиков данных, лаборатории, а также контролирующие органы, заинтересованные в обеспечении качества данных для различных приложений. Стандарт служит важным ориентиром для организаций, стремящихся улучшить процессы управления данными и повысить их надежность.

Практическое значение стандарта заключается в его влиянии на безопасность, качество и совместимость данных, что, в свою очередь, способствует повышению эффективности аналитических процессов и машинного обучения. Соблюдение рекомендаций, изложенных в документе, позволяет организациям минимизировать риски, связанные с использованием некачественных данных, и гарантирует соответствие современным требованиям в области информационных технологий.

В проекте могут быть внесены изменения и дополнения, касающиеся уточнения методов оценки и новых подходов к управлению качеством данных, что отражает динамичное развитие технологий и потребностей рынка. Эти изменения направлены на улучшение практик работы с данными и адаптацию к новым вызовам, возникающим в области искусственного интеллекта и машинного обучения.