data-quality-automation

Mga punto ng artikulo:

  • Ang kalidad ng datos ay mahalaga sa paggamit ng AI, lalo na sa paghawak ng unstructured data.
  • Si Anomalo, gamit ang teknolohiya mula sa AWS, ay nag-aalok ng awtomatikong solusyon para sa pagsusuri at pag-aayos ng datos.
  • Ang tamang paggamit ng datos at pagsunod sa mga regulasyon ay susi upang maging epektibo at mapagkakatiwalaan ang AI sa negosyo.
Magandang umaga, si Haru ito—ngayon ay 2025‑06‑21, at habang ang araw ay dahan-dahang sumisilip, pag-uusapan natin ang isang tahimik ngunit mahalagang bahagi ng AI: ang kalidad ng datos at kung paano ito pinapahusay nina Anomalo at AWS.

AI at Kalidad ng Datos

Sa panahon ngayon kung saan mabilis ang pag-usbong ng teknolohiya, lalo na sa larangan ng artificial intelligence (AI), hindi na bago sa atin ang balita tungkol sa mga bagong modelo o makabagong gamit ng AI. Pero sa likod ng mga matatalinong chatbot at awtomatikong pagsusuri ng dokumento, may isang mahalagang bahagi na madalas hindi napapansin: ang kalidad ng datos. At dito pumapasok ang papel ng mga kumpanyang tulad ng Anomalo at Amazon Web Services (AWS), na kasalukuyang nangunguna sa pagtugon sa isa sa pinakamalaking hamon sa AI—ang paghawak at pagsasaayos ng unstructured data.

Unstructured Data at Hamon

Para mas madaling maunawaan, isipin mo ang unstructured data bilang tambak ng papel—mga scanned report, email, transcript ng tawag, o social media post—na walang malinaw na format. Hindi ito kasing linis o organisado gaya ng spreadsheet. At para magamit ito sa AI, kailangang una itong ayusin, linisin, at tiyaking tama ang nilalaman. Ang problema? Mahirap itong gawin nang mano-mano at sobrang tagal bago matapos.

Solusyon mula kay Anomalo

Dito pumapasok si Anomalo. Gamit ang teknolohiya mula sa AWS, nakabuo sila ng paraan para awtomatikong suriin at ayusin ang ganitong uri ng datos. Sa halip na tao ang magbabasa isa-isa ng libu-libong dokumento, ginagamit nila ang machine learning para hanapin agad kung may kulang, mali, o paulit-ulit na impormasyon. Halimbawa, kung may PDF file na hindi mabasa nang buo o may sensitibong impormasyon tulad ng address o ID number, agad itong natutukoy at pwedeng i-flag para sa masusing pagsusuri.

Pagsunod sa Privacy Laws

Isa pang magandang tampok ay ang kakayahan nitong sumunod sa mga batas ukol sa privacy at seguridad. Sa dami ng regulasyon ngayon tulad ng GDPR sa Europa o CCPA sa California, malaking bagay para sa mga kumpanya na may tool silang makakatulong sumunod dito. Ang Anomalo ay may kakayahang alisin o itago ang personal na impormasyon mula pa lang sa simula.

Lakas ng AWS

Hindi rin ito basta simpleng tool lang. Ginagamit nito ang lakas ng AWS—mula storage hanggang computing power—para maproseso ang malalaking volume ng data nang mabilis at ligtas. Pwede rin itong i-deploy bilang software-as-a-service (SaaS) o kaya’y gamitin nang direkta mula sa sariling cloud environment ng kumpanya.

Pagbabago sa Negosyo

Kung babalikan natin ang naging direksiyon nitong mga nakaraang taon, makikita nating nagkaroon talaga ng pagbabago. Dati-rati, karamihan sa mga kumpanya ay nakatuon lang sa paggawa o pagbili ng pinakamalaking AI model. Pero habang bumababa na ang gastos para gumawa nito at dumarami na rin ang pagpipilian, napagtanto nilang hindi sapat iyon. Ang tunay na laban ngayon ay nasa kalidad at access sa tamang datos—at dito nagsimulang pumasok si Anomalo bilang mahalagang bahagi ng solusyon.

Pagsusuri at Pag-unlad

Noong nakaraang taon pa lang ay nagsimula nang tumutok si Anomalo sa structured data quality monitoring—ibig sabihin ay yung mas organisadong klase ng datos gaya ng nasa database. Ngayon naman ay pinalawak nila ito para isama pati unstructured data. Ibig sabihin nito’y consistent sila pero sabay ding lumalawak ayon sa pangangailangan.

Mahalagang Papel ni Anomalo

Sa kabuuan, makikita natin kung gaano kahalaga ang papel nina Anomalo at AWS hindi lang bilang tagapagbigay-serbisyo kundi bilang katuwang din para gawing mas kapaki-pakinabang at mapagkakatiwalaan ang AI para sa negosyo. Hindi ito tungkol lang sa pagkakaroon ng matalinong system kundi tungkol din sa pagiging responsable—sa paggamit ng tamang datos, pagsunod sa batas, at pagbibigay halaga sa tiwala.

AI Tools para sa Lahat

Para sa atin namang karaniwang gumagamit o nagtatrabaho malapit sa teknolohiya pero hindi eksperto rito, mainam malaman na habang patuloy tayong naaaliw o natutulungan ng AI tools araw-araw, may mga kumpanyang tahimik pero epektibong gumagawa upang tiyaking maayos at ligtas itong gumagana. Sa huli, kahit gaano pa katalino ang isang AI model, kung galing ito sa maling datos—mali rin ang magiging resulta. Kaya’t oo nga pala: minsan talaga nasa likod-bahay nakatago ang tunay na bayani.

Hanggang sa muli, nawa’y manatili tayong mapanuri at mapagpasalamat sa mga tahimik na teknolohiyang gumagawa ng malaking pagbabago sa likod ng ating araw-araw.

Paliwanag ng termino

Unstructured Data: Ito ay mga datos na hindi nakaayos sa isang tiyak na format, tulad ng mga email, social media posts, o scanned documents. Mahirap itong suriin at gamitin dahil wala itong malinaw na estruktura.

Machine Learning: Isang bahagi ng AI kung saan ang mga computer ay natututo mula sa karanasan at datos upang makagawa ng mga desisyon o prediksyon nang hindi kinakailangang i-program sila nang detalyado.

Software-as-a-Service (SaaS): Isang modelo ng pagbibigay ng software kung saan ang mga gumagamit ay nagbabayad para sa access sa isang application sa internet, imbis na bumili at mag-install ng software sa kanilang sariling computer.