데이터가 핵심인 데이터 경제와 AI 시대에는 모든 산업 분야에서 데이터 기반의 의사결정 의존도가 높아지고 있어 데이터의 신뢰성을 높이는 데이터 품질 평가가 중요해지고 있습니다. 데이터 품질 평가는 잘못된 의사결정을 방지할 수 있고, 비용 관리 비용을 줄이고, 데이터 관리 프로세스를 효율화하고, 고품질의 데이터로 신뢰를 높이며, 관련 규제를 준수하는 데 필수 요소입니다.

데이터 산업에 있어서 데이터 품질평가는 데이터의 정확성, 완결성, 일관성 등을 평가하여 데이터의 신뢰성을 높이고 이는 데이터 이용자의 확대와 데이터 거래를 활성화합니다.

또한 AI 발전 면에서도 고품질의 데이터는 AI 모델의 학습 성능을 향상시키고 더 정확한 예측 결과를 도출하는 데 기여하고 편향된 데이터를 식별하고 제거하여 AI 모델의 편향 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

이 웨비나에서는 데이터 품질 평가와 개선을 위한 올인원 솔루션인 데이터 클리닉을 통해 조직과 기업이 데이터 활용을 높이는 데이터 품질평가와 개선 전략을 제시합니다. 이와 더불어 데이터 중심의 AI 패러다임, 시장에서의 데이터 품질에 대한 요구사항, 그리고 데이터 품질관리에 필요한 기술과 페블러스의 데이터 클리닉 솔루션의 활용법도 살펴봅니다.