20、机器学习数据治理：数据丰富、整合与实体解析

机器学习数据治理：数据丰富、整合与实体解析

在机器学习（ML）领域，数据质量和预处理是构建准确、可靠模型的关键。本文将深入探讨业务规则检查、数据丰富与整合、外部数据合并以及实体解析等重要环节，揭示它们在保障数据质量和提升模型性能方面的重要作用。

1. 业务规则检查：保障模型可解释性与透明度

业务规则检查在维护ML模型的可解释性和透明度方面起着至关重要的作用。在当今时代，模型的可解释性是一个关键问题，清晰定义和一致应用的业务规则能使ML模型的输出更符合业务的运营逻辑和决策框架。

例如，零售企业可能会根据竞争压力或消费者行为的变化调整其定价和折扣规则。确保这些更新后的规则反映在数据验证过程中，对于维持ML模型的相关性和准确性至关重要。这需要一个支持持续监控和更新业务规则的数据治理框架，使ML模型始终与当前的业务目标和约束保持一致。

再如，信用评分模型通过纳入业务规则检查来执行贷款标准，其产生的分数更容易向内外部利益相关者解释，从而确保模型的决策可被信任和验证。

2. 数据丰富与整合：提升数据质量与模型性能

数据丰富是指用额外信息增强现有数据集，这些信息可以来自外部来源、第三方数据或从现有数据中派生新特征。这一过程对于提供更全面、细致的数据集，提高ML模型的准确性和稳健性至关重要。

从治理角度来看，数据丰富必须谨慎管理，以确保添加的数据可靠、相关且符合监管标准。具体操作步骤如下：
1. 验证外部数据的准确性。
2. 确保其与原始数据集对齐。
3. 保持数据丰富来源和方法的透明度。

数据整合则是将来自不同来源或系统的数据合并为一个统一的数据集，用于ML模型