論文の概要: A Theoretical Framework for AI-driven data quality monitoring in high-volume data environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08576v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 07:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:04:57.379097
• Title: A Theoretical Framework for AI-driven data quality monitoring in high-volume data environments
• Title（参考訳）: 高ボリュームデータ環境におけるAI駆動型データ品質モニタリングのための理論的枠組み
• Authors: Nikhil Bangad, Vivekananda Jayaram, Manjunatha Sughaturu Krishnappa, Amey Ram Banarse, Darshan Mohan Bidkar, Akshay Nagpal, Vidyasagar Parlapalli,
• Abstract要約: 本稿では,高ボリューム環境におけるデータ品質維持の課題に対処するために,AIによるデータ品質監視システムに関する理論的枠組みを提案する。 本稿では,ビッグデータのスケール,速度,多様性の管理における従来の手法の限界について検討し,高度な機械学習技術を活用した概念的アプローチを提案する。 主なコンポーネントは、インテリジェントデータ取り込み層、適応前処理機構、コンテキスト認識機能抽出、AIベースの品質評価モジュールなどである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2753215270475886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a theoretical framework for an AI-driven data quality monitoring system designed to address the challenges of maintaining data quality in high-volume environments. We examine the limitations of traditional methods in managing the scale, velocity, and variety of big data and propose a conceptual approach leveraging advanced machine learning techniques. Our framework outlines a system architecture that incorporates anomaly detection, classification, and predictive analytics for real-time, scalable data quality management. Key components include an intelligent data ingestion layer, adaptive preprocessing mechanisms, context-aware feature extraction, and AI-based quality assessment modules. A continuous learning paradigm is central to our framework, ensuring adaptability to evolving data patterns and quality requirements. We also address implications for scalability, privacy, and integration within existing data ecosystems. While practical results are not provided, it lays a robust theoretical foundation for future research and implementations, advancing data quality management and encouraging the exploration of AI-driven solutions in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高ボリューム環境におけるデータ品質維持の課題に対処するために,AIによるデータ品質監視システムに関する理論的枠組みを提案する。 本稿では,ビッグデータのスケール,速度,多様性の管理における従来の手法の限界について検討し,高度な機械学習技術を活用した概念的アプローチを提案する。 我々のフレームワークは、リアルタイムでスケーラブルなデータ品質管理のための異常検出、分類、予測分析を組み込んだシステムアーキテクチャの概要を述べる。 主なコンポーネントは、インテリジェントデータ取り込み層、適応前処理機構、コンテキスト認識機能抽出、AIベースの品質評価モジュールなどである。 継続的学習のパラダイムは私たちのフレームワークの中心であり、進化するデータパターンと品質要件への適応性を保証する。 また、既存のデータエコシステム内でのスケーラビリティ、プライバシ、統合といった問題にも対処しています。 実際の成果は提供されていないが、将来の研究と実装のための堅牢な理論的基盤を築き、データ品質管理を推進し、動的環境におけるAI駆動ソリューションの探索を奨励している。

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