Машинное обучение может помочь в автоматизации управления качеством данных несколькими способами:

• Быстрая сортировка данных. 2 Алгоритмы машинного обучения позволяют сортировать различные типы документов, электронных писем, изображений, видео и других данных, которые хранятся на серверах. 2
• Идентификация одноразовых данных. 2 Машинное обучение способно определить данные, которые редко или никогда не будут использоваться. 2 Например, алгоритмы могут выявить записи или данные, которые не были доступны за определённый период, и удалить устаревшую информацию. 2
• Эффективная группировка данных. 2 Машинное обучение может повысить эффективность процесса за счёт автоматической разработки «сопоставлений» между репозиторием данных приложений и источниками данных. 2 Это снижает время на интеграцию и агрегацию. 2
• Помощь в организации хранения данных. 2 Машинное обучение помогает понять часто используемые данные и выяснить, какие из них редко или совсем не применяются. 2 Алгоритмы могут автоматически хранить данные в медленном или быстром режиме, в зависимости от бизнес-требований. 2
• Автоматическая интерпретация табличных данных. 3 С помощью алгоритмов машинного обучения анализируются и выявляются важные зависимости между переменными в представленных данных. 3 Это позволяет выявлять закономерности, которые могут быть использованы для формирования гипотез и предложений по оптимизации продукта. 3