Aquatic Informatics™ 宣布推出一种新的自动化数据验证工具，该工具可以在 Aquarius™ 平台中主动监测和管理地下水、洪水和水质。
新工具 HydroCorrect™ 使用机器学习来转变数据质量保证和质量控制 (QA/QC) 流程，以自动化和标准化工作流程、检测数据异常、确保合规性并在整个组织范围内执行数据标准，从而导致呈指数级增长减少在 QA/QC 流程上花费的时间和资源。
该工具就如何应对环境事件和影响长期决策提供即时建议，同时确保驱动这些建议的数据是有根据的、可靠的和及时的。
Aquatic Informatics 产品副总裁 Michael McCormick 表示：“异常检测和校正是处理时间序列数据的最重要和最耗时的要素之一，并且随着数据量的增长，它正成为一个更大的问题。” “Aquarius 已经提供了先进的工具来帮助用户快速查看和纠正错误的测量值。借助机器学习技术，HydroCorrect 将通过自动化和标准化工作流程转变 QA/QC 流程，从而节省时间并提高数据质量。”
降低 QA/QC 的成本
组织在 QA/QC 过程中投入了大量时间。HydroCorrect 减少了平凡的工作，使熟练的工人能够执行更高价值和更具吸引力的任务，这些任务可能会对做出更好的数据驱动决策产生影响。
使用机器学习技术可以毫不费力地验证来自众多来源的水数据，而基于建议的方法意味着用户始终保持控制，同时节省手动 QA/QC 流程的时间。现有的 Aquarius 用户可以实施 HydroCorrect，以了解自动化 QA/QC 流程的好处。
