Fair Data Auditor

Fair Data Auditor tilbyder automatiserede, reproducerbare vurderinger af dataretfærdighed for datasæt, der bruges i analyse og ML. Målgruppen omfatter forskere, dataingeniører, styringsteams og compliance-ansvarlige, der har brug for præcise, auditable KPI’er før modellering eller rapportering.
Værktøjet profilerer attributter, beregner retfærdigheds- og repræsentativitetsmetrikker og genererer governance-venlige rapporter. Konceptuelt kombinerer det data-profilering med metrikberegninger og kvalitetsvurdering for at afsløre, hvor data muligvis underrepræsenterer grupper eller indfører bias.
Det understøtter både numeriske og kategoriske funktioner, håndterer manglende data og kan anvende vægtning eller sampling for robuste skøn. En nøgledifferentierer er end-to-end auditable workflow, der producerer maskinlæsbart output og menneskelige narrativer til governance-dokumentation.
Yderligere modulære metrikker og lokalisering gør det muligt at tilpasse til regionale standarder og persondataregler. Anvendelsesområder inkluderer pre-deployment data vetting for ML-pipelines, dokumentation af dataafstamning og bias-risici samt interne revisioner for forskningsgrupper.
Løsningen lægger vægt på gennemsigtighed, reproducerbarhed og konkrete afhjælpningstiltag, så teams kan kvantificere risiko, sammenligne datasæt og begrunde governance-beslutninger. Nøglefunktioner omfatter datasætsprofiler, retfærdighedsmetrikker (paritet, disparate impact, lige muligheder hvor det er relevant), repræsentativitetskontrol, kvalitetsvurdering og eksportérbare rapporter til dataordsbøger, governance-dashboards og overholdelsessystemer.