Fair Data Auditor

Fair Data Auditor tilbyr automatiserte, reprodukerbare vurderinger av datarettferdighet for datasett som brukes i analyse og ML. Målgruppen inkluderer forskere, datafagfolk, styringsgrupper og samsvarsansvarlige som trenger robuste, auditable KPI-er før modellering eller rapportering.
Verktøyet profilerer attributter, beregner rettferdighets- og representativitetsmetrikker og genererer styringsvennlige rapporter. Konseptuelt kombinerer det datasettprofilering med metrikkberegning og kvalitetsvurdering for å avdekke hvor data undervurderer grupper eller innfører skjevhet.
Det støtter både numeriske og kategoriske egenskaper, håndterer manglende data og kan bruke vektlegging eller sampling for robuste estimater. Et nøkkelskiller er ende-til-ende auditable arbeidsflyt som produserer maskinlesbare utdata og menneskelige fortellinger for styringsdokumentasjon.
Tilleggsmoduler og lokalisering gjør det mulig å tilpasse til regionale standarder og personvernkrav. Bruksområder inkluderer pre-deployment datavesting for ML-pipelines, dokumentasjon av dataleverandører og skjevhetsrisiko, samt interne revisjoner for forskningsgrupper.
Løsningen vektlegger åpenhet, reproduserbarhet og konkrete avhjapningsforslag, slik at team kan kvantifisere risiko, sammenligne datasett og begrunne styringsbeslutninger. Nøkkelfunksjoner: datasettprofilering, rettferdighetsmetrikker (paritet, disparate impact, like muligheter hvor applicable), representativitetskontroller, kvalitetsvurdering og eksportable rapporter for datakataloger, styringsdashboards og samsvarssystemer.