ഒരു സംശയവുമില്ലാതെ, ജനറേറ്റീവ് AI (GenAI), ക്ലൗഡ് മൈഗ്രേഷൻ തുടങ്ങിയ സംരംഭങ്ങൾ ഈ വർഷം സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നവരിലും ഡാറ്റാ നേതാക്കൾക്കിടയിലും ശ്രദ്ധ ആകർഷിച്ചു, കാരണം ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവരുടെ ബിസിനസ്സിന് എങ്ങനെ അർത്ഥമാക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു. ഈ പ്രവണത 2024-ലും തുടരുമെന്ന് തോന്നുന്നു, കാരണം ഗാർട്ട്‌നറുടെ മിക്കവാറും എല്ലാ തന്ത്രപ്രധാന പ്രവചനങ്ങളും AI-യെയും അതിന്റെ സ്വാധീനത്തെയും ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ്. കൂടാതെ, 2027 ഓടെ, AI-യുടെ ഉൽപ്പാദന മൂല്യം ഒരു ആയി അംഗീകരിക്കപ്പെടുമെന്ന് അനലിസ്റ്റ് സ്ഥാപനം അഭിപ്രായപ്പെടുന്നു. പ്രാഥമിക സാമ്പത്തിക സൂചകം ദേശീയ ശക്തിയുടെ.
ജനറേറ്റീവ് AI buzz മറ്റേതൊരു പോലെ അവഗണിക്കാൻ പാടില്ല ഡാറ്റ തന്ത്രം, ഡാറ്റയും അനലിറ്റിക്‌സ് പ്രൊഫഷണലുകളും അവരുടെ മുൻഗണനകളിൽ വളരെ വ്യക്തവും ബിസിനസ് പ്ലാനുകൾ, മുൻഗണനകൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ എന്നിവയുമായി യോജിപ്പിച്ച് നിൽക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.
വരും വർഷത്തിൽ, സ്ഥാപനങ്ങൾ കൂടുതൽ ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് രീതികൾ വിലയിരുത്തുകയും നവീകരിക്കുകയും ചെയ്യും; AI എപ്പോൾ നടപ്പിലാക്കണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക; ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കുകളിൽ സെമാന്റിക് മെറ്റാഡാറ്റ വഹിക്കുന്ന പങ്ക് നന്നായി മനസ്സിലാക്കുക; യുടെ ദത്തെടുക്കൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തുക വിജ്ഞാന ഗ്രാഫുകൾ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളും (എൽഎൽഎം) ലേബൽ ചെയ്ത പ്രോപ്പർട്ടി ഗ്രാഫുകളും (എൽപിജി) റിസോഴ്‌സ് വിവരണ ചട്ടക്കൂടുകളും (ആർ‌ഡി‌എഫ്) സംയോജിപ്പിച്ച് ഇത് നയിക്കപ്പെടും.
2024-ൽ, ഡാറ്റയും വിജ്ഞാന മാനേജുമെന്റ് ട്രെൻഡുകളും ഉൾപ്പെടും:
1. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ (അവസാനം) AI-യെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ഹൈപ്പിനെ നിയന്ത്രിക്കും.
GenAI-യെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള കാതടപ്പിക്കുന്ന ശബ്ദം ഉയർന്നുവരുമ്പോൾ, ഈ വിനാശകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയോട് യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ സമീപനം വളർത്തിയെടുക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ നിർബന്ധിതരാകും. ഇത് ജിപിയു-കളുടെ കുറവ്, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ കാലാവസ്ഥാ ഇഫക്റ്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യത, ധാർമ്മികത, പക്ഷപാതം, കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ ഭരണം എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള AI പ്രതിസന്ധിയാണെങ്കിലും, ഈ വെല്ലുവിളികൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് കൂടുതൽ വഷളാകും. ആദ്യം GenAI പ്രയോഗിക്കുന്നത് മൂല്യവത്താണ്.
കോർപ്പറേറ്റ് സമ്മർദ്ദങ്ങൾ "AI ഉപയോഗിച്ച് എന്തെങ്കിലും ചെയ്യാൻ" ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രേരിപ്പിക്കുമെങ്കിലും, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ആദ്യം വരികയും മുൻ‌ഗണനയായി തുടരുകയും വേണം. എല്ലാത്തിനുമുപരി, അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ സംഘടിതവും പങ്കിടാവുന്നതും പരസ്പരബന്ധിതവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് GenAI മോഡലുകൾ വിശ്വസനീയവും വിശ്വസനീയവും നിർണ്ണായകവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതും ധാർമ്മികവും പക്ഷപാതത്തിൽ നിന്ന് മുക്തവുമാണോ എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് പോലെ തന്നെ നിർണായകമാണ്.
ഉൽപ്പാദനത്തിൽ GenAI സൊല്യൂഷനുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവരുടെ ബൗദ്ധിക സ്വത്ത് സംരക്ഷിക്കുകയും ബാധ്യതാ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള ആസൂത്രണം നടത്തുകയും വേണം. കാരണം, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ ആളുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ GenAI-ന് കഴിയുമെങ്കിലും, LLM-കൾക്ക് പ്രൊഫഷണൽ ബാധ്യതാ ഇൻഷുറൻസ് ഇല്ല. ഇതിനർത്ഥം, GenAI ഉൾപ്പെടുന്ന ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾക്ക് ഇപ്പോഴും വിപുലമായ "ഹ്യൂമൻസ്-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്" ഇടപെടൽ ആവശ്യമായി വരും, അത് ഏത് കാര്യക്ഷമത നേട്ടങ്ങളും ഓഫ്സെറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
2024-ൽ, GenAI മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡ് പാലിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് പുതിയ ഇന്റർഫേസുകൾ ചേർത്ത് വെണ്ടർമാർ അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന ഓഫറുകളുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നത് കാണുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇവ ബോൾട്ട്-ഓൺ ബാൻഡ്-എയ്ഡുകളല്ലാതെ മറ്റൊന്നുമല്ലെന്ന് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം പോലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിനും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ഏകീകൃതവും അർത്ഥപരമായി സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ആക്സസ് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് വ്യക്തമായ ഒരു ഡാറ്റാ സ്ട്രാറ്റജി സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതും അതുപോലെ തന്നെ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും ബിസിനസ്സ് നയിക്കുന്നതുമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് കൂടാതെ, AI/ML മോഡലുകൾ ആശയത്തിന്റെ തെളിവ് മറികടക്കാൻ പാടുപെടുകയും ആത്യന്തികമായി ഹൈപ്പ് നൽകുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ "മോശം ഡാറ്റാ ടാക്സ്" നൽകുന്നത് തുടരും.
2. LLM-കളും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒത്തുചേരലും കാരണം വിജ്ഞാന ഗ്രാഫ് സ്വീകരിക്കൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തും.
വിജ്ഞാന ഗ്രാഫുകൾ (കെജി) സ്വീകരിക്കുന്നത് മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകം ആവശ്യമായ ഡൊമെയ്ൻ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വിപുലമായ (ചെലവേറിയ) പ്രക്രിയയാണ്. ടാക്സോണമികളുടെ പരിണാമം, എന്റിറ്റികളെ തരംതിരിക്കുക, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പുതിയ പ്രോപ്പർട്ടികൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ തുടങ്ങി നിരവധി ജോലികൾ LLM-കൾക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ശരിയായി ചെയ്തു, LLM-കൾക്ക് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനുള്ള ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും, കാരണം ശരിയായ ടൂളുകൾക്കും രീതിശാസ്ത്രത്തിനും ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന പൈപ്പ്ലൈനുകളുടെ ഗുണനിലവാരം നിയന്ത്രിക്കാനും നിലവിൽ ആവശ്യമായ പ്രയത്നത്തിന്റെ ഒരു അംശത്തിൽ KG-കൾ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ്/വികസിപ്പിച്ചെടുക്കാനും കഴിയും. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ അന്വേഷണവും സംഗ്രഹവും പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് LLM-കൾ KG ഉപഭോഗം എളുപ്പമാക്കും.
ലേബൽ ചെയ്ത പ്രോപ്പർട്ടി ഗ്രാഫുകളും റിസോഴ്‌സ് വിവരണ ചട്ടക്കൂടുകളും വിജ്ഞാന ഗ്രാഫ് ദത്തെടുക്കലിനെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കും, കാരണം ഓരോന്നും സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ശക്തമായ സിനർജിയോടുകൂടിയ ശക്തമായ ഡാറ്റ മോഡലുകളാണ്. RDF ഉം LPG ഉം വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യപ്പെടുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ മാനേജർമാരും ടെക്‌നോളജി വെണ്ടർമാരും ഒരുമിച്ച് ഡാറ്റ മോഡലിംഗിനും സംയോജനത്തിനും ഒരു സമഗ്രവും വഴക്കമുള്ളതുമായ സമീപനം നൽകുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സ്, റഫറൻസ് ഡാറ്റ, മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്, ഡാറ്റ പങ്കിടൽ, പുനരുപയോഗം എന്നിവ കാര്യക്ഷമമായും ഭാവി പ്രൂഫ് രീതിയിലും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മികച്ച ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് സമ്പ്രദായങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ഗ്രാഫ് ടെക്‌നോളജി സ്റ്റാക്കുകളുടെ സംയോജനം സംരംഭങ്ങളെ പ്രാപ്‌തമാക്കും. ഒരു ഫലപ്രദമായ ഗ്രാഫ് ഫൗണ്ടേഷൻ നിർമ്മിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അത് വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട കെജി നടപ്പിലാക്കലുകളിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുപകരം എന്റർപ്രൈസ് ലെവൽ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഓർഗനൈസേഷനുകളിലുടനീളം പുനരുപയോഗിക്കാനും പുനർനിർമ്മിക്കാനും കഴിയും.
ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ടകൾ, IoT, AI, ML എന്നിവ പോലുള്ള നൂതനവും ഉയർന്നുവരുന്നതുമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതൽ മൈൻഡ്-ഷെയർ നേടുമ്പോൾ, ഡാറ്റ മാനേജിംഗ് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കും. എൽപിജി, ആർ‌ഡി‌എഫ് കഴിവുകൾ ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓർ‌ഗനൈസേഷനുകൾക്ക് AI, ML മോഡലുകൾ തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാനും ഈ പുതിയ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളെ പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നതിന് IoT ഡാറ്റ ട്രാക്കുചെയ്യാനും കഴിയും. കൂടാതെ, ഡാറ്റയുടെ അളവും വൈവിധ്യവും വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, ഈ കോമ്പിനേഷൻ മികച്ച പ്രകടനത്തിന്റെ ആവശ്യകതയെ അഭിസംബോധന ചെയ്യും.
തൽഫലമായി, നിലവിൽ ഉപയോഗത്തിലുള്ള വലിയ വോളിയം ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കണക്റ്റുചെയ്യാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും അന്വേഷിക്കാനും ബിസിനസുകൾ നോക്കുന്നതിനാൽ വിജ്ഞാന ഗ്രാഫ് ദത്തെടുക്കൽ 2024-ൽ തുടർന്നും വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുക.
3. ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് പ്രായപൂർത്തിയാകും, സെമാന്റിക് മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കും.
നല്ല തീരുമാനങ്ങൾ പങ്കിട്ട ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ശരിയായ സമയത്ത് ശരിയായ ഡാറ്റ. ചിലപ്പോൾ, നേരിടുന്ന വെല്ലുവിളി, ഡാറ്റ തന്നെ പലപ്പോഴും ഉത്തരം നൽകുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു എന്നതാണ്. വ്യത്യസ്ത ടൂളുകളും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാ സിലോകളുമുള്ള വിയോജിപ്പുള്ള ഡാറ്റാ ഇക്കോസിസ്റ്റങ്ങൾ സംരംഭങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നതിനാൽ, ഈ പ്രവണത മെച്ചപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് കൂടുതൽ വഷളായിക്കൊണ്ടേയിരിക്കും. അതുകൊണ്ടാണ് അവരുടെ ഡാറ്റ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പങ്കിടുന്നതിനുമുള്ള ഒരു രീതിയായി ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് എന്ന ആശയം ഉയർന്നുവന്നത്.
തിരിച്ചറിയൽ, ആക്സസ് ചെയ്യൽ, വൃത്തിയാക്കൽ, സമ്പുഷ്ടമാക്കൽ, രൂപാന്തരപ്പെടുത്തൽ, ഭരണം, വിശകലനം എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ടൂളുകളുടെ സമാപനമാണ് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ സമഗ്രമായ ലക്ഷ്യം. ഇത് ഒരു ഉയർന്ന ക്രമമാണ്, എന്റർപ്രൈസസിൽ ഉടനീളം ദത്തെടുക്കൽ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പക്വത പ്രാപിക്കാൻ നിരവധി വർഷങ്ങൾ എടുക്കുന്ന ഒന്നാണ്.
ഒരു ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ എല്ലാ വാഗ്ദാനങ്ങളും നൽകാൻ നിലവിലെ പരിഹാരങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി വികസിപ്പിച്ചിട്ടില്ല. വരും വർഷത്തിൽ, ഇന്നത്തെ ഓഫറുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്‌മെന്റിനായി വിജ്ഞാന ഗ്രാഫുകളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ സംയോജിപ്പിക്കും, അവ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന മാനദണ്ഡമായിരിക്കും. സെമാന്റിക് മെറ്റാഡാറ്റ, ഡാറ്റാ മെഷ് മാതൃക പിന്തുടരുന്ന വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന് പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഘടകമായി വർത്തിക്കും. വ്യത്യസ്ത ബിസിനസ്സ് ഫംഗ്‌ഷനുകൾ സേവിക്കുന്നതും വ്യത്യസ്ത ബിസിനസ്സ് ലോജിക്കും അനുമാനങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതുമായ ഡാറ്റ ഘടകങ്ങളുടെ അർത്ഥത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഔപചാരിക സന്ദർഭവും ഇത് നൽകും. കൂടാതെ, ഈ പരിഹാരങ്ങൾ സ്വയം പഠന മെറ്റാഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് വികസിപ്പിക്കുകയും സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും, ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലൂടെ ഡൊമെയ്ൻ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഡ്രൈവിംഗ് ഡാറ്റ ഉപയോഗ പാറ്റേൺ ഐഡന്റിഫിക്കേഷനുകൾ.
ഡാറ്റാ സുരക്ഷ, ആക്സസ്, ഭരണം, പക്ഷപാത പ്രശ്‌നങ്ങൾ എന്നിവ ദൈനംദിന ബിസിനസിനെ ബാധിക്കുന്നത് പതിവായി തുടരുന്നു, കൂടാതെ ജനറേറ്റീവ് AI വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടുന്നതോടെ, ഉടമസ്ഥാവകാശത്തിന്റെയും പ്രവർത്തനച്ചെലവിന്റെയും ചിലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന്, സെമാന്റിക് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സ്ഥാപനങ്ങൾ ശ്രമിക്കും. പങ്കിടലും വിശ്വാസവും.
- SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
- PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- അവലംബം: https://www.dataversity.net/supercharging-value-from-data-in-2024/
