Kuşkusuz, üretken yapay zeka (GenAI) ve buluta geçiş gibi girişimler, kuruluşların kendi işleri için nasıl anlamlı olup olmadığını belirlemeye çalışırken, bu yıl etkileyiciler ve veri liderleri arasında büyük ilgi gördü. Gartner'ın en önemli stratejik tahminlerinin neredeyse tamamı yapay zeka ve etkisi etrafında döndüğü için bu trend 2024'te de devam edecek gibi görünüyor. Ayrıca analist firması, 2027 yılına kadar yapay zekanın üretkenlik değerinin bir birincil ekonomik gösterge ulusal gücün.

Her ne kadar üretken yapay zeka vızıltıları da diğerlerinde olduğu gibi göz ardı edilmemeliyse de veri stratejisiveri ve analiz profesyonellerinin öncelikleri konusunda net olmaları ve iş planları, öncelikleri ve hedefleri ile uyumlu olmaları kritik öneme sahiptir. 

Önümüzdeki yıl kuruluşlar, daha büyük iş sonuçları elde etmek için veri yönetimi uygulamalarını değerlendirecek ve modernize edecek; Yapay zekanın ne zaman uygulanacağını belirleyin; anlamsal meta verilerin veri yapılarında oynadığı rolü daha iyi anlamak; ve benimsenmesini hızlandırmak bilgi grafikleri – büyük dil modelleri (LLM'ler) ve Etiketli Özellik Grafikleri (LPG) ile Kaynak Tanımlama Çerçevelerinin (RDF) yakınsaması tarafından yönlendirilecektir. 

2024 yılında veri ve bilgi yönetimi trendleri şunları içerecektir:

1. Kuruluşlar (nihayet) yapay zeka hakkındaki heyecanı yönetecek.

GenAI'nın etrafındaki sağır edici gürültü doruğa ulaştıkça, kuruluşlar bu heyecanı yumuşatmak ve bu yıkıcı teknolojiye karşı gerçekçi ve sorumlu bir yaklaşım geliştirmek zorunda kalacak. İster GPU eksikliğinden kaynaklanan bir yapay zeka krizi, ister büyük dil modellerinin (LLM'ler) eğitiminin iklim etkileri ya da gizlilik, etik, önyargı ve/veya yönetişimle ilgili endişeler olsun, bu zorluklar iyileşmeden önce daha da kötüleşecek ve birçok kişi bunun böyle olup olmadığını merak edecek. İlk etapta GenAI'yi uygulamaya değer.

Kurumsal baskılar kuruluşları "Yapay Zeka ile bir şeyler yapmaya" sevk etse de, veriye dayalı olmak ilk sırada gelmeli ve en öncelikli olarak kalmalıdır. Sonuçta temel verilerin organize, paylaşılabilir ve birbirine bağlı olmasını sağlamak, GenAI modellerinin güvenilir, güvenilir, deterministik, açıklanabilir, etik ve önyargısız olup olmadığını sormak kadar kritiktir. 

Kuruluşların GenAI çözümlerini üretime dağıtmadan önce fikri mülkiyetlerini koruduğundan ve olası sorumluluk sorunlarını planladığından emin olması gerekir. Bunun nedeni, GenAI'nin bazı durumlarda insanların yerini alabilmesine rağmen, Yüksek Lisans'lar için herhangi bir mesleki sorumluluk sigortasının bulunmamasıdır. Bu, GenAI'yi içeren iş süreçlerinin, her türlü verimlilik kazanımını dengeleyebilecek kapsamlı "döngüdeki insanların" katılımını gerektireceği anlamına geliyor. 

2024'te satıcıların, GenAI pazar trendini karşılamaya odaklanan yeni arayüzler ekleyerek ürün tekliflerindeki iyileştirmeleri hızlandırmasını bekliyoruz. Ancak kuruluşların, bunların cıvatalı yara bantlarından başka bir şey olmayabileceğinin farkında olmaları gerekir. Veri kalitesi gibi zorlukların üstesinden gelmek ve doğru, güvenilir verilere birleşik, anlamsal olarak tutarlı erişim sağlamak, net bir veri stratejisi belirlemenin yanı sıra gerçekçi, iş odaklı bir yaklaşım benimsemeyi gerektirecektir. Bu olmadan, AI/ML modelleri kavram kanıtını aşmak için mücadele edeceğinden ve sonunda bu abartılı reklamı yerine getirmede başarısız olacağından, kuruluşlar "kötü veri vergisi" ödemeye devam edecek.

2. Yüksek Lisans ve teknoloji yakınsaması nedeniyle bilgi grafiğinin benimsenmesi hızlanacak.

Bilgi grafiklerinin (KG) benimsenmesini yavaşlatan önemli bir faktör, gerekli etki alanı modellerinin geliştirilmesinin kapsamlı (ve pahalı) sürecidir. LLM'ler, taksonomilerin geliştirilmesinden, varlıkların sınıflandırılmasına ve yapılandırılmamış verilerden yeni özellikler ve ilişkilerin çıkarılmasına kadar çeşitli görevleri optimize edebilir. Doğru şekilde yapıldığında, LLM'ler bilgi çıkarma maliyetlerini azaltabilir, çünkü uygun araçlar ve metodoloji metin analizi ardışık düzenlerinin kalitesini yönetebilir ve KG'leri şu anda gereken çabanın çok küçük bir kısmıyla önyükleyebilir/geliştirebilir. Yüksek Lisans'lar ayrıca doğal dil sorgulama ve özetleme uygulayarak KG'lerin kullanımını kolaylaştıracaktır.

Etiketli Özellik Grafikleri ve Kaynak Tanımı Çerçeveleri, her biri birleştirildiğinde güçlü sinerjilere sahip güçlü veri modelleri olduğundan, bilgi grafiğinin benimsenmesine de yardımcı olacaktır. Dolayısıyla, RDF ve LPG farklı şeyler için optimize edilirken, veri yöneticileri ve teknoloji tedarikçileri birlikte veri modelleme ve entegrasyona yönelik kapsamlı ve esnek bir yaklaşım sağladıklarının farkına varıyorlar. Bu grafik teknolojisi yığınlarının birleşimi, kuruluşların veri analitiği, referans verileri ve meta veri yönetimi, veri paylaşımı ve yeniden kullanımın verimli ve geleceğe dönük bir şekilde ele alındığı daha iyi veri yönetimi uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyacak. Etkili bir grafik temeli oluşturulduktan sonra, bağlantısız KG uygulamalarıyla sınırlı olmak yerine kurumsal düzeyde sonuçlar sağlamak için kuruluşlar genelinde yeniden kullanılabilir ve yeniden kullanılabilir.

Dijital ikizler, Nesnelerin İnterneti, Yapay Zeka ve ML gibi yenilikçi ve gelişen teknolojiler daha fazla zihin paylaşımı kazandıkça, verileri yönetmek daha da önemli hale gelecektir. Kuruluşlar, LPG ve RDF yeteneklerini birlikte kullanarak, AI ve ML modelleri arasındaki karmaşık veri ilişkilerini temsil edebilir ve bu yeni kullanım örneklerini desteklemek için IoT verilerini izleyebilir. Ayrıca verinin hem ölçeği hem de çeşitliliği arttıkça bu kombinasyon daha iyi performans ihtiyacını da karşılayacaktır.

Sonuç olarak, işletmeler halihazırda kullanımda olan büyük hacimli veri kümelerini bağlamaya, işlemeye, analiz etmeye ve sorgulamaya çalışırken, bilgi grafiğinin benimsenmesinin 2024'te artmaya devam etmesini bekliyoruz. 

3. Veri dokusu olgunlaşacak ve anlamsal meta verileri kullanacaktır.

İyi kararlar, paylaşılan verilere, özellikle de doğru zamanda doğru verilere dayanır. Bazen karşılaşılan zorluk, verinin kendisinin yanıtladığından daha fazla soruyu gündeme getirmesidir. Farklı araçlara, platformlara ve bağlantısız veri silolarına sahip ayrık veri ekosistemleri işletmeler için giderek daha zorlayıcı hale geldikçe, bu eğilim iyileşmeden önce kötüleşmeye devam edecek. Veri dokusu kavramının, verileri daha iyi yönetme ve paylaşma yöntemi olarak ortaya çıkmasının nedeni budur.

Veri dokusunun bütünsel hedefi, verileri tanımlama, erişme, temizleme, zenginleştirme, dönüştürme, yönetme ve analiz etme aşamalarını yönetmek için tasarlanmış veri yönetimi araçlarının bir sonucudur. Bu zorlu bir iş ve işletmelerde benimsenmeden önce olgunlaşması birkaç yıl alacak.

Mevcut çözümler, bir veri dokusunun tüm vaatlerini yerine getirecek şekilde tam olarak geliştirilmemiştir. Önümüzdeki yıl kuruluşlar, meta veri yönetimi için bilgi grafiklerini ve yapay zekayı birleştirerek günümüzün sunduğu hizmetleri iyileştirecek ve bunları daha etkili hale getirmede temel bir kriter olacak. Semantik meta veriler, veri ağı paradigmasını takip ederek merkezi olmayan veri yönetimi için kolaylaştırıcı bir faktör olarak hizmet edecektir. Ayrıca bağımsız olarak yönetilen, farklı iş fonksiyonlarına hizmet eden ve farklı iş mantığı ve varsayımlarını bünyesinde barındıran veri öğelerinin anlamı hakkında resmi bağlam da sağlayacaktır. Ek olarak, bu çözümler gelişecek ve kendi kendine öğrenen meta veri analitiğini içerecek, veri ürünleri aracılığıyla alana özgü verileri optimize etmek, otomatikleştirmek ve bunlara erişmek için veri kullanım modeli tanımlamalarını destekleyecektir.  

Veri güvenliği, erişim, yönetişim ve önyargı sorunları günlük işleri rutin olarak etkilemeye devam ediyor ve üretken yapay zekanın bu kadar çok ilgi görmesi nedeniyle kuruluşlar, verileri iyileştirirken sahip olma maliyetini ve işletme maliyetlerini düşürmek için anlamsal teknolojilerle desteklenen bir veri dokusundan yararlanmaya çalışacaklar. paylaşmak ve güvenmek.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/supercharging-value-from-data-in-2024/