Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerinin desteklediği kullanım senaryolarının listesi neredeyse her iş sektöründe katlanarak artıyor. Her türden kuruluş, iş süreci yönetimini geliştirmek, organizasyonel stratejileri keskinleştirmek ve karar desteği için verilerden daha analitik ve tahmine dayalı içgörüler elde etmek için bu gelişmiş yeteneklerden yararlanıyor ve bunları otomasyon aracılığıyla ölçeklendiriyor.  

Ancak operasyonel ve güvenlik sorunlarından kaçınmak ve yapay zeka ve otomasyon yatırımlarında sürdürülebilir yatırım getirisi elde etmek için kuruluşların öncelikle sağlam bir yapıya sahip olması gerekir. veri yönetimi ve optimizasyon stratejisi mevcut. Bu stratejiyi geliştirmenin neden yapay zeka ve diğer gelişmiş teknolojilerin kuruluşta daha güçlü değer ve performansın itici güçleri olarak kurulmasında bu kadar temel bir adım olduğunu inceleyelim. 

Yapay Zeka ve Otomasyon, Sallantılı Veri Temelinde Başarılı Olamıyor

Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle manuel görevleri ortadan kaldırmak ve karmaşık süreçleri ölçeklendirmek için otomasyonla birleştirildiğinde, kuruluşların iş operasyonlarını tasarlama, yönetme ve sürekli iyileştirme biçiminde devrim yaratıyor. Bu dağıtımlar, en gelişmiş ve etkili kullanım senaryolarından bazılarını besliyor: tahmine dayalı analitik akıllı önerilere, bilgi asistanlarına ve operasyonel iş akışlarını otomatikleştirmeye ve kolaylaştırmaya yardımcı olan AIOps uygulamalarındaki artışa kadar.

Buradaki uyarı, bu teknolojilerin etkililiğinin, kuruluştaki temel veri katmanının bütünlüğüne bağlı olmasıdır. Standartlaştırılmış, iyi entegre edilmiş, kolayca erişilebilen ve bağımsız verileriniz yoksa yapay zeka platformunuz verileri uygun şekilde zenginleştiremez ve artıramaz; modelleri yeterince eğitemezsiniz. Yapay zekanız kendinden emin olduğu ancak tamamen yanlış olan yanıtları seri olarak üretecektir. Bu, kötü arama sonuçlarına, kötü ayıklamaya, kötü sınıflandırmaya ve kötü tahminlere yol açan eski "çöp içeri, çöp dışarı" senaryosunun modern bir versiyonudur. 

Otomasyon söz konusu olduğunda tablo aynı derecede rahatsız edicidir. Verileriniz için net tanımlar ve erişim kuralları olmadan otomatikleştirmeye çalışmak maliyetli, yavaş ve eksik süreçlerle sonuçlanacaktır. Verilerin kendisi parçalı ve kopya olduğunda, net bir yönetişim ve standartların uyumu olmadığında, bu koşullar altında otomasyonun getirilmesi, işlev bozukluğunun ölçeklendirilmesinden başka bir şey değildir. Ayrıca, zayıf bir veri stratejisinin altında yatan zorluğun neden olduğu verimsizlikleri, hataları, kör noktaları, istikrarsızlığı ve hatta güvenlik sorunlarını da ölçeklendireceksiniz.  

Veri Yönetimi ve Optimizasyon Stratejinizi Tasarlama

Yukarıdaki sıkıntılı noktaların birleşik etkisi, yapay zeka ve otomasyonun sağlam bir temele veya tutarlı mimari standartlara sahip olmayan bir ev inşa etmek gibi sallantılı bir veri yönetimi temeline oturtulmasına neden oluyor. Her durumda, bu, kötü işleyen, standartların altında bir sonuçla sonuçlanan, maliyetli ve sonuçta başarısız bir yatırımdır.

Neyse ki, doğru veri yönetimi ve optimizasyon stratejisi, temeldeki veri katmanına tutarlılık ve düzen getirerek AI/ML ve diğer ileri teknoloji platformlarının çalışması için tutarlı ve kapsamlı bir çerçeve sağlayabilir. Spesifik strateji, operasyonun yapısına ve verilerin doğasına bağlı olarak her kuruluş için muhtemelen farklılık gösterecek olsa da, her stratejinin merkezinde birkaç ortak hedef kalmalıdır. 

Meta veriler, iş bağlamı ve birlikte çalışabilirlik için ortak standartlar oluşturmak da dahil olmak üzere verileri rasyonelleştirmek kritik bir önceliktir. Tanımların ve veri niteliklerinin (örneğin "müşteriyi" neyin oluşturduğu gibi) birbirinden kopuk çeşitli kurumsal sistemlere parçalanmış ve dağılmış halde görülmesi alışılmadık bir durum değildir. Etkili bir strateji, bir veritabanının muhasebe, pazarlama, CRM, sevkıyat veya başka bir sistemde bulunmasına bakılmaksızın bu değerlerin tutarlılığını sağlamak için rasyonelleşecektir. Bu, bir AI/ML platformunun, anlık hesaplamalar gerçekleştirmek, gelişmiş analizler yapmak veya gerçek zamanlı olarak uyarı yönetimi veya kimlik doğrulama görevleri gibi AIOps işlevlerini gerçekleştirmek için farklı veri kaynaklarından veri çekerken elmaları elmalarla karşılaştırmasına olanak tanır.

Planın bir diğer stratejik odağı da yapay zeka destekli uygulamaları desteklemek için gerekli veri sistemlerine güvenilir ve performanslı erişimin sağlanması olmalıdır. Plan, tüm verilerin nerede depolandığını kapsamlı bir şekilde haritalandırmalı ve hem insan kullanıcılar hem de yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan otomatik kimlik doğrulama protokolleri için erişimin güvenli ve akıcı olmasını sağlamalıdır. Bu, özellikle gerçek zamanlı analizin, zamana duyarlı karar desteğinin veya AIOps otomasyonunun gerekli olduğu senaryolarda, AI/ML platformlarını yavaşlatabilecek ve etkinliğini azaltabilecek bilgi boşluklarını ve gecikme sorunlarını azaltır. 

Sonuç: Yapay Zeka ve Otomasyon için Doğru Veri Stratejisini Uygulamak 

İyi tasarlanmış bir veri yönetimi ve optimizasyon stratejisi, yapay zeka/makine öğrenimi operasyonlarını ve yatırım getirisini iyileştirirken yanlışlıklar, bilgi boşlukları, raporlama eksiklikleri ve siber saldırılara, kesintilere, itibar hasarına ve düzenleyici cezalara yol açabilecek diğer güvenlik ve uyumluluk aksaklıklarından kaynaklanan riskleri en aza indirecektir. Uygulama sırasında hatırlanması gereken önemli bir öncelik, sağlam bir veri yönetimi ve optimizasyon stratejisinin kendisinin, temeldeki doğru veri mimarisi üzerine kurulması gerektiğidir. 

Veri gölleri, veri ağı ve veri dokusu mimarileri de dahil olmak üzere çeşitli çevik veri çerçeveleri, siloları ortadan kaldırmak ve verileri daha iyi bağlamak için tasarlanmıştır. Bu seçenekler arasında veri dokusu altın standarttır. ETL'yi ortadan kaldırarak, bunun yerine verilere bulundukları yerden erişerek ve ardından AI/ML platformunun birlikte çalışacağı şekilde hizalanmış ve bağlama uygun hale getirilmiş kurumsal çapta veri görünümünü sanallaştırmak için bir soyutlama katmanı ekleyerek çalışır.  

Tüm bu adımlar, benimseme eğrisini düzeltmek için strateji, yatırım ve iş gücü eğitimi gerektirse de, kurumsal yapay zeka ve otomasyondan maksimum performans ve değer elde eden güçlü bir veri stratejisi ve mimarisi biçiminde yatırım getirisi, çabaya değer.

• 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. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/strong-ai-ml-must-be-founded-on-a-strong-data-strategy/