Fotoğraf Google DeepMind
 

Durmaksızın yenilik peşinde koşan ve rekabet avantajı elde eden işletmeler, dönüştürücü bir araç olarak yapay zekanın (AI) gücünden giderek daha fazla yararlanıyor. Yapay zekanın operasyonları kolaylaştırma, karar verme süreçlerini iyileştirme ve verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarma vaadi, başta perakende, imalat ve dağıtım olmak üzere sektörler arasında hızlı entegrasyonunu teşvik etti.

Ancak zorlayıcı olasılıklara rağmen yapay zekadan maksimum faydanın elde edilmesi, sağlam bir veri olgunluğu temeline bağlıdır. Ne yazık ki pek çok işletme bu olgunluğa ulaşmada çeşitli faktörlerden dolayı zorluklarla karşılaşıyor. Bu zorluklar genellikle şunları kapsar:

• Parçalanmış veri siloları
• Düşük veri kalitesi
• Veri varlıkları ve becerileri hakkında sınırlı şeffaflık
• İş verileri ihtiyaçlarının sağlayıcısı ve sağlayıcısı olarak teknoloji arasındaki dengeyi yeniden kurmaya yönelik kurumsal atalet

Bu makalede, farklılaştırılmış yapay zeka yeteneklerini ölçeklendirmek için sağlam bir veri temeli oluşturmaya yönelik bu zorlukların üstesinden gelmeye yönelik kuralcı stratejileri vurgulayacağım.

Perakende, üretim ve dağıtım liderleri, tedarik zincirlerini optimize etmekten müşteri davranışını tahmin etmeye kadar olağanüstü sonuçlar elde etmek için yapay zekanın gücünü kullanıyor. Üretken yapay zeka ana akım ilgiyi kazanıyor. Yakın zamanda yapılan bir Fortune/Deloitte CEO araştırması, CEO'ların üretken yapay zekanın potansiyeline yönelik yaygın ilgisini ortaya çıkardı. Yakın zamandaki bir araştırmada, İcra kurulu başkanlarının %79'u teknolojinin operasyonel verimliliği artırma potansiyeli konusunda iyimser olduklarını ifade ettiyarıdan fazlası büyüme için yeni yolların ortaya çıkacağını öngörüyor. Önemli bir kısmı, üretken yapay zekayı değerlendirme ve deneme konusunda devam eden çabaları ortaya çıkardı ve iş dünyasındaki en ileri gelişmelerden yararlanmaya yönelik proaktif bir yaklaşımın altını çizdi.

En yüksek düzeyde yapay zeka olgunluğuna sahip sektör liderleri, satışları artırmak ve operasyonları optimize etmek için farklı yetenekler sergiledi. Örneğin, Amazon'un müşterinin geçmiş satın alma işlemlerine ve göz atma geçmişine dayanarak ürünler öneren yapay zeka destekli öneri motoru, satışların artırılmasında etkili oldu. Benzer şekilde Walmart, envanter yönetimi ve talep tahmini için yapay zeka algoritmalarını başarıyla kullandı; bu da perakende devinin, ürünlerin müşterilerinin ihtiyaç duyduğu zaman ve yerde mevcut olmasını sağlamak için yapay zekayı kullandığı anlamına geliyor.

Ancak Gartner'ın Yapay Zeka Olgunluk Modeline göre, ABD'deki orta ve büyük ölçekli kuruluşların %52'si hâlâ yapay zekayla denemeler yapıyor.

300'den fazla CDO'nun katıldığı yakın tarihli bir AWS Anketine göre, yapay zekanın benimsenmesinde ve dijital dönüşümün desteklenmesinde önemli bir rol oynayan ve kuruluşlar içindeki veri stratejisi ile yönetişimden sorumlu olan baş veri sorumluları, veri kalitesini yapay zeka özelliklerinden tam olarak yararlanmanın önündeki en büyük engellerden biri olarak görüyor .

Yapay zekanın benimsenmesini etkileyen veri olgunluğu zorluklarına ve bunların nasıl aşılacağına bakalım.

Yapay zekanın yadsınamaz potansiyeline rağmen, birçok işletmenin veriyle ilgili engeller nedeniyle yapay zekanın etkin olduğu kullanım örneklerini ölçeklendirme konusunda yardıma ihtiyacı var. Kuruluşlar iddialı yapay zeka girişimlerine giriştikçe sıklıkla zamanında uygulamayı ve yaygın biçimde benimsenmeyi engelleyen önemli engellerle karşılaşırlar. Kuruluşların bu zorlukların üstesinden gelmek ve yapay zekanın potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için veri olgunluğuna öncelik vermesi gerekiyor.

Veri olgunluğu, bir kuruluşun veri varlıklarını etkili bir şekilde yönetme, idare etme ve kullanma yeteneğini ifade eder. Veri kalitesi, yönetişim, entegrasyon ve analitik yeteneklerini kapsar. Veri olgunluğunun eksikliği, yapay zekanın benimsenmesini ve ölçeklenebilirliğini engelleyen çeşitli zorluklara yol açabilir, örneğin:

• Veri Siloları ve Parçalanma: Farklı sistemlere ve formatlara dağılmış veriler, şirket genelinde bütünsel kullanımı engelleyebilecek veri siloları oluşturur.
• Veri Kalitesi Sorunları: Yanlış, eksik veya tutarsız veriler hatalı yapay zeka modellerine ve güvenilmez içgörülere yol açabilir.
• Veri Yönetişimi Boşlukları: İşletmeler, uygun veri yönetimi uygulamaları olmadan veri güvenliği, gizlilik ve uyumlulukla ilgili sorunlarla karşılaşabilir.
• Sınırlı Veri Analizi Yetenekleri: Verilerden anlamlı içgörüler elde edilememesi, yapay zekanın geliştirilmesini ve uygulanmasını engelleyebilir.

Bu zorluklar, yapay zekanın ölçeklenebilirliğini sağlamada veri olgunluğunun kritik rolünün altını çiziyor. Bu engellerin üstesinden gelmek için işletmelerin kapsamlı bir veri yönetimi ve yönetişim yaklaşımını benimsemesi gerekmektedir.

DataArt, kuruluşlara veri olgunluğunu artırmaya yönelik kapsamlı stratejiler ve çözümler sunar. İş ortaklarımızı, verilerin demokratikleştirildiği, çevik ve amaç odaklı olduğu, yapay zekanın benimsenmesini engelleyen engellerin aşıldığı bir yazılım ekosistemine doğru yönlendiriyoruz. Kuruluşlar, veri sahipliği, yetkilendirme ve inovasyon kültürünü teşvik ederek, yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinden yararlanmak ve ölçeklenebilir, yapay zekanın etkin olduğu kullanım senaryolarını desteklemek için daha iyi bir konuma sahip olur ve kendilerini veri odaklı mükemmellik ve sürdürülebilir büyüme ile tanımlanan bir geleceğin en ileri noktasına yerleştirir. .

Veri Ağı ve Veri Ürünü stratejilerinin ortaya çıkışı, küresel ekonomide dönüştürücü bir paradigma değişiminin habercisidir. Yeni bir mimari yaklaşım olan Veri Mesh, tek bir kuruluş genelinde etki alanı odaklı veri mimarisini teşvik ederek veri sahipliğinin ve yönetiminin merkezileştirilmesini savunur. Bu strateji, veri sahipliğini alana özgü ekiplere dağıtarak merkezi veri gölleri veya ambarlarındaki darboğazları hafifletmeyi amaçlıyor. Bu veri dağıtımı çalışması aracılığıyla Data Mesh, veri yönetimini ve kalitesini korurken çevikliği ve ölçeklenebilirliği teşvik ederek ekiplere veri ürünlerini seçme, sahip olma ve geliştirme konusunda güç verir.

Şekil 1: İş alanı odaklı veri ürünleri aracılığıyla hızlı değer gerçekleştirmeyi mümkün kılan Veri Mesh çerçevesi.
 

Eş zamanlı olarak Veri Ürünü stratejisi, yapay zeka ölçeklenebilirliğinin temelini daha da sağlamlaştırıyor. Bir kuruluş içindeki belirli kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan ürünler olarak verilerin kavramsallaştırılmasını, oluşturulmasını ve yönetilmesini destekler. Her veri ürünü, değerli içgörüleri, hazırlanmış veri kümelerini veya çeşitli paydaşların tüketimi için özel olarak tasarlanmış analitik araçları içerir. Bu yaklaşım, bir veri sahipliği kültürünü teşvik eder ve ekiplerin yenilik yapmasına, işbirliği yapmasına ve seçilmiş veri ürünlerinden eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etmesine olanak tanıyarak yapay zekanın benimsenmesini hızlandırır.

Örneğin, bir müşteri segmentasyonu analitik veri ürünü, kayıp veri ürünleri oluşturmak için de kullanılabilir ve her ikisi de, müşteriler için hiper kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak amacıyla pazarlama amacıyla kullanılabilir. Bir veri ürünü veya veri ürünü pazarı olmasaydı ekiplerin bu analitik yetenekleri sıfırdan oluşturmak için zaman harcaması gerekecekti. Bunun yerine, her yeni kullanım durumu, mevcut veri ürünlerini yeniden kullanabilir ve yeniden amaçlandırabilir, geliştirme süresini kısaltabilir ve daha tutarlı çıktılar üretebilir.

Farklı sektörlerdeki şirketler, verilerini yönetmenin daha etkili yollarını ararken, çeşitli faktörlerin dikkatle değerlendirilmesi gerekiyor. Verilerin demokratikleştirilmesi, veri bilimcileri, iş analistleri, alan uzmanları, yönetim ve yöneticiler gibi paydaşlar için verilerin erişilebilir ve anlaşılır hale getirilmesini içerir. Ayrıca şirketlerin, verilerinin hazır, okunabilir, aynı zamanda güvenli ve şeffaf standartlar ve kontrollerle uyumlu olmasını sağlaması gerekiyor. Doğru güvenlik ve uyumluluk önlemlerinin uygulanması, işletmelerin veri bütünlüğünü, gizliliğini ve mevzuata uygunluğu korumasına yardımcı olacaktır.

Bu evrim, kuruluşların verileri kullanma biçiminde büyük bir değişimi temsil ediyor. Geçmişte BT departmanları, şirketlerinin depolar ve analitik veri ürünleri gibi verilerle ilgili modüllerini oluşturmaktan sorumluydu. Veri demokratikleştirmesine yapay zeka destekli bir yaklaşım uygulayarak yalnızca veri erişimini ve sağlamayı kontrol etmek yerine bir teknoloji kolaylaştırıcısı haline gelebilir. Yapay zeka destekli bir sistemle BT, kaynaklarını kullanıcıların bağımsız olarak gezinmesine ve şirket verilerinin içgörülerini elde etmesine olanak sağlamaya odaklayabilir. Bu geçişin sağlanması, BT'nin rolünde temel bir değişimi, işbirliğini ve yeniliği teşvik etme konusunda eşik denetçilerinden iş ortaklarına geçişi gerektiriyor.

Veri iyileştirme, bir kuruluş içindeki veri varlıklarının kalitesini, uygunluğunu ve kullanılabilirliğini sağlamada önemli bir rol oynar. Ancak veri kaynaklarının çokluğu ve çeşitliliği, işlevsel silolar ve manuel çaba nedeniyle bunu sürdürmek çoğu zaman zordur. Yapay zeka ile geliştirilebilecek alanlardan biri de bu. Yapay zeka destekli araçlar ve algoritmalar, veri işleme görevlerini otomatikleştirerek daha hızlı düzenleme, veri temizleme ve normalleştirme sağlayarak manuel çabaları azaltır. Yapay zeka algoritmaları, veriler içindeki kalıpları tanıyabilir ve bilgileri bağlamsallaştırarak daha doğru düzenleme ve sınıflandırmayı kolaylaştırabilir.

Kuruluşlar, bu stratejileri benimseyip uygulayarak güçlü bir veri olgunluğu temeli oluşturabilir, bu da onların yapay zekanın gücünden etkili bir şekilde yararlanmalarına ve yapay zekanın etkin olduğu kullanım örneklerini işletmeleri genelinde ölçeklendirmelerine olanak tanıyabilir. Buna ek olarak DataArt, şirketlerin teknolojiyi, insanları ve süreçleri birbirine bağlayan aşağıdaki gibi temel temel yetenekleri oluşturmasına veya geliştirmesine yardımcı olabilir:

• Veri Silolarını Parçalamak: Farklı kaynaklardan gelen verileri merkezi bir depoya entegre ederek veri tutarlılığı ve erişilebilirliği sağlıyoruz.
• Veri Yönetişiminin Oluşturulması: Veri sahipliğini, erişim kontrollerini, veri kalitesi standartlarını ve veri kullanım politikalarını tanımlayan bir çerçevenin uygulanması.
• Veri Kalitesinin Artırılması: Veri doğruluğunu ve eksiksizliğini artırmak için veri kalitesi kontrolleri, temizleme süreçleri ve zenginleştirme tekniklerinin uygulanması.
• Veri Okuryazarlığını Geliştirme: Kurumsal veri kullanımını geliştirmek için çalışanları veri yönetimi ilkeleri, veri analizi teknikleri ve veriye dayalı karar alma konusunda eğitmek.
• Veri Altyapısına Yatırım: Artan veri hacmi, hızı ve çeşitliliğiyle başa çıkmak için veri altyapısını yükseltmek, verimli veri depolama, işleme ve analiz sağlamak.
• DataOps'u benimsemek: Veri yönetimi süreçlerini otomatikleştirmek, hızlı veri dağıtımını ve sürekli iyileştirmeyi sağlamak için DataOps uygulamalarını uygulamak.
• Bulut Tabanlı Veri Çözümlerinden Yararlanma: Veri yönetiminde ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği elde etmek için bulut tabanlı veri platformlarını kullanma.
• Sürekli İzleme ve İyileştirme: Ortaya çıkan zorlukları tanımlamak ve ele almak için veri kalitesini, yönetişim uyumluluğunu ve kullanım modellerini izlemek.

Veri olgunluğu yalnızca teknik bir gereklilik değildir; Yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinin kilidini açmak isteyen işletmeler için stratejik bir zorunluluktur. Kuruluşlar, veri olgunluğuyla ilgili kritik zorlukları ele alarak, veriye dayalı içgörüler ve yapay zeka destekli inovasyonla şekillenen bir geleceğin yolunu açabilir.
 
 

Oleg Royz DataArt'ta Perakende ve Dağıtımdan Sorumlu Başkan Yardımcısıdır.

• 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.kdnuggets.com/data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation