የሰው ሰራሽ አስተውልነት መፍትሄዎች ከፍተኛ ጥራት ያለው መረጃ ይጠይቃሉ

የድርጅት ውሂብ በዝርዝር ሰንተሶች እስከ ወርድ ሰነዶች፣ ሪሌሽናል ዳታቤዞች እና ጽሑፍ ፋይሎች የተለያዩ ቅርጸቶች ይያዛል እና ይከማቻል። የድርጅት ውሂብን መጠቀም ለሪፖርት እና ለአናሊሲስ በንግድ አስተዋውቀኞች (business intelligence) ስርዓቶች ውስጥ ለመጠቀም ተስማሚ ለማድረግ የቅድመ-ሂደት ደረጃዎችን ይዘረዝራል። የ AI ስርዓቶች ከፍተኛ የስፔሻላይዜሽን ደረጃን ለማረጋገጥ ለስልጠና በጣም ልዩ የሆኑ የውሂብ ስብስቦችን ይጠይቃሉ።

የድርጅት መረጃን ለሰው ሰራሽ አስተውሎት ስርዓቶች አጠቃቀም ማዘጋጀት ወደ AI ከማስገባታቸው በፊት የማሰልጠኛ የመረጃ ስብስብ ለማምረት የተወሰነ ብዙ የመረጃ ማውጣት-ለውጥ-መጫን (ETL) ሂደቶችን ይጠይቃል። የብዙ ድርጅቶች የደንብ ማዕቀብ ማዕከላዊ መልክ ከማውጣት በፊት የግላዊነት ህጎችን እና ደንቦችን መከተል እንዳለበት ያመለክታል። በተጨማሪም፣ መረጃው በደንብ እንዲከማቸና እንዲጠቀም ለማረጋገጥ ማውጣቱ ሲጠናቀቅ ጥብቅ የማከማቻ ሂደቶች ደንቦችን መከተል አለባቸው።

በአሁኑ የድርጅት አካባቢ ውስጥ ጥንቅር ያልተደረገባቸው በርካታ መረጃዎች በስፋት ይገኛሉ፣ ከእነዚህም ውስጥ አንዳንዶቹ በስራ ላይ ቀላል በሆነ ቅርጸት ውስጥ በደንብ አልተደራጁም። ይህንን መረጃ በመስራት ላይ ያለው የስነ-ምህርት ችግርም አለ። የመረጃ ዝግጅት ውስብስብነት መረጃው ስታቲክ ባይሆንና በእውነተኛ ጊዜ የመለወጥ ሂደት በሚከሰትበት ጊዜ እና ተለዋዋጭ ሂደቶችን በሚጠይቅበት ጊዜ ይጨምራል።

በቀጣዩ ክፍሎች ውስጥ ያሉ ዋና የውሂብ ግምቶችን እንመረምራለን።

የጋራ የድርጅት የውሂብ ምንጮች

ውሂብ በየተለያዩ ቅርጾች ይቀመጣል እና ከፋይናንሺያል ውሂብ እስከ ቦታዊ መረጃ ድረስ በርካታ ልኬቶችን ይሸፍናል። በMicrosoft Office እና ውስጣዊ ዓላማ ምንጭ ስርዓቶች እንደ የቢሮ ምርትነት ስዊቶች የተቀዳ ውሂብ በቀጥታ በሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች ውስጥ ለመጠቀም የሚመች አይደለም።

የሚከተሉት የተለመዱ የመረጃ ምንጮችን ይዘረዝራል፤ ይህ ዝርዝር በማንኛውም መንገድ ሙሉ አይደለም፦

• ለ ERP የሂሳብ ስርዓቶች (Oracle, SAP) የፋይናንሺያል መረጃ
• ከ GIS ስርዓቶች የተነሱ የቦታ መረጃዎች (ESRI ArcGIS)
• ከቢሮ ምርታማነት መሳሪያዎች የስፕሬድሺቶች (Microsoft Excel፣ Microsoft Access)
• በምንጭ ስርዓቶች ጀርባ ጥቅም ላይ የሚውሉ ብጁ SQL የውሂብ ጎተሮች (Microsoft SQL፣ MySQL፣ Oracle፣ SAP)
• በርስት ስርዓቶች (IBM Mainframes, Indexed files) ውስጥ የተቀመጡ የፋታ ፋይል ዳታቤዞች

የተለያዩ ስርዓቶች መረጃን በየተለያዩ ቅርጾች ማከማቸት ይችላሉ። የመረጃ ስብስቦች መገናኘት ይጠይቃሉ፤ ይህም በርካታ ስርዓቶች ሲኖሩ አለመግባባዎችን ያስከትላል። የመረጃ ተንታኞች መረጃን በእጅ በስፕሬድሺት መግባት የተለመደ ነው። የአሁኑ አዝማሚያ መረጃን ወደ መረጃ ሐይቅ ማስገባት ሲሆን፣ በዚህም የመረጃ ምህንድስኞች በቀጥታ ከአስቸጋሪ ስርዓቶች ጋር ሳይገናኙ ከእሱ ጋር መስራት ይችላሉ። ስለሆነም ግቦችን ለማሳካት የመረጃ ሽግግሮችን ይጠይቃል።

የሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች ይህንን መረጃ በደንብ መጠቀም ይችላሉ። ሆኖም ግን፣ እንደዚህ ወደ ስርዓቶች ለመግባት በተስማሚ ቅርጸት መሰረት ሲወገድ ብቻ ነው፣ ይህም የመረጃ ሀይቆች እና የመረጃ መጫዎቻ ቤቶች ከፍተኛ ጥራት ያላቸው የመረጃ ስብስቦችን ለማምረት ቁልፍ ቦታ የሚይዙበት።

ሰው ሰራሽ አስተውልነት እና ከExtract-Transform-Load (ETL) ሂደቶች ጋር ያለው ግንኙነት

ሰው ሰራሽ አስተውሎት በጣም ጎልቶ ሲታይ ባህላዊ ETL ሂደቶች ምናልባት አይቀይሩም። እንደዚህ አይነት ስልቶች ከ AI ስርዓቶች ጋር በደንቅ የሚሰሩ ለመማር ምቹ የሆኑ የመረጃ ስብስቦችን ለማምረት እንደገና ሊያቀናብሩ ይቻላል። ምሳሌው AI ስርዓቶች እንዲማሩ ለመፍቀድ አካላትን በማስፈረም እና ከማብራት ጋር በማያያዝ መለያ መስጠት ነው።

የመረጃ ሳይንቲስቶች እና የመረጃ ምህንድስኞች የመረጃ የማዘጋጀት ችሎታዎቻቸውን በመጠቀም ለአርቲፊሻል ኢንተሌጀንስ ሲስተሞች ዳታሴቶችን ለመገንባት ትልቅ እድሎች አሉ። የETL ሂደቶች ዉግቶማቲክ መሆናቸው እና ከእጅ ሂደቶች ላይ ያለመተኛታቸው ከእውነተኛ-ጊዜ አርቲፊሻል ኢንተሌጀንስ ሲስተሞች ከፍተኛ ቅልጥፍና ለማግኘት አስፈላጊ ይሆናል።

በሰው ሰራሽ አስተውልነት ለመጠቀም እንደ ነጠላ የእውነት ምንጭ የውሂብ ሃይቆች እና የውሂብ መጋዘኖች

ጥሬ መረጃ በተለያዩ ስርዓቶች መከፋፈል የመረጃ በዝቅተኛ ሁኔታ መጠቀምን ያስከትላል። ይህንን ለማሸነፍ፣ ሁሉንም መረጃ ወደ አንድ ቦታ ለምሳሌ ጥያቄዎችን እና የመረጃ ማረምን የሚያስችል የቁጥር መረጃ ቋት ማምራት ተፈላጊ ነው። ሁሉም መረጃ በአንድ ቦታ ላይ ከተቀመጠ በኋላ፣ ዋጋ ያለው መረጃ የሚሰጡ የመረጃ ስብስቦችን ለማምረት በቀላሉ መድረስ እና መስራት ይቻላል። አንድን የእውነት ምንጭ መግለፅ አስፈላጊ ነው።

የውሂብ መጋዘኖች ከዚያም እንደ Kimball ወይም Inmon ካሉ ደረጃዎች በመጠቀም እውነቶችን ወይም መለኪያዎችን ለመገልጸድ ልኬቶችን ለመፍጠር ሊገለጹ ይችላሉ። የእውነት ልኬት በተለምዶ ምድብ ውሂብ ሲሆን፣ መለኪያ ደግሞ በአጠቃላይ ግንዛቤ ውስጥ ቁጥር ውሂብ ነው። እንደዚህ ካሉ ደረጃዎች ውሂብን ማቀነባበር ቅልጥፍና እና ትክክለኝነትን ለማረጋገጥ ጉልህ ጥቅሞችን ያቀርባል።

ጥሩ የመረጃ መኖሪያ ቤት እንዲኖራቸው ኢንቨስት ያደረጉ ድርጅቶች ለእነሱ ያለው ምናልባት ትልቁ ጥቅም የድርጅቱን የመረጃ ስብስብ ለሰፊው ድርጅት የሚከፍት መሆኑ ነው። ትላልቅ ድርጅቶች ቢሰጡም፣ አብዛኞቹ ሰራተኞች ንግዱን የሚያካሂሉትን አስፈላጊ ምንጭ ስርዓቶች መዳረሻ የላቸውም፤ ሆኖም ግን በተለምዶ ንባብ-ብቻ መንገድ ለመረጃ መኖሪያ ቤት መዳረሻ አላቸው። የመረጃ መኖሪያ ቤቶች ሰራተኞች የድርጅቱ የስራ አስተዳደር አወቃቀር በተለምዶ የማያውቃቸውን ግልጽ ግንዛቤዎች ለይቶ ለማወቅ ያስችላቸዋል።

የመረጃ ማከማቻዎችን መፍጠር የግላዊነት እና የደንብ ግምቶች እንደተገለፁ ያረጋግጣል። የመረጃ ማከማቻዎች መረጃ በተጠቃሚዎች መካከል በደህንነት እንዲተላለፍ ይረዱታል። ለመረጃ ሐይቆች እና ማከማቻዎች መዳረሻ የድርጅት ተግባራት እንዴት እንደሚከናወኑ ግልጽነትን እና ተጠያቂነትን ሊያሻሽል ይችላል፣ ይህም የተረጋጋ የክወና ሂደት እንዲኖር ያስችላል።

የድርጅት ቢግ ዳታ እይታ

የትልቅ መረጃ (big data) ፍቺዎች መልኩን በተሻለ ሁኔታ እንዴት ማየት እና የሚነግረውን ታሪክ እንዴት ማስተላለፍ እንደሆነ ነው። ከዚህ ቀደም የነበሩ አካሄዶች መረጃውን ከታች ወደ ላይ ባለው ደረጃ ለማሰባሰብ እና በባር ቻርትስ፣ ላይን ቻርትስ እና ስኬተር ፕሎቶች ያሉ መደበኛ ግራፎች ላይ ለማሳየት የሚያገለግሉ የሪፖርት አገልግሎቶችን ያካትቱ ነበር። እነዚህ አካሄዶች ለአጠቃላይ የንግድ ቀጠሮ ክንዋናዎች አካል ለሆኑ የአስተዳደር ሪፖርቶች (ማለትም የሽያጭ ሪፖርቶች፣ የሂሳብ ሪፖርቶች) ተስማሚ ናቸው። Microsoft SSRS በኢንተርፕራይዝ ደረጃ ለሪፖርት ማድረግ በጣም የተለመደ መሣሪያ ነው።

የላቀ የእይታ ፕሮግራሞች ይህን ክፍተት ለመሙላት ብቅ ብለዋል፣ Tableau እና QlikView ገበያውን ይቆጣጠራሉ። Tableau በአስደናቂ እይታዎች ላይ በእጅጉ ያተኮረ ሲሆን፣ QlikView ደግሞ እንደ Microsoft SSRS እና Tableau ባሉ ባህላዊ የሪፖርት አገልግሎቶችን ለማመጣጠን ቻለ። Microsoft PowerBI ገበያውን ይቆጣጠራል እና በ Gartner ይበልጥ ውስብስብ ተደርጎ ይቆጠራል። እነዚህ ፕሮግራሞች በርካታ ቁልፍ ሜትሪክስ ለመከታተል እና እንደዚህ ካለ ማሳየት እንደ አካል ሰፊ የድርጅት ሂደቶች ውስጥ ለማስገባት በጣም ጠቃሚ የሆኑ ዳሽቦርዶችን ይፈጥራሉ። የስትራቴጂ ውሳኔ ሰጪዎች በቅርብ ጊዜ የዳታ ላይ የተመሰረተ ውሳኔ ለመውሰን በደንብ ዳሽቦርዶችን አድርጓል፣ የክወና አስተዳዳሪዎች ደግሞ የድርጅት ግቦችን ለማሳካት ፈጥነቱን ለመመለስ ይችላሉ።

ከAI መግቢያ ጋር፣ እይታ ጠቃሚ ሚና ይጫወታል። የሰው ሰራሽ አእምሮ ስርዓቶች ሊያመጡ የሚችሉት ግምታዊ መረጃዎች ውስብስብ ናቸው፣ እና ሰዎች በቀላሉ ሊረዱዋቸው በሚችሉበት እይታ ቅርጽ መግለጽ ያስፈልጋል። ይህን የሚያሳይ በጣም ጥሩ ምሳሌ የባለብዙ ተለዋዋጭ ዳታን ለማየት ራስ-አደራ ካርታ (SOM)ን ማቅረብ ነው።

ወደ ሰው ሰራሽ አስተውሎት ስርዓቶች ለማስገባት ውሂብን ማዋሐድ

ለመረጃ ስብስቦች መዳረሻ በተሰጠ ጊዜ፣ ከስምምነታዊ የመረጃ ቋት መረጃ ወስዶ ለሰው ሰራሽ አስተውሎት ስርዓት መገናኛ መስጠት ይቻላል። አብዛኞቹ ዘመናዊ AI ስርዓቶች በ Python የተገነቡ ሲሆኑ ውጤታማነትን ለማረጋገጥ በተለምዶ በ C/C++ የተተገበሩ ሞጁሎችን ይጠቀማሉ።

Python በአሁኑ ጊዜ ከAI ጋር ለመገናኘት ዋና መሳሪያ ስለሆነ፣ የመረጃ ለመድረስ ባሉ ብዙ የተለያዩ ዓይነት የውሂብ ጎተሮዎች ጋር ለመገናኘት የሚያስችል ሀብት ያለው ተከታታይ የመረጃ ኮኔክተሮች ይገኛሉ። በተጨማሪም፣ Python ለመረጃ ማረሚያዎች በደንብ ይስማማል እና ወደ ተወሰነ AI ስርዓቶች የሚገባውን መረጃ ለማዘጋጀት በመጨረሻ ለመርዳት እንደ NumPy እና Pandas ካሉ ሀብት ያላቸው ቤተ-መጻሕፍት ኗሪ ተግባራዊነትን ይጨምራል። የአሁኑ ማዕቀፎች ተቀባይነት ባላቸው የመረጃ ቅርጸቶች ልዩ ናቸው። በስታቲክ የተተየቡ የመረጃ ማዕቀፎች በዚህ ሊረዱ ይችላሉ። የGPU ሂደት የተወሰነ የመረጃ ዓይነቶችን ይጠይቃል፣ ይህም ሊቀየር የሚችል አይደለም። ስለሆነም፣ የመረጃ ዓይነት ግምቶች በድሮ መወሰን ይኖርባቸዋል።

በጠባብ-AI ዘርፍ ውስጥ ያሉ የሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች የተወሰነ የመረጃ መስፈርት አላቸው፣ እና እንደዚህ ባሉ ስርዓቶች ውስጥ ለመጠቀም የሚወጡ የመረጃ ስብስቦችን ለመፍጠር በሚደረገው የእቅድ ደረጃዎች ውስጥ ይህንን ለማሰብ ጊዜ መውሰድ ይገባል።

የሰው ሰራሽ አስተውሎት ውጤቶችን መያዝ፣ ማከማቸት እና ማተረጥ

የሰው ሰራሽ አስተውልነት ስርዓቶች፣ ግብዓኤዎችን በመቀበል፣ ለማከማቸት የሚገቡትን ውጤቶች ያመነጫሉ። ይበልጥ አስደሳች ሆኖ የሚገኘው፣ ውጤቶቹ ወደ መረጃ ሀይቆች/የመረጃ መጫዎቻ ቤቶች ተመልሰው በመግባት ግልጽ እይታዎችን የመስጠት ሂደትን ሲቀጥሉ ይችላሉ፣ ምክንያቱም ግልጽ እይታዎች የበለጠ ግልጽ እይታዎችን ሊያስገኙ ይችላሉ። ውጤቶች እንዴት እንደሚከማቹ የሚለው አስተዳደር በትልቅ የመረጃ አስተዳደር ማዕቀፍ ውስጥ በጥንቃቄ መታሰብ ይኖርበታል።

የሆነ ሥራ ማስተላለፍ ስርዓቶች የሚያሄዱት ሰፊ የመረጃ መጠን በመሆኑ ፣ ሰው በተለምዶ የሚያመለጠውን የግምት ግምት ግምት ያልሆነ ግምት ማግኘት ይቻላል ። በተለምዶ ይህን አይነኛ ግምት ነው ከፍተኛ የውድድር በርካታ የሚያመጣው ። ስለሆነም ድርጅቶች በውድድር ላይ ለመቆየት እንደ መንገድ ከእነዚህ ስርዓቶች ጋር ለመገናኘት ሌላ አማራጭ አይኖራቸውም ።

የሰው ሰራሽ አስተውሎት (AI) ውጤቶችን መተርጎም ጥንቃሬ ግምት ይጠይቃል። እንደ ዛሬው ጥናት ሁሉ፣ የተሳሳተ በማተም የሚቻል ነው። ስለሆነም፣ የመረጃ ተንታኞች ሁሉንም የመረጃ ነጥቦች መከታተል እና AI ስርዓቶች ለምን አይነት ግምቶች እንደገነቡ መመለስ አለባቸው፣ ያለዚህ ግን በትክክለኛ ያልሆነ ግምት ላይ እየተግበረ ይሆናል። ከላይ እንደተገለጸው የመረጃ እይታ መሳሪያዎችን መጠቀም በ AI በሚፈጠሩ ውጤቶች ላይ ሊተገበር ይችላል።

ወደሚቀጥሉት አስርት ዓመታት ሲገቡ፣ ድርጅቶች በAI ሲስተሞች በሚፈጠር መረጃ ላይ መተማመን ይጀምራሉ እና እነዚህን ሲስተሞች የሚደግፉ መረጃዎች እንዴት እንደሚተዳደሩ እና እንደሚተገበሩ ትልቁ ጠቀሜታ ይኖረዋል።

Telemus AI™ ወደ ድርጅትዎ እንዴት እንደሚቀላቀል ለመረዳት ነፃ ማማክክር ለማግኘት ዛሬ ያግኙን።