راهکارهای هوش مصنوعی به داده‌های باکیفیت نیاز دارند

داده‌های سازمانی در قالب‌های مختلفی، از صفحات گسترده تا اسناد متنی، پایگاه‌های داده رابطه‌ای و فایل‌های متنی، ضبط و ذخیره می‌شوند. بهره‌برداری از داده‌های سازمانی شامل مجموعه‌ای از مراحل پیش‌پردازش برای مناسب‌سازی آن‌ها جهت استفاده در سیستم‌های هوش تجاری برای گزارش‌گیری و تحلیل است. سیستم‌های AI برای اطمینان از درجه بالایی از تخصص‌گرایی، به مجموعه داده‌های بسیار تخصصی برای آموزش نیاز دارند.

آماده‌سازی داده‌های سازمانی برای استفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند بسیاری از فرآیندهای پیچیده استخراج-تبدیل-بارگذاری (ETL) برای تولید یک مجموعه داده آموزشی پیش از ورود به یک AI است. چارچوب نظارتی بسیاری از سازمان‌ها ایجاب می‌کند که قوانین و مقررات حریم خصوصی پیش از انجام استخراج رعایت شوند. علاوه بر این، فرآیندهای ذخیره‌سازی سخت‌گیرانه باید پس از تکمیل استخراج با قوانین مطابقت داشته باشند تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌طور امن ذخیره و استفاده می‌شوند.

مقادیر عظیمی از داده در محیط سازمانی فعلی وجود دارد که برخی از آن‌ها در قالبی که کار با آن آسان باشد، ساختارنیافته هستند. همچنین چالشی فنی در پردازش این اطلاعات وجود دارد. پیچیدگی آماده‌سازی داده‌ها زمانی که داده‌ها ایستا نیستند و به‌طور بلادرنگ دائماً در حال تغییر هستند و نیازمند فرآیندهای پویا هستند، افزایش می‌یابد.

ما ملاحظات کلیدی داده‌ها را در بخش‌های زیر بررسی خواهیم کرد.

منابع داده سازمانی رایج

داده‌ها در قالب‌های مختلف ذخیره می‌شوند و ابعاد متعددی را پوشش می‌دهند، از داده‌های مالی تا اطلاعات مکانی. داده‌های ضبط‌شده در مجموعه‌های بهره‌وری دفتری مانند Microsoft Office و سیستم‌های منبع داخلی متناسب با هدف، برای استفاده مستقیم در سیستم‌های هوش مصنوعی مناسب نیستند.

در فهرست زیر منابع داده آشنا ذکر شده‌اند؛ این فهرست به‌هیچ‌وجه جامع نیست:

• داده‌های مالی برای سیستم‌های حسابداری ERP (Oracle، SAP)
• داده‌های مکانی از سیستم‌های GIS (ESRI ArcGIS)
• صفحات گسترده از ابزارهای بهره‌وری اداری (Microsoft Excel، Microsoft Access)
• پایگاه‌داده‌های سفارشی SQL استفاده‌شده در پشت سیستم‌های منبع (Microsoft SQL، MySQL، Oracle، SAP)
• پایگاه‌های داده فایل مسطح ثبت‌شده در سیستم‌های قدیمی (IBM Mainframes، فایل‌های ایندکس‌شده)

سیستم‌های مختلف می‌توانند داده‌ها را در قالب‌های گوناگون ذخیره کنند. مجموعه‌داده‌ها نیازمند پیوستن هستند؛ این امر چالش‌هایی را در زمان وجود چندین سیستم ایجاد می‌کند. ورود دستی اطلاعات با استفاده از صفحات گسترده برای تحلیل‌گران داده رایج است. روند کنونی وارد کردن داده‌ها در یک دریاچه داده است، تا مهندسان داده بتوانند بدون نیاز به ارتباط مستقیم با سیستم‌های حیاتی با آن‌ها کار کنند. بنابراین، برای دستیابی به اهداف، به تبدیل داده‌ها نیاز بود.

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور چشمگیری از این داده‌ها استفاده کنند. با این حال، تنها زمانی که داده‌ها ابتدا در قالبی مناسب برای ورود به چنین سیستم‌هایی پردازش شوند، دریاچه‌های داده و انباره‌های داده در تولید مجموعه‌داده‌های باکیفیت حیاتی خواهند بود.

هوش مصنوعی و ارتباط آن با فرآیندهای Extract-Transform-Load (ETL)

فرآیندهای سنتی ETL احتمالاً با برجسته‌تر شدن هوش مصنوعی تغییر نخواهند کرد. احتمال بیشتری وجود دارد که چنین تکنیک‌هایی مجدداً هدف‌گذاری شوند تا مجموعه داده‌هایی تولید کنند که برای یادگیری مساعد هستند و با سیستم‌های AI به خوبی کار می‌کنند. یک مثال، گرفتن عکس از اشیاء و برچسب‌گذاری آن‌ها با یک ارتباط برای اجازه دادن به سیستم‌های AI برای یادگیری است.

فرصت‌های بزرگی برای دانشمندان داده و مهندسان داده فراهم است تا از مهارت‌های آماده‌سازی داده خود برای ساخت مجموعه داده‌ها برای سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. مهم خواهد بود که فرآیندهای ETL خودکار شوند و برای کسب بیشترین بازدهی از سیستم‌های هوش مصنوعی بلادرنگ، به فرآیندهای دستی متکی نباشند.

دیتا لیک‌ها و انبارهای داده به عنوان منبع واحد حقیقت برای استفاده در هوش مصنوعی

ذخیره داده‌های خام در سیستم‌های مختلف منجر به تکه‌تکه شدن می‌شود. برای غلبه بر این مشکل، مطلوب است که تمام داده‌ها به یک مکان، مانند یک پایگاه داده رابطه‌ای که امکان پرس‌وجو و دستکاری داده را فراهم می‌کند، منتقل شوند. پس از ذخیره‌سازی تمام داده‌ها در یک ناحیه، دسترسی به آن‌ها و کار با آن‌ها برای تولید مجموعه‌داده‌هایی که اطلاعات ارزشمند تولید می‌کنند، آسان‌تر می‌شود. تعریف یک منبع واحد حقیقت ضروری است.

سپس انبارهای داده می‌توانند با استفاده از استانداردهایی مانند Kimball یا Inmon تعریف شوند تا ابعادی برای تعریف حقایق یا معیارها ایجاد شوند. در درک عمومی، یک واقعیت معمولاً داده‌های دسته‌ای است، در حالی که یک معیار معمولاً داده‌های عددی است. پردازش داده‌ها با استفاده از چنین استانداردهایی مزایای قابل‌توجهی در تضمین کارایی و دقت ارائه می‌دهد.

شاید مهم‌ترین مزیت برای سازمان‌هایی که در داشتن یک انبار داده خوب سرمایه‌گذاری کرده‌اند این باشد که مجموعه داده‌های سازمانی را برای کل سازمان باز می‌کند. با توجه به سازمان‌های بزرگ، بیشتر کارکنان به سیستم‌های منبع حیاتی که کسب‌وکار را اداره می‌کنند دسترسی ندارند؛ با این حال، آنها به انبار داده‌ها دسترسی دارند، معمولاً به صورت فقط خواندنی. انبارهای داده به کارکنان اجازه می‌دهند بینش‌هایی را شناسایی کنند که ساختار مدیریت سازمان معمولاً از آن آگاه نیست.

ایجاد انبارهای داده تضمین می‌کند که ملاحظات حریم خصوصی و مقرراتی تعریف می‌شوند. انبارهای داده به اطمینان از انتقال ایمن داده‌ها بین ذی‌نفعان کمک می‌کنند. دسترسی به دریاچه‌های داده و انبارهای داده همچنین می‌تواند شفافیت و پاسخگویی در نحوه اجرای عملکردهای سازمانی را بهبود بخشد و امکان ایجاد رویه‌های عملیاتی پایدارتر را فراهم کند.

بصری‌سازی کلان‌داده‌های سازمانی

یکی از چالش‌های کلان‌داده، نحوه نمایش بهینه آن و انتقال داستانی است که روایت می‌کند. رویکردهای پیشین شامل سرویس‌های گزارش‌گیری بود که داده‌ها را از سطوح پایین به سطوح بالاتر تجمیع می‌کردند تا در نمودارهای استاندارد مانند نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی و نمودارهای پراکندگی نمایش داده شوند. این رویکردها برای گزارش‌های مدیریتی (مانند گزارش‌های فروش، گزارش‌های حساب) که بخشی از عملیات روزمره عادی کسب‌وکار هستند، مناسب می‌باشند. Microsoft SSRS رایج‌ترین ابزار مورد استفاده برای گزارش‌گیری در سطح سازمانی است.

برنامه‌های پیشرفته مصورسازی برای پر کردن این شکاف ظهور کردند، با Tableau و QlikView که بازار را در دست داشتند. Tableau به شدت بر مصورسازی‌های خیره‌کننده تمرکز داشت، در حالی که QlikView موفق شد خدمات گزارش‌دهی سنتی مانند Microsoft SSRS و Tableau را متعادل کند. Microsoft PowerBI بازار را تسخیر کرده و توسط Gartner پیچیده‌تر در نظر گرفته می‌شود. این برنامه‌ها داشبوردهایی ایجاد می‌کنند که برای نظارت بر چندین معیار کلیدی و ادغام چنین نظارتی به عنوان بخشی از فرآیندهای جامع سازمانی به شدت مفید هستند. تصمیم‌گیرندگان استراتژیک اخیراً داشبوردهای عالی برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده ایجاد کرده‌اند، در حالی که مدیران عملیات می‌توانند سریع‌تر پاسخ دهند تا اهداف شرکتی را محقق کنند.

با ظهور AI، مصورسازی نقشی حیاتی ایفا خواهد کرد. بینش‌هایی که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تولید کنند پیچیده هستند و باید به شکلی بصری ارائه شوند که افراد به راحتی بتوانند آن را درک کنند. یک مثال عالی برای این کار، ارائه یک نقشه خودسازمان‌ده (SOM) برای مشاهده داده‌های چندمتغیره است.

تجمیع داده‌ها برای ورود به سیستم‌های هوش مصنوعی

با توجه به دسترسی به مجموعه‌داده‌ها، سپس می‌توان داده‌ها را از یک پایگاه‌داده رابطه‌ای گرفته و یک اتصال‌دهنده به یک سیستم هوش مصنوعی ارائه داد. اکثر سیستم‌های AI مدرن با استفاده از پایتون ساخته می‌شوند و برای تضمین کارایی به ماژول‌هایی متکی هستند که معمولاً در C/C++ پیاده‌سازی می‌شوند.

از آنجا که پایتون در حال حاضر ابزار اصلی برای ارتباط با AI است، مجموعه‌ای غنی از اتصال‌دهنده‌های داده برای انواع مختلفی از پایگاه‌های داده جهت دسترسی به داده‌ها در دسترس است. علاوه بر این، پایتون برای دستکاری داده‌ها بسیار مناسب است و با کتابخانه‌های غنی مانند NumPy و Pandas قابلیت‌های ذاتی را بیشتر گسترش می‌دهد تا به پردازش اولیه داده‌های وارد شده به سیستم‌های خاص AI کمک کند. چارچوب‌های فعلی در مورد قالب‌های داده‌ای پذیرفته شده خاص هستند. چارچوب‌های داده‌ای با نوع‌گذاری ایستا می‌توانند در این زمینه کمک کنند. پردازش GPU به انواع داده‌ای خاصی نیاز دارد که بعید است تغییر کنند. بنابراین، ملاحظات مربوط به نوع داده باید از پیش انجام شود.

سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه هوش مصنوعی محدود، نیازمندی‌های داده‌ای خاصی دارند و ارزش آن را دارد که در مراحل برنامه‌ریزی برای ایجاد مجموعه‌داده‌هایی که در این سیستم‌ها استفاده خواهند شد، به این موضوع توجه شود.

ضبط، ذخیره و تفسیر نتایج هوش مصنوعی

سیستم‌های هوش مصنوعی، با توجه به ورودی‌ها، در نتیجه خروجی‌هایی تولید می‌کنند که باید ذخیره شوند. جالب‌تر اینکه، نتایج می‌توانند به دریاچه‌های داده/انباره‌های داده بازگردانده شوند و فرایند تولید بینش‌ها را ادامه دهند، زیرا بینش‌ها می‌توانند به بینش‌های بیشتری منجر شوند. مدیریت نحوه ذخیره‌سازی خروجی‌ها باید در چارچوبی گسترده‌تر از حاکمیت داده با دقت در نظر گرفته شود.

با توجه به اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر عظیمی از اطلاعات را پردازش می‌کنند، احتمال دارد که به بینش‌های خلاف شهود دست یابند که یک انسان معمولاً از قلم می‌اندازد. معمولاً همین بینش‌ها هستند که مزیت رقابتی قابل‌توجهی ایجاد می‌کنند. بنابراین، سازمان‌ها هیچ انتخابی جز درگیر شدن با این سیستم‌ها به عنوان ابزاری برای حفظ رقابت‌پذیری نخواهند داشت.

تفسیر نتایج هوش مصنوعی نیازمند بررسی دقیق خواهد بود. درست مانند تحقیقات فعلی امروزه، این امکان وجود دارد که به‌اشتباه تفسیر شود. بنابراین، تحلیلگران داده باید تمام نقاط داده را ردیابی و دلیل yielding یافته‌های خاص توسط سیستم‌های AI را بازگردانی کنند، در غیر این صورت خطر اقدام نادرست بر اساس بینش را به جان می‌خرند. استفاده از ابزارهای مصورسازی داده‌ها که در بالا توضیح داده شد، می‌تواند بر نتایج تولیدشده توسط AI اعمال شود.

با حرکت به سمت دهه‌های آینده، سازمان‌ها شروع به تکیه بر اطلاعات تولیدشده توسط سیستم‌های AI خواهند کرد و نحوه حکمرانی و پیاده‌سازی داده‌های زیربنایی این سیستم‌ها از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار خواهد بود.

همین امروز با ما تماس بگیرید تا یک مشاوره رایگان در مورد نحوه ادغام Telemus AI™ در سازمان شما دریافت کنید.