કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સોલ્યુશન્સને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાની જરૂર છે

સંસ્થાકીય ડેટા વિવિધ ફોર્મેટમાં કેપ્ચર અને સ્ટોર કરવામાં આવે છે, સ્પ્રેડશીટથી લઈને વર્ડ ડોક્યુમેન્ટ, રિલેશનલ ડેટાબેઝ અને ટેક્સ્ટ ફાઇલ સુધી. સંસ્થાકીય ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં રિપોર્ટિંગ અને એનાલિટિક્સ માટે બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમમાં ઉપયોગ માટે યોગ્ય બનાવવા માટે પ્રી-પ્રોસેસિંગ સ્ટેપ્સની શ્રેણીનો સમાવેશ થાય છે. AI સિસ્ટમને ઉચ્ચ ડિગ્રીની સ્પેશિયલાઇઝેશનની ખાતરી કરવા માટે તાલીમમાં અત્યંત વિશિષ્ટ ડેટાસેટની જરૂર પડે છે.

AI સિસ્ટમ્સમાં ઉપયોગ માટે સંસ્થાત્મક ડેટાની તૈયારી માટે AI માં ઇનપુટ કરતા પહેલા તાલીમ ડેટાસેટ બનાવવા માટે ઘણી જટિલ એક્સટ્રેક્ટ-ટ્રાન્સફોર્મ-લોડ (ETL) પ્રક્રિયાઓની જરૂર પડે છે. ઘણી સંસ્થાઓની નિયમક રૂપરેખા સૂચવે છે કે એક્સટ્રેક્શન થાય તે પહેલાં ગોપનીયતા કાયદાઓ અને નિયમોનું પાલન કરવાની જરૂર છે. આ ઉપરાંત, એકવાર એક્સટ્રેક્શન પૂર્ણ થાય પછી ડેટા સુરક્ષિત રીતે સંગ્રહિત અને ઉપયોગ થાય તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે સખત સ્ટોરેજ પ્રક્રિયાઓે નિયમોનું પાલન કરવું આવશ્યક છે.

વર્તમાન સંસ્થાકીય વાતાવરણમાં ડેટાની વિશાળ માત્રા છે, જેમાંથી કેટલોક ડેટા કામ કરવા માટે સરળ ફોર્મેટમાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ છે. આ માહિતીને પ્રોસેસ કરવામાં પણ એક તકનીકી પડકાર છે. જ્યારે ડેટા સ્થિર નથી અને સતત રિયલ-ટાઇમમાં બદલાઈ રહ્યો છે, અને ડાયનેમિક પ્રક્રિયાઓની જરૂર છે ત્યારે ડેટા પ્રિપરેશનની જટિલતા વધે છે.

નીચેના વિભાગોમાં અમે મુખ્ય ડેટા વિચારણાઓનું અન્વેષણ કરીશું.

સામાન્ય સંસ્થાત્મક ડેટા સ્રોતો

ડેટા વિવિધ ફોર્મેટમાં સંગ્રહિત થાય છે અને તે નાણાકીય ડેટાથી લઈને સ્પેશિયલ માહિતી સુધીના અસંખ્ય પરિમાણોને આવરી લે છે. Microsoft Office જેવા ઓફિસ પ્રોડક્ટિવિટી સ્યુટ્સ અને આંતરિક ઉદ્દેશ્ય-આધારિત સોર્સ સિસ્ટમ્સમાં કેપ્ચર કરેલ ડેટા કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સમાં સીધા ઉપયોગ માટે યોગ્ય નથી.

નીચે પરિચિત ડેટા સ્ત્રોતોની સૂચિ છે; આ સૂચિ કોઈપણ રીતે સંપૂર્ણ નથી:

• ERP એકાઉન્ટિંગ સિસ્ટમ્સ માટે નાણાકીય ડેટા (Oracle, SAP)
• GIS સિસ્ટમ્સમાંથી સ્પેશિયલ ડેટા (ESRI ArcGIS)
• ઓફિસ પ્રોડક્ટિવિટી ટૂલ્સમાંથી સ્પ્રેડશીટ્સ (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• સોર્સ સિસ્ટમ્સની પાછળ વપરાતા કસ્ટમ SQL ડેટાબેઝ (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• લેગસી સિસ્ટમ્સમાં કેપ્ચર કરેલ ફ્લેટ ફાઇલ ડેટાબેઝ (IBM મેઇનફ્રેમ્સ, ઇન્ડેક્સ્ડ ફાઇલ્સ)

વિવિધ સિસ્ટમ્સ વિવિધ ફોર્મેટમાં ડેટા સ્ટોર કરી શકે છે. ડેટાસેટને જોડવાની જરૂર છે; જ્યારે બહુવિધ સિસ્ટમ્સ હોય ત્યારે આ પડકારો ઊભા થાય છે. સ્પ્રેડશીટનો ઉપયોગ કરીને મેન્યુઅલી માહિતી દાખલ કરવી એ ડેટા એનાલિસ્ટ માટે સામાન્ય છે. વર્તમાન પ્રવણતા ડેટા લેકમાં ડેટા ઇનપુટ કરવાની છે, જેથી ડેટા એન્જિનિયર્સ ક્રિટિકલ સિસ્ટમ્સ સાથે સીધો ઇન્ટરફેસ કર્યા વિના તેની સાથે કામ કરી શકે. આમ, લક્ષ્યો પ્રાપ્ત કરવા માટે ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશનની જરૂર હતી.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સ આ ડેટાનો મહાન ઉપયોગ કરી શકે છે. જો કે, જ્યારે તેને પ્રથમ આવી સિસ્ટમ્સમાં ફીડ કરવા માટે યોગ્ય ફોર્મેટમાં પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, ત્યારે જ ડેટા લેક્સ અને ડેટા વેરહાઉસ ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ બનાવવામાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અને તેનો Extract-Transform-Load (ETL) પ્રક્રિયાઓ સાથેનો સંબંધ

જેમ જેમ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વધુ પ્રખ્યાત બનશે તેમ તેમ પરંપરાગત ETL પ્રક્રિયાઓ બદલાશે નહીં. આવી તકનીકોને ફરીથી લક્ષ્ય બનાવીને એવા ડેટાસેટ્સ તૈયાર કરવાની વધુ સંભાવના છે જે AI સિસ્ટમ્સ સાથે સારી રીતે કામ કરતા શીખવા માટે અનુકૂળ હોય. એક ઉદાહરણ એ છે કે ઑબ્જેક્ટ્સના ફોટો લેવા અને તેમને એસોસિએશન સાથે લેબલ કરવા જેથી AI સિસ્ટમ્સ શીખી શકે.

ડેટા સાયન્ટિસ્ટ્સ અને ડેટા એન્જિનિયર્સ માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સ માટે ડેટાસેટ બનાવવા તેમના ડેટા પ્રિપરેશન સ્કિલ સેટનો ઉપયોગ કરવા માટે સારી તકો ઉપલબ્ધ છે. તે મહત્વપૂર્ણ હશે કે ETL પ્રક્રિયાઓ ઑટોમેટેડ હોય અને રિયલ-ટાઇમ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સમાંથી મહત્તમ કાર્યક્ષમતા મેળવવા માટે મેન્યુઅલ પ્રક્રિયાઓ પર આધાર ન રાખે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તામાં ઉપયોગ માટે સિંગલ સોર્સ ઓફ ટ્રુથ તરીકે ડેટા લેક્સ અને ડેટા વેરહાઉસ

જુદી જુદી સિસ્ટમ્સમાં સંગ્રહિત કાચો ડેટા ફ્રેગમેન્ટેશનમાં પરિણમે છે. આને દૂર કરવા માટે, બધા ડેટાને એક જ સ્થાને, જેમ કે રિલેશનલ ડેટાબેઝમાં પાઇપ કરવું વાંછનીય છે જે ક્વેરીઝ અને ડેટા મેનિપ્યુલેશનને પરવાનગી આપે છે. એકવાર બધા ડેટા એક જ વિસ્તારમાં સંગ્રહિત થઈ જાય, પછી તેને વધુ સરળતાથી ઍક્સેસ કરી શકાય છે અને કિંમતી માહિતી આપતા ડેટાસેટ્સ બનાવવા માટે તેની સાથે કામ કરી શકાય છે. સત્યનો એક જ સ્ત્રોત નક્કી કરવો જરૂરી છે.

ડેટા વેરહાઉસને પછી ફેક્ટ્સ અથવા મેઝર્સને ડિફાઇન કરવા માટે ડાયમેન્શન્સ બનાવવા Kimball અથવા Inmon જેવા સ્ટાન્ડર્ડ્સનો ઉપયોગ કરીને ડિફાઇન કરી શકાય છે. સામાન્ય સમજ મુજબ ફેક્ટ સામાન્ય રીતે કેટેગરિકલ ડેટા હોય છે, જ્યારે મેઝર સામાન્ય રીતે ન્યુમેરિકલ ડેટા હોય છે. આવા સ્ટાન્ડર્ડ્સનો ઉપયોગ કરીને ડેટા પ્રોસેસ કરવાથી કાર્યક્ષમતા અને ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવામાં નોંધપાત્ર લાભ મળે છે.

કદાચ સંસ્થાઓ માટે સૌથી મહત્વપૂર્ણ લાભ જેમણે સારા ડેટા વેરહાઉસ ધરાવવામાં રોકાણ કર્યું છે તે એ છે કે તે સંસ્થાના ડેટાસેટને વિશાળ સંસ્થા માટે ખોલે છે. મોટી સંસ્થાઓને ધ્યાનમાં લઈને, મોટાભાગના કર્મચારીઓ પાસે વ્યવસાય ચલાવતા મહત્વપૂર્ણ સ્ત્રોત સિસ્ટમ્સની ઍક્સેસ હોતી નથી; જો કે, તેમની પાસે ડેટા વેરહાઉસની ઍક્સેસ હોય છે, સામાન્ય રીતે ફક્ત વાંચી શકાય તેવી. ડેટા વેરહાઉસ કર્મચારીઓને એવી સમજૂતીઓ ઓળખવાની મંજૂરી આપે છે જેની સંસ્થાની વ્યવસ્થાપન રચના સામાન્ય રીતે જાણતી નથી.

ડેટા વેરહાઉસનું સર્જન સુનિશ્ચિત કરે છે કે ગોપનીયતા અને નિયમનકારક વિચારણાઓ વ્યાખ્યાયિત છે. ડેટા વેરહાઉસ એ સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ કરે છે કે ડેટા હિતધારકો વચ્ચે સલામત રીતે સ્થાનાંતરિત થાય છે. ડેટા લેક્સ અને વેરહાઉસની ઍક્સેસ પણ સંગઠનાત્મક કાર્યો કેવી રીતે કરવામાં આવે છે તેની પારદર્શિતા અને જવાબદેહીને સુધારી શકે છે, જે વધુ સ્થિર સંચાલન પ્રક્રિયાઓને મંજૂરી આપે છે.

સંસ્થાકીય બિગ ડેટાનું વિઝ્યુલાઇઝેશન

બિગ ડેટાનો એક પડકાર એ છે કે તેને શ્રેષ્ઠ રીતે કેવી રીતે જોવી અને તે જે વાર્તા કહે છે તેને કેવી રીતે સંપ્રેષિત કરવી. અગાઉના અભિગમોમાં રિપોર્ટિંગ સેવાઓનો સમાવેશ થતો હતો જે ડેટાને નીચાથી ઊંચા સ્તરે એકત્રિત કરે છે જેથી તેને બાર ચાર્ટ્સ, લાઇન ચાર્ટ્સ અને સ્કેટર પ્લોટ્સ જેવા સ્ટાન્ડર્ડ ચાર્ટ્સમાં પ્રદર્શિત કરી શકાય. આ અભિગમો મેનેજમેન્ટ રિપોર્ટ્સ (એટલે કે સેલ્સ રિપોર્ટ્સ, એકાઉન્ટ રિપોર્ટ્સ) માટે યોગ્ય છે જે દૈનિક બિઝનેસ એઝ યુઝ્યુઅલ ઑપરેશન્સનો ભાગ છે. Microsoft SSRS એ એન્ટરપ્રાઇઝ-વાઇડ રિપોર્ટિંગ માટે વપરાતું સૌથી સામાન્ય સાધન છે.

આ અંતરને દૂર કરવા માટે અદ્યતન વિઝ્યુઆલાઇઝેશન પ્રોગ્રામ્સ ઉભરી આવ્યા, જેમાં Tableau અને QlikView એ બજાર પર પ્રભુત્વ જમાવ્યું. Tableau એ અદ્ભુત વિઝ્યુઆલાઇઝેશન પર ભારે ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું, જ્યારે QlikView એ Microsoft SSRS અને Tableau જેવી પરંપરાગત રિપોર્ટિંગ સેવાઓને સંતુલિત કરવાનું સંભાળ્યું. Microsoft PowerBI એ બજાર પર પ્રભુત્વ જમાવ્યું છે અને Gartner દ્વારા વધુ જટિલ ગણવામાં આવે છે. આ પ્રોગ્રામ્સ ડેશબોર્ડ બનાવે છે જે ઘણા બધા મુખ્ય મેટ્રિક્સનું નિરીક્ષણ કરવા અને વ્યાપક સંસ્થાત્મક પ્રક્રિયાઓના ભાગ રૂપે આવા નિરીક્ષણને એકીકૃત કરવા માટે અત્યંત ઉપયોગી છે. વ્યૂહાત્મક નિર્ણય લેનારાઓએ તાજેતરમાં ડેટા-આધારિત નિર્ણયો લેવા માટે સરસ ડેશબોર્ડ બનાવ્યા છે, જ્યારે ઓપરેશન્સ મેનેજરો કોર્પોરેટ ઉદ્દેશ્યો પ્રાપ્ત કરવા માટે વધુ ઝડપથી પ્રતિસાદ આપી શકે છે.

AI ના આગમન સાથે, વિઝ્યુઅલાઇઝેશન મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવશે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ્સ જે ઇન્સાઇટ્સ પેદા કરી શકે છે તે જટિલ છે, અને તેને એવી વિઝ્યુઅલ રજૂઆતમાં સંચારિત કરવાની જરૂર છે જે લોકો સરળતાથી સમજી શકે. આનું એક ઉત્તમ ઉદાહરણ મલ્ટિવેરિએટ ડેટા જોવા માટે સેલ્ફ-ઓર્ગેનાઇઝિંગ મેપ (SOM) રજૂ કરવાનું છે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સમાં ફીડ કરવા માટે ડેટાનું સંકલન

ડેટાસેટ્સમાં ઍક્સેસ આપવામાં આવે તો, રિલેશનલ ડેટાબેઝમાંથી ડેટા લેવો અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમને કનેક્ટર પ્રદાન કરવું શક્ય છે. મોટાભાગની આધુનિક AI સિસ્ટમ્સ Python નો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે અને કાર્યક્ષમતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે સામાન્ય રીતે C/C++ માં લાગુ થયેલ મોડ્યુલ્સ પર આધાર રાખે છે.

જેમ જેમ Python એ હાલમાં AI સાથે ઇન્ટરફેસ કરવા માટેનું પ્રાથમિક સાધન છે, ડેટાને ઍક્સેસ કરવા માટે ઘણા જુદા જુદા પ્રકારના ડેટાબેઝને કનેક્ટ કરવા માટે ડેટા કનેક્ટર્સની સમૃદ્ધ શ્રેણી ઉપલબ્ધ છે. આ ઉપરાંત, Python ડેટા મેનિપ્યુલેશન માટે સારી રીતે યોગ્ય છે અને NumPy અને Pandas જેવી સમૃદ્ધ લાઇબ્રેરીઓ સાથે મૂળ કાર્યક્ષમતાને વિસ્તૃત કરે છે જેથી ચોક્કસ AI સિસ્ટમ્સમાં ફીડ થતા ડેટાને પ્રી-પ્રોસેસ કરવામાં વધુ મદદ મળે. વર્તમાન ફ્રેમવર્ક્સ સ્વીકારવામાં આવતા ડેટા ફોર્મેટ્સ પ્રત્યે ચોક્કસ છે. સ્ટેટિકલી ટાઇપ્ડ ડેટા ફ્રેમવર્ક્સ આમાં મદદ કરી શકે છે. GPU પ્રોસેસિંગને ચોક્કસ ડેટા પ્રકારની જરૂર છે, જે બદલાવાની સંભાવના ઓછી છે. આમ, ડેટા પ્રકારને લગતા વિચારો સમય પહેલા કરવા જોઈએ.

સાંકડી-AI ક્ષેત્રમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સને ચોક્કસ ડેટાની જરૂરિયાત હોય છે, અને ઉકેલાયેલી સિસ્ટમ્સમાં ઉપયોગ કરવા માટે ડેટાસેટ્સ બનાવવાના આયોજનના તબક્કાઓ દરમિયાન આને ધ્યાનમાં લેવાનો સમય લેવો યોગ્ય છે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા પરિણામોને કેપ્ચર કરવા, સંગ્રહવા અને અર્થઘટન કરવા

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સ, આપેલા ઇનપુટ્સને કારણે, તેના પરિણામે એવા આઉટપુટ્સ આપશે જેને સંગ્રહિત કરવાની જરૂર પડશે. વધુ રોમાંચક રીતે, પરિણામોને ડેટા લેક્સ/ડેટા વેરહાઉસમાં પાછા ફીડ કરી શકાય છે અને જેમ જેમ ઇન્સાઇટ્સ વધુ ઇન્સાઇટ્સ આપી શકે છે તેમ ઇન્સાઇટ્સ આપવાની પ્રક્રિયા ચાલુ રાખી શકાય છે. આઉટપુટ્સને કેવી રીતે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે તેનું સંચાલન વધુ મોટા ડેટા ગવર્નન્સ ફ્રેમવર્કમાં કાળજીપૂર્વક વિચારવાની જરૂર પડશે.

જોતાં કે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા સિસ્ટમ્સ વિશાળ માત્રામાં માહિતીની પ્રક્રિયા કરે છે, તે સંભવ છે કે તે એવી પ્રતિ-સાહજિક સૂઝ શોધે જે મનુષ્ય સામાન્ય રીતે ચૂકી જાય છે. સામાન્ય રીતે આ સૂઝ જ સૌથી નોંધપાત્ર સ્પર્ધાત્મક લાભ પ્રદાન કરે છે. આમ, સ્પર્ધાત્મક રહેવાના સાધન તરીકે સંસ્થાઓને આ સિસ્ટમ્સ સાથે જોડાવા સિવાય કોઈ વિકલ્પ રહેશે નહીં.

કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા પરિણામોના અર્થઘટન માટે સાવધાનીપૂર્વક વિચારણાની જરૂર પડશે. આજના વર્તમાન સંશોધનની જેમ, તેને ખોટી રીતે સમજવાની સંભાવના છે. તેથી, ડેટા એનાલિસ્ટે બધા ડેટા પોઇન્ટ્સ દ્વારા ટ્રેસ કરવું અને AI સિસ્ટમ્સે કેવું વિશિષ્ટ તારણ કેવું આપ્યું તેનો બેકટ્રેસ કરવો આવશ્યક છે અથવા અંતર્દૃષ્ટિ પર ખોટી રીતે કાર્ય કરવાનું જોખમ લેવું. ઉપર વર્ણવેલા ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સનો ઉપયોગ AI દ્વારા જનરેટ થયેલા પરિણામો પર લાગુ કરી શકાય છે.

આવનારા દાયકાઓમાં આગળ વધતા, સંસ્થાઓ AI સિસ્ટમ્સ દ્વારા ઉત્પન્ન થયેલી માહિતી પર આધાર રાખવાનું શરૂ કરશે અને આ સિસ્ટમ્સને આધાર આપતા ડેટાનું સંચાલન અને અમલ કેવી રીતે કરવામાં આવે છે તે અત્યંત મહત્વપૂર્ણ હશે.

Telemus AI™ ને તમારી સંસ્થામાં કેવી રીતે એકીકૃત કરી શકાય તેના પર મફત કન્સલ્ટેશન માટે આજે અમારો સંપર્ક કરો.