कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपायांना उच्च-गुणवत्तेच्या डेटाची आवश्यकता असते

संस्थात्मक डेटा स्प्रेडशीटपासून वर्ड डॉक्युमेंट्स, रिलेशनल डेटाबेस आणि टेक्स्ट फाइल्सपर्यंत विविध फॉरमॅटमध्ये कॅप्चर आणि स्टोर केला जातो. संस्थात्मक डेटाचा वापर करण्यामध्ये रिपोर्टिंग आणि अॅनालिटिक्ससाठी बिझनेस इंटेलिजन्स सिस्टममध्ये वापरण्यासाठी योग्य बनवण्यासाठी प्री-प्रोसेसिंग स्टेप्सची श्रृंखला समाविष्ट आहे. AI सिस्टमला उच्च प्रमाणात विशेषीकरण सुनिश्चित करण्यासाठी ट्रेनिंगसाठी अत्यंत विशेषीकृत डेटासेटची आवश्यकता असते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींमध्ये वापरण्यासाठी संस्थात्मक डेटाची तयारी करण्यासाठी AI मध्ये इनपुट करण्यापूर्वी प्रशिक्षण डेटासेट तयार करण्यासाठी अनेक जटिल एक्स्ट्रॅक्ट-ट्रान्सफॉर्म-लोड (ETL) प्रक्रियांची आवश्यकता असते. अनेक संस्थांच्या नियामक रचनेचा अर्थ असा की निष्कर्षण होण्यापूर्वी गोपनीयता कायदे आणि नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, निष्कर्षण पूर्ण झाल्यानंतर डेटा सुरक्षितपणे साठवला आणि वापरला जातो ये सुनिश्चित करण्यासाठी कठोर स्टोरेज प्रक्रियांनी नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे.

सद्य संस्थात्मक वातावरणात प्रचंड प्रमाणात डेटा आहे, त्यापैकी काही काम करण्यास सोप्या स्वरूपात असंरचित आहेत. ही माहिती प्रक्रिया करण्यात देखील एक तांत्रिक आव्हान आहे. डेटा स्थिर नसल्यास आणि रिअल-टाइममध्ये सतत बदलत असल्यास डेटा तयारीची जटिलता वाढते आणि गतिशील प्रक्रियांची आवश्यकता असते.

आम्ही पुढील विभागांमध्ये मुख्य डेटा विचारांचा शोध घेऊ.

सामान्य संस्थात्मक डेटा स्रोत

डेटा विविध स्वरूपांमध्ये साठवला जातो आणि तो आर्थिक डेटापासून ते स्थानिक माहितीपर्यंत अनेक परिमाणांचा व्याप करतो. Microsoft Office आणि उपयोजनासाठी योग्य अशा अंतर्गत स्रोत प्रणालींसारख्या कार्यालय उत्पादकता सुइट्समध्ये कॅप्चर केलेला डेटा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींमध्ये थेट वापरण्यासाठी योग्य नाही.

खालीलप्रमाणे परिचित डेटा स्रोतांची यादी आहे; ही यादी कोणत्याही प्रकारे संपूर्ण नाही:

• ERP अकाउंटिंग सिस्टमसाठी वित्तीय डेटा (Oracle, SAP)
• GIS सिस्टीममधील स्पेशल डेटा (ESRI ArcGIS)
• ऑफिस प्रोडक्टिव्हिटी टूल्समधील स्प्रेडशीट्स (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• स्रोत प्रणालींच्या मागे वापरलेले कस्टम SQL डेटाबेस (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• लेगसी सिस्टममध्ये कॅप्चर केलेले फ्लॅट फाईल डेटाबेस (IBM Mainframes, Indexed files)

विविध प्रणाली डेटा विविध स्वरूपांमध्ये साठवू शकतात. डेटासेटला जोडण्याची आवश्यकता असते; एकाधिक प्रणाली असल्यास हे आव्हाने निर्माण करते. डेटा विश्लेषकांसाठी स्प्रेडशीट वापरून माहिती मॅन्युअली एंटर करणे सामान्य आहे. सध्याचा कल डेटा डेटा लेकमध्ये इनपुट करण्याचा आहे, जेणेकरून डेटा अभियंते क्रिटिकल सिस्टमशी थेट संवाद साधल्याशिवाय त्यासह काम करू शकतील. अशाप्रकारे, उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन आवश्यक होते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम या डेटाचा मोठा वापर करू शकतात. तथापि, अशा सिस्टममध्ये फीड करण्यासाठी तो आधी योग्य स्वरूपात प्रक्रिया केला जातो, तेव्हाच डेटा लेक आणि डेटा वेअरहाउस उच्च-गुणवत्तेचे डेटासेट तयार करण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावतात.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि त्याचा एक्स्ट्रॅक्ट-ट्रान्सफॉर्म-लोड (ETL) प्रक्रियांशी संबंध

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक प्रमुख होत असल्याने पारंपारिक ETL प्रक्रिया बहुधा बदलणार नाहीत. अशी तंत्रे शिकण्यासाठी अनुकूल असे डेटासेट तयार करण्यासाठी पुन्हा-लक्ष्यित केली जातील जे AI प्रणालींसह चांगले काम करतात असे अधिक संभवनीय आहे. एक उदाहरण म्हणजे वस्तूंचे फोटो घेणे आणि AI प्रणालींना शिकण्यासाठी परवानगी देण्याकरिता त्यांना संघटनेसह लेबल करणे.

डेटा वैज्ञानिक आणि डेटा अभियंत्यांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींसाठी डेटासेट तयार करण्यासाठी त्यांच्या डेटा तयारी कौशल्याचा वापर करण्यासाठी उत्तम संधी उपलब्ध आहेत. ETL प्रक्रिया स्वयंचलित असणे आणि रिअल-टाइम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींमधून जास्तीत जास्त कार्यक्षमता मिळवण्यासाठी मॅन्युअल प्रक्रियेवर अवलंबून न राहणे महत्त्वाचे असेल.

कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये वापरण्यासाठी ट्रुथच्या सिंगल सोर्स म्हणून डेटा लेक्स आणि डेटा वेअरहाउसेस

वेगवेगळ्या प्रणालींमध्ये साठवलेला कच्चा डेटा खंडित होण्यास कारणीभूत ठरतो. हे टाळण्यासाठी, सर्व डेटा एका ठिकाणी, जसे की रिलेशनल डेटाबेसमध्ये पाईप करणे इष्ट आहे, जे क्वेरी आणि डेटा मॅनिपुलेशनला परवानगी देते. एकदा सर्व डेटा एका क्षेत्रात साठवला की, तो अधिक सहजपणे ऍक्सेस केला जाऊ शकतो आणि मूल्यवान माहिती देणारे डेटासेट तयार करण्यासाठी त्यावर काम केले जाऊ शकते. सत्याचा एकच स्रोत परिभाषित करणे आवश्यक आहे.

Kimball किंवा Inmon सारख्या मानकांचा वापर करून डेटा वेअरहाउसेस परिभाषित केले जाऊ शकतात जेणेकरून फॅक्ट्स किंवा मेझर्स परिभाषित करण्यासाठी परिमाण तयार होतील. सामान्य समजानुसार फॅक्ट हे श्रेणीबद्ध डेटा असते, तर मेझर हे विशेषतः संख्यात्मक डेटा असते. अशा मानकांचा वापर करून डेटा प्रक्रिया करणे कार्यक्षमता आणि अचूकता सुनिश्चित करण्यात महत्त्वपूर्ण फायदे देते.

एका चांगल्या डेटा वेअरहाऊसमध्ये गुंतवणूक करणाऱ्या संस्थांसाठी कदाचित सर्वात महत्त्वाचा फायदा म्हणजे ते संस्थेच्या डेटासेटला व्यापक संस्थेसाठी खुले करते. मोठ्या संस्थांमध्ये, बहुतांश कर्मचाऱ्यांना व्यवसाय चालवणाऱ्या महत्त्वाच्या स्रोत प्रणालींमध्ये प्रवेश नसतो; तथापि, त्यांना डेटा वेअरहाऊसमध्ये प्रवेश असतो, विशेषतः फकत-वाचनीय. डेटा वेअरहाऊसेस कर्मचाऱ्यांना अशा अंतर्दृष्टी ओळखण्यास अनुमती देतात ज्याबद्दल संस्थेच्या व्यवस्थापन रचनेला सामान्यतः माहिती नसते.

डेटा वेअरहाउसची निर्मिती हे सुनिश्चित करते की गोपनीयता आणि नियामक विचार निर्दिष्ट केले आहेत. डेटा वेअरहाउस डेटा भागधारकांमध्ये सुरक्षितपणे हस्तांतरित होण्यास मदत करतात. डेटा लेक आणि वेअरहाउसमधील प्रवेश हा संस्थात्मक कार्ये कशी केली जातात याची पारदर्शकता आणि जबाबदारी सुधारू शकतो, ज्यामुळे अधिक स्थिर कार्य पद्धती लागू होतात.

संस्थात्मक बिग डेटाचे व्हिज्युअलायझेशन

मोठ्या डेटाचा एक आव्हान म्हणजे त्याला सर्वोत्तमपणे कसे पाहावे आणि तो सांगणारी कहाणी कशी पोहोचवावी. यापूर्वीच्या दृष्टिकोनांमध्ये अशी रिपोर्टिंग सेवांचा समावेश होता ज्या डेटाला कमी ते उच्च स्तरावर एकत्रित करतात जेणेकरून ते बार चार्ट, लाइन चार्ट आणि स्कॅटर प्लॉट यांसारख्या मानक चार्टमध्ये प्रदर्शित केले जाऊ शकेल. हे दृष्टिकोन व्यवस्थापन अहवालांसाठी (म्हणजे विक्री अहवाल, खाते अहवाल) योग्य आहेत जे दैनिक नियमित व्यवसायिक कामकाजाचा भाग आहेत. Microsoft SSRS हे एंटरप्राइझ-व्यापी रिपोर्टिंगसाठी वापरले जाणारे सर्वात सामान्य साधन आहे.

ही कमतरता दूर करण्यासाठी प्रगत व्हिज्युअलायझेशन प्रोग्राम उदयास आले, ज्यामध्ये Tableau आणि QlikView ने बाजारपेठ व्यापली. Tableau ने आकर्षक व्हिज्युअलायझेशनवर लक्ष केंद्रित केले, तर QlikView ने Microsoft SSRS आणि Tableau सारख्या पारंपारिक रिपोर्टिंग सेवांचे संतुलन साधले. Microsoft PowerBI ने बाजारपेठ व्यापली आहे आणि Gartner द्वारे अधिक जटिल मानले जाते. हे प्रोग्राम अशा डॅशबोर्ड तयार करतात जे अनेक मुख्य मेट्रिक्स देखरेख करण्यासाठी आणि अशी देखरेख व्यापक संस्थात्मक प्रक्रियांचा भाग म्हणून एकत्रित करण्यासाठी अत्यंत उपयुक्त आहेत. धोरणात्मक निर्णय घेणाऱ्यांनी अलीकडे डेटा-चालित निर्णय घेण्यासाठी उत्तम डॅशबोर्ड तयार केले आहेत, तर ऑपरेशन्स व्यवस्थापक कॉर्पोरेट उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी वेगाने प्रतिसाद देऊ शकतात.

AI च्या आगमनासह, व्हिज्युअलायझेशन महत्त्वाची भूमिका बजवेल. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली तयार करू शकणारे अंतर्दृष्टी जटिल असतात, आणि ते लोकांना सहज समजण्यायोग्य अशा दृश्य प्रतिनिधित्वात सांगितले पाहिजेत. याचे एक उत्तम उदाहरण म्हणजे बहुचर डेटा पाहण्यासाठी सेल्फ-ऑर्गनायझिंग मॅप (SOM) सादर करणे.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींमध्ये फीड करण्यासाठी डेटा एकत्रित करणे

डेटासेटमध्ये प्रवेश दिल्यास, त्यानंतर रिलेशनल डेटाबेसमधून डेटा घेऊन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीला कनेक्टर प्रदान करणे शक्य आहे. बहुतांश आधुनिक AI प्रणाली Python वापरून तयार केल्या जातात आणि कार्यक्षमता सुनिश्चित करण्यासाठी विशेषतः C/C++ मध्ये लागू केलेल्या मॉड्यूलवर अवलंबून असतात.

Python सध्या AI सह इंटरफेस करण्यासाठी प्राथमिक साधन असल्याने, डेटा ऍक्सेस करण्यासाठी विविध प्रकारच्या डेटाबेससाठी डेटा कनेक्टरची समृद्ध मालिका उपलब्ध आहे. याव्यतिरिक्त, Python डेटा मॅनिपुलेशनसाठी उपयुक्त आहे आणि NumPy आणि Pandas सारख्या समृद्ध लायब्ररींसह मूळ कार्यक्षमता वाढवते ज्यामुळे विशिष्ट AI सिस्टममध्ये फीड केलेला डेटा प्री-प्रोसेस करण्यास मदत होते. वर्तमान फ्रेमवर्क स्वीकारलेल्या डेटा स्वरूपांबाबत विशिष्ट आहेत. स्टॅटिकली टाइप केलेले डेटा फ्रेमवर्क यात मदत करू शकतात. GPU प्रोसेसिंगला विशिष्ट डेटा प्रकारांची आवश्यकता असते, जे बदलण्याची शक्यता कमी आहे. त्यामुळे, डेटा प्रकारांचा विचार आधीच करावा लागेल.

नॅरो-AI क्षेत्रातील कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टममध्ये विशिष्ट डेटा आवश्यकता असतात आणि अशा सिस्टममध्ये वापरण्यासाठी डेटासेट तयार करण्याच्या नियोजन टप्प्यात हे विचारात घेण्यासाठी वेळ घेणे फायद्याचे आहे.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता परिणामांचे कॅप्चरिंग, स्टोरिंग आणि इंटरप्रिटिंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम, इनपुट दिल्यास, परिणामी असे आउटपुट तयार करतील जे साठवून ठेवणे आवश्यक आहे. अधिक रोमांचक म्हणजे, परिणाम डेटा लेक/डेटा वेअरहाउसमध्ये परत फीड केले जाऊ शकतात आणि अंतर्दृष्टी अधिक अंतर्दृष्टी देऊ शकतात असे अंतर्दृष्टी देण्याची प्रक्रिया सुरू ठेवू शकतात. आउटपुट कसे साठवले जातील याचे व्यवस्थापन एका मोठ्या डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्कमध्ये काळजीपूर्वक विचारात घेणे आवश्यक आहे.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विपुल माहिती प्रक्रिया करत असल्याने, मानवी सहसा विचारात न घेणाऱ्या अंतर्ज्ञानाला विरोध करणाऱ्या अंतर्दृष्टी शोधण्याची शक्यता असते. सहसा याच अंतर्दृष्टीतून सर्वात महत्त्वाचा स्पर्धात्मक फायदा मिळतो. त्यामुळे, स्पर्धात्मक राहण्याच्या माध्यम म्हणून संस्थांना या प्रणालींशी संवाद साधण्याव्यतिरिक्त पर्याय राहणार नाही.

कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या परिणामांच्या अर्थ लावण्यासाठी काळजीपूर्वक विचार करणे आवश्यक आहे. आजच्या सध्याच्या संशोधनाप्रमाणेच, याचा चुकीचा अर्थ लावला जाण्याची शक्यता आहे. त्यामुळे, डेटा विश्लेषकांनी सर्व डेटा पॉइंट्सचा मागोवा घेतला पाहिजे आणि AI सिस्टमने विशिष्ट निष्कर्ष का दिले याचा मागोवा घेतला पाहिजे, अन्यथा त्यांनी चुकीच्या अंतर्दृष्टीवर कारवाई करण्याचा धोका पत्करावा लागेल. वर वर्णन केलेल्या डेटा व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा वापर AI द्वारे तयार केलेल्या परिणामांवर लागू केला जाऊ शकतो.

येणाऱ्या दशकांमध्ये प्रवेश करताना, संस्था AI प्रणालींद्वारे तयार केलेल्या माहितीवर अवलंबून राहू लागतील आणि या प्रणालींना आधार देणारे डेटा कसे शासित आणि लागू केले जातात हे अत्यंत महत्त्वाचे असेल.

Telemus AI™ तुमच्या संस्थेत कसे एकत्रित केले जाऊ शकते यावरील मोफत सल्ल्यासाठी आज आमच्याशी संपर्क साधा.