Penyelesaian Kecerdasan Buatan Memerlukan Data Berkualiti Tinggi

Data organisasi ditangkap dan disimpan dalam pelbagai format, dari hamparan helaian ke dokumen perkataan, pangkalan data hubungan dan fail teks. Memanfaatkan data organisasi melibatkan satu siri langkah pra-pemprosesan untuk menjadikannya sesuai untuk digunakan dalam sistem kecerdasan perniagaan untuk pelaporan dan analitik. Sistem AI memerlukan set data yang sangat khusus untuk latihan bagi memastikan tahap pengkhususan yang tinggi.

Penyediaan data organisasi untuk digunakan dalam sistem kecerdasan buatan memerlukan banyak proses Extract-Transform-Load (ETL) yang kompleks untuk menghasilkan set data latihan sebelum dimasukkan ke dalam AI. Rangka kerja kawal selia banyak organisasi menunjukkan bahawa undang-undang dan peraturan privasi perlu dipatuhi sebelum pengekstrakan boleh berlaku. Selanjutnya, proses penyimpanan yang ketat perlu mematuhi peraturan setelah pengekstrakan selesai untuk memastikan data disimpan dan digunakan dengan selamat.

Terdapat kuantiti data yang banyak dalam persekitaran organisasi semasa, sebahagiannya tidak berstruktur dalam format yang mudah untuk digunakan. Terdapat juga cabaran teknikal dalam memproses maklumat ini. Kerumitan penyediaan data meningkat apabila data tidak statik dan sentiasa berubah dalam masa nyata, dan memerlukan proses dinamik.

Kami akan meneroka pertimbangan data utama dalam bahagian berikut.

Sumber Data Organisasi Biasa

Data disimpan dalam pelbagai format dan merangkumi pelbagai dimensi, daripada data kewangan kepada maklumat spatial. Data yang ditangkap dalam suite produktiviti pejabat seperti Microsoft Office dan sistem sumber dalaman yang sesuai dengan tujuan tidak sesuai untuk digunakan secara langsung dalam sistem kecerdasan buatan.

Berikut menyenaraikan sumber data yang biasa; senarai ini tidak semestinya menyeluruh:

• Data Kewangan untuk Sistem Perakaunan ERP (Oracle, SAP)
• Data Spatial daripada Sistem GIS (ESRI ArcGIS)
• Hamparan daripada Alat Produktiviti Pejabat (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• Pangkalan data SQL tersuai yang digunakan di sebalik sistem sumber (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• Pangkalan data fail rata yang ditangkap dalam sistem legasi (IBM Mainframes, fail berindeks)

Sistem yang berbeza boleh menyimpan data dalam pelbagai format. Set data memerlukan penyertaan; ini menimbulkan cabaran apabila terdapat pelbagai sistem. Adalah perkara biasa bagi penganalisis data untuk memasukkan maklumat secara manual menggunakan hamparan. Trend semasa ialah memasukkan data ke dalam tasik data, supaya jurutera data boleh bekerja dengannya tanpa perlu berinteraksi secara langsung dengan sistem kritikal. Oleh itu, ia memerlukan transformasi data untuk mencapai matlamat.

Sistem Kecerdasan Buatan boleh memanfaatkan sepenuhnya data ini. Walau bagaimanapun, hanya apabila ia terlebih dahulu diproses dalam format yang sesuai untuk disalurkan ke dalam sistem sedemikian adalah di mana tasik data dan gudang data adalah penting dalam menghasilkan set data berkualiti tinggi.

Kecerdasan Buatan dan hubungannya dengan proses Extract-Transform-Load (ETL)

Proses ETL tradisional mungkin tidak akan berubah apabila kecerdasan buatan menjadi lebih menonjol. Lebih berkemungkinan teknik sedemikian akan disasarkan semula untuk menghasilkan set data yang kondusif untuk pembelajaran yang berfungsi dengan baik dengan sistem AI. Satu contoh ialah mengambil gambar objek dan melabelkannya dengan perkaitan untuk membolehkan sistem AI belajar.

Terdapat peluang besar yang tersedia untuk saintis data dan jurutera data untuk menggunakan set kemahiran penyediaan data mereka untuk membina set data untuk sistem kecerdasan buatan. Adalah penting bahawa proses ETL diautomatik dan tidak bergantung pada proses manual untuk mendapatkan kecekapan maksimum daripada sistem kecerdasan buatan masa nyata.

Tasik Data dan Gudang Data sebagai Sumber Kebenaran Tunggal untuk digunakan dalam Kecerdasan Buatan

Data mentah yang disimpan merentas sistem berbeza mengakibatkan pemecahan. Untuk mengatasi ini, adalah wajar untuk menyalurkan semua data ke satu lokasi, seperti pangkalan data hubungan yang membenarkan pertanyaan dan manipulasi data. Setelah semua data disimpan di satu kawasan, ia boleh diakses dan dikendalikan dengan lebih mudah untuk menghasilkan set data yang memberikan maklumat berharga. Adalah penting untuk menentukan satu sumber kebenaran.

Gudang Data kemudiannya boleh ditakrifkan menggunakan piawaian seperti Kimball atau Inmon untuk mencipta dimensi bagi mentakrifkan fakta atau ukuran. Fakta biasanya adalah data kategori, manakala ukuran biasanya adalah data berangka dalam pemahaman umum. Memproses data menggunakan piawaian sedemikian menawarkan manfaat ketara dalam memastikan kecekapan dan ketepatan.

Mungkin kelebihan paling ketara bagi organisasi yang telah melabur dalam mempunyai gudang data yang baik ialah ia membuka set data organisasi kepada organisasi yang lebih luas. Memandangkan organisasi besar, kebanyakan pekerja tidak mempunyai akses kepada sistem sumber kritikal yang mengendalikan perniagaan; walau bagaimanapun, mereka mempunyai akses kepada gudang data, biasanya baca sahaja. Gudang data membenarkan pekerja mengenal pasti pandangan yang struktur pengurusan organisasi mungkin tidak biasa ketahui.

Penciptaan gudang data memastikan bahawa pertimbangan privasi dan kawal selia ditakrifkan. Gudang data membantu memastikan bahawa data dipindahkan dengan selamat antara pihak berkepentingan. Akses kepada tasik data dan gudang juga boleh meningkatkan ketelusan dan akauntabiliti cara fungsi organisasi dijalankan, membolehkan prosedur operasi yang lebih stabil.

Visualisasi Big Data Organisasi

Cabaran data besar adalah cara terbaik untuk melihatnya dan menyampaikan cerita yang diceritakannya. Pendekatan terdahulu termasuk perkhidmatan pelaporan yang mengumpul data dari tahap lebih rendah ke tahap lebih tinggi untuk dipaparkan dalam carta standard seperti carta bar, carta garis, dan plot serakan. Pendekatan ini sesuai untuk laporan pengurusan (iaitu laporan jualan, laporan akaun) yang merupakan sebahagian daripada operasi perniagaan harian biasa. Microsoft SSRS ialah alat paling biasa yang digunakan untuk pelaporan seluruh perusahaan.

Program visualisasi lanjutan muncul untuk menangani jurang ini, dengan Tableau dan QlikView mendominasi pasaran. Tableau memberi tumpuan berat kepada visualisasi yang menakjubkan, manakala QlikView berjaya mengimbangi perkhidmatan pelaporan tradisional seperti Microsoft SSRS dan Tableau. Microsoft PowerBI telah mendominasi pasaran dan dianggap lebih kompleks oleh Gartner. Program ini mencipta papan pemuka yang sangat berguna untuk memantau pelbagai metrik utama dan mengintegrasikan pemantauan sedemikian sebagai sebahagian daripada proses organisasi yang komprehensif. Pembuat keputusan strategik baru-baru ini telah mencipta papan pemuka yang hebat untuk membuat keputusan berdasarkan data, manakala pengurus operasi boleh bertindak balas lebih pantas untuk mencapai objektif korporat.

Dengan kemunculan AI, visualisasi akan memainkan peranan penting. Wawasan yang boleh dihasilkan oleh sistem Kecerdasan Buatan adalah kompleks, dan ia perlu dikomunikasikan dalam representasi visual yang orang boleh faham dengan mudah. Contoh yang sangat baik ialah membentangkan peta menganjur sendiri (SOM) untuk melihat data multivariat.

Menggabungkan Data untuk Dimasukkan ke dalam Sistem Kecerdasan Buatan

Diberi akses kepada set data, adalah mungkin untuk mengambil data dari pangkalan data hubungan dan menyediakan penyambung ke sistem kecerdasan buatan. Kebanyakan sistem AI moden dibina menggunakan Python dan bergantung pada modul yang biasanya dilaksanakan dalam C/C++ untuk memastikan kecekapan.

Memandangkan Python pada masa ini adalah alat utama untuk berinteraksi dengan AI, siri penyambung data yang kaya tersedia untuk pelbagai jenis pangkalan data untuk mengakses data. Selain itu, Python sangat sesuai untuk manipulasi data dan seterusnya memperluaskan fungsi natif dengan pustaka yang kaya seperti NumPy dan Pandas untuk membantu memproses data yang disalurkan ke dalam sistem AI tertentu. Rangka kerja semasa sangat khusus dengan format data yang diterima. Rangka kerja data yang ditaip secara statik boleh membantu perkara ini. Pemprosesan GPU memerlukan jenis data tertentu, yang tidak mungkin berubah. Oleh itu, pertimbangan jenis data mesti dibuat lebih awal.

Sistem Kecerdasan Buatan dalam bidang AI sempit mempunyai keperluan data tertentu, dan adalah berbaloi untuk meluangkan masa mempertimbangkan perkara ini semasa peringkat perancangan penciptaan set data untuk digunakan dalam sistem tersebut.

Menangkap, Menyimpan dan Mentafsir Keputusan Kecerdasan Buatan

Sistem Kecerdasan Buatan, memandangkan inputnya, akan seterusnya menghasilkan output yang perlu disimpan. Lebih menarik lagi, keputusan boleh disalurkan semula ke dalam tasik data/gudang data dan meneruskan proses penyampaian cerapan kerana cerapan boleh menghasilkan cerapan lanjutan. Pengurusan cara output disimpan perlu dipertimbangkan dengan teliti dalam rangka kerja tadbir urus data yang lebih luas.

Memandangkan sistem kecerdasan buatan memproses kuantiti maklumat yang banyak, ia berkemungkinan untuk mencari pandangan yang bertentangan dengan intuisi yang biasanya diabaikan oleh manusia. Biasanya pandangan inilah yang menghasilkan kelebihan daya saing yang paling ketara. Oleh itu, organisasi tidak mempunyai pilihan selain terlibat dengan sistem ini sebagai cara untuk kekal berdaya saing.

Tafsiran keputusan kecerdasan buatan memerlukan pertimbangan yang teliti. Sama seperti penyelidikan semasa hari ini, adalah mungkin ia akan disalahtafsirkan. Oleh itu, penganalisis data mesti meneliti semua titik data dan menjejaki semula mengapa sistem AI telah menghasilkan penemuan tertentu atau berisiko bertindak secara salah ke atas cerapan. Penggunaan alat visualisasi data seperti yang dinyatakan di atas boleh digunakan untuk keputusan yang dijana oleh AI.

Beralih ke dekad akan datang, organisasi akan mula bergantung kepada maklumat yang dihasilkan oleh sistem AI dan cara data yang menyokong sistem ini ditadbir dan dilaksanakan akan menjadi sangat penting.

Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang bagaimana Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.