ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਸ ਤੋਂ ਵਰਡ ਡਾਕੂਮੈਂਟਾਂ, ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ ਤੱਕ। ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟੇ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ Extract-Transform-Load (ETL) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਤਾਅਰਤਲਾ ਹੈ ਕਿ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਖਤ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇ।

ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਇੱਕ ਅਣ-ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਹੇਠਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।

ਆਮ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ

ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਕਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Microsoft Office ਵਰਗੇ ਦਫ਼ਤਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸੂਟ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਦੇਸ਼-ਅਨੁਕੂਲ ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਹੇਠਾਂ ਜਾਣੂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਇਹ ਸੂਚੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ:

• ERP ਅਕਾਊਂਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਡਾਟਾ (Oracle, SAP)
• GIS ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਸਪੈਸ਼ਲ ਡੇਟਾ (ESRI ArcGIS)
• ਆਫਿਸ ਪ੍ਰੋਡਕਟੀਵਿਟੀ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕਸਟਮ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• ਲੀਗੇਸੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਫਲੈਟ ਫਾਈਲ ਡਾਟਾਬੇਸ (IBM Mainframes, Indexed files)

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਈ ਸਿਸਟਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਦਰਜ ਕਰਨਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁਆਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ-ਲੋਡ (ETL) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧ

ਰਵਾਇਤੀ ETL ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣਗੀਆਂ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ-ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ ਜੋ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AI ਸਿਸਟਮ ਸਿੱਖ ਸਕਣ।

ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵਧੀਆ ਮੌਕੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ETL ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋਣ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਕਰਨ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਿੰਗਲ ਸੋਰਸ ਆਫ਼ ਟਰੂਥ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਲੇਕਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਗਿਆ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਲਿਆਉਣਾ ਮਨਚਾਹੀਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਜੋ ਕਿ ਕਿਊਰੀਆਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੱਚ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਸਰੋਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣਾਉਣ ਵਾਸਤੇ Kimball ਜਾਂ Inmon ਵਰਗੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਸਮਝ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤੱਥ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਜੋ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਬਹੁਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ। ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।

ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿੱਜਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਅਤੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਵੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਕਾਰਜ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਬਿਗ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਬਿਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਇਹ ਜੋ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰਿਆ ਜਾਵੇ। ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹੇਠਲੇ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਰ ਚਾਰਟ, ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ, ਅਤੇ ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਵਰਗੇ ਮਿਆਰੀ ਚਾਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ (ਭਾਵ ਵਿਕਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਖਾਤਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ) ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ। Microsoft SSRS ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਵਿਆਪੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਟੂਲ ਹੈ।

ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Tableau ਅਤੇ QlikView ਨੇ ਬਾਜ਼ਾਰ 'ਤੇ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਇਆ। Tableau ਨੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਜਦਕਿ QlikView ਨੇ Microsoft SSRS ਅਤੇ Tableau ਵਰਗੀਆਂ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ। Microsoft PowerBI ਨੇ ਬਾਜ਼ਾਰ 'ਤੇ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ Gartner ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਜੋੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

AI ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗੀ। ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਲੋਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਣ। ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਣ ਮਲਟੀਵੇਰੀਏਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੈਲਫ-ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ਿੰਗ ਮੈਪ (SOM) ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟੇ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ

ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਿਸਟਮ Python ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦਕਸ਼ਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ C/C++ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੋਡੀਊਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ Python ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਲੜੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Python ਡੇਟਾ ਮੈਨੀਪੁਲੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਅਤੇ NumPy ਅਤੇ Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਅਮੀਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਮੂਲ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਖਾਸ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁਆਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ। ਮੌਜੂਦਾ ਢਾਂਚੇ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਖਾਸ ਹਨ ਜੋ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਟੈਟਿਕਲੀ ਟਾਈਪਡ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਨੈਰੋ-AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਦੇਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ, ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ, ਇਨਪੁਟਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਕ/ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਖੁਆਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਣਕਲਪਿਤ ਸੂਝਾਂ ਲੱਭੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਨਸਾਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹੀ ਸੂਝਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਕੋਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਅੱਜ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਵਾਂਗ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਸ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੇ ਕਿਉਂ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਜਾਂ ਫਿਰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੂਝ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ। ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਕੇ, ਸੰਗਠਨ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ।

Telemus AI™ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਮੁਫਤ ਸਲਾਹ ਲਈ ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।