Suluhisho za Akili Mnemba Zinahitaji Data ya Ubora wa Juu

Data ya shirika hukamatwa na kuhifadhiwa katika miundo mbalimbali, kutoka kwenye karatasi za kusafirisha hadi hati za maandishi, hifadhidata za uhusiano na faili za maandishi. Kutumia data ya shirika kunahusisha mfululizo wa hatua za usindikaji wa awali ili kuifanya ifaayo kwa matumizi katika mifumo ya akili ya biashara kwa ajili ya ripoti na uchanganuzi. Mifumo ya AI inahitaji seti za data zilizobobea sana kwa mafunzo ili kuhakikisha kiwango kikubwa cha ubobea.

Uandaaji wa data ya shirika kwa matumizi katika mifumo ya akili bandia unahitaji michakato mingi changamano ya Extract-Transform-Load (ETL) ili kuzalisha seti ya data ya mafunzo kabla ya kuingizwa kwenye AI. Mfumo wa udhibiti wa mashirika mengi unaashiria kwamba sheria na kanuni za faragha zinahitaji kuzingatiwa kabla ya uchimbaji kufanyika. Zaidi ya hayo, michakato mikali ya uhifadhi inahitaji kufuata kanuni mara uchimbaji unapokamilika ili kuhakikisha kwamba data inahifadhiwa na kutumika kwa usalama.

Kuna kiasi kikubwa cha data katika mazingira ya sasa ya shirika, ambapo baadhi yake hayajaandaliwa katika muundo rahisi wa kufanyia kazi. Pia kuna changamoto ya kiufundi katika kusindika habari hii. Utata wa kuandaa data huongezeka wakati data si tuli na inabadilika kila wakati kwa wakati halisi, na inahitaji michakato inayobadilika.

Tutachunguza mambo muhimu ya data katika sehemu zifuatazo.

Vyanzo vya Data vya Kawaida vya Shirika

Data huhifadhiwa katika miundo tofauti na inashughulikia vipimo vingi, kutoka kwa data ya kifedha hadi taarifa za nafasi. Data inayokusanywa katika vikundi vya uzalishaji vya ofisi kama vile Microsoft Office na mifumo ya ndani ya vyanzo inayofaa kwa madhumuni hayafai kwa matumizi moja kwa moja katika mifumo ya akili bandia.

Yafuatayo yanaorodhesha vyanzo vya data vinavyojulikana; orodha hii haichoki kabisa:

• Data ya Kifedha kwa Mifumo ya Uhasibu ya ERP (Oracle, SAP)
• Data ya Nafasi kutoka Mifumo ya GIS (ESRI ArcGIS)
• Viwango vya Kusafirisha kutoka Zana za Uzalishaji za Ofisi (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• Hifadhidata za SQL zilizoboreshwa zinazotumika nyuma ya mifumo ya chanzo (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• Hifadhidata za faili tambarare zilizokusanywa katika mifumo ya zamani (IBM Mainframes, faili zilizofunguliwa)

Mifumo tofauti inaweza kuhifadhi data katika miundo mbalimbali. Seti za data zinahitaji kuunganishwa; hii inuleta changamoto wakati kuna mifumo mingi. Ni kawaida kwa waanalisti wa data kuingiza taarifa kwa mikono kwa kutumia viwazo. Mwelekeo wa sasa ni kuingiza data kwenye ziwa la data, ili wahandisi wa data waweze kufanya kazi nayo bila kuingiliana moja kwa moja na mifumo muhimu. Hivyo, ilihitaji mabadiliko ya data ili kufikia malengo.

Mifumo ya Akili Mnemba inaweza kutumia data hii kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, tu wakati inaposhughulikiwa kwanza katika muundo unaofaa kuliweka katika mifumo hiyo ndipo data lakes na data warehouses kuwa muhimu katika kuzalisha sets za data za ubora wa juu.

Akili Bandia na uhusiano wake na michakato ya Extract-Transform-Load (ETL)

Michakato ya jadi ya ETL huenda isibadilike kadiri akili bandia inavyozidi kuwa maarufu. Inawezekana zaidi kwamba mbinu kama hizo zitalengwa upya kuzalisha seti za data zinazofaa kwa kujifunza ambazo zinaendana vizuri na mifumo ya AI. Mfano ni kuchukua picha za vitu na kuziweka lebo na uhusiano ili kuruhusu mifumo ya AI kujifunza.

Kuna fursa nzuri zinazopatikana kwa wanasayansi wa data na wahandisi wa data kutumia ujuzi wao wa kuandaa data kujenga seti za data kwa mifumo ya akili bandia. Itakuwa muhimu kwamba michakato ya ETL inaweza kufanywa kiotomatiki na isitegemee michakato ya mikono ili kupata ufanisi mkubwa kutoka kwa mifumo ya akili bandia inayofanya kazi kwa wakati halisi.

Maziwa ya Data na Ghala za Data kama Chanzo Kimoja cha Ukweli kwa Matumizi katika Akili Bandia

Data ghafi iliyohifadhiwa katika mifumo tofauti husababisha uchachaji. Ili kushinda hili, inapendekezwa kupeleka data yote mahali pamoja, kama vile hifadhidata ya uhusiano inayoruhusu maswali na ubadilishaji wa data. Mara data yote inapohifadhiwa katika eneo moja, inaweza kufikiwa kwa urahisi zaidi na kufanyiwa kazi ili kuzalisha seti za data zinazotoa taarifa muhimu. Ni muhimu kufafanua chanzo kimoja cha ukweli.

Ghala za Data zinaweza kufafanuliwa kisha kwa kutumia viwango kama vile Kimball au Inmon ili kuunda vipimo kufafanua ukweli au vipimo. Ukweli wa kawaida ni data ya kategoria, huku kipimo kikiwa kwa kawaida data ya nambari katika uelewa wa jumla. Kusindika data kwa kutumia viwango kama hivyo hutoa faida kubwa katika kuhakikisha ufanisi na usahihi.

Labda faida kubwa zaidi kwa mashirika ambayo yamewekeza katika kuwa na ghala jema la data ni kwamba inafungua seti ya data ya shirika kwa shirika pana zaidi. Kwa mashirika makubwa, wafanyakazi wengi hawana ufikiaji wa mifumo muhimu ya chanzo inayoendesha biashara; hata hivyo, wana ufikiaji wa ghala la data, kwa kawaida kwa kusoma tu. Maghala ya data huruhusu wafanyakazi kutambua maarifa ambayo muundo wa usimamizi wa shirika huenda usijue kwa kawaida.

Uundaji wa maghala ya data huhakikisha kwamba masuala ya faragha na kanuni zinafafanuliwa. Maghala ya data yanasaidia kuhakikisha kwamba data inahamishwa kwa usalama kati ya wadau. Ufikiaji wa maziwa ya data na maghala pia unaweza kubosha uwazi na uwajibikaji wa jinsi shughuli za shirika zinavyofanywa,ikiruhusu taratibu thabiti zaidi za uendeshaji.

Uonyeshaji wa Data Kubwa ya Shirika

Changamoto ya data kubwa ni jinsi ya kuionyesha vyema na kusimulia hadithi inayoieleza. Mbinu za awali zilijumuisha huduma za ripoti zinazokusanya data kutoka ngazi za chini hadi za juu ili kuonyeshwa katika chati za kawaida kama vile chati za milinganyo, chati za mistari, na chati za tawanya. Mbinu hizi zinafaa kwa ripoti za usimamizi (yaani, ripoti za mauzo, ripoti za akaunti) ambazo ni sehemu ya shughuli za kawaida za biashara za kila siku. Microsoft SSRS ndio chombo cha kawaida zaidi kinachotumiwa kwa ripoti katika shirika zima.

Programu za juu za kuonyesha data kwa njia ya kuonekana zilichipuka kushughulikia pengo hili, na Tableau na QlikView zikibeba soko. Tableau ilizingatia sana kuonyesha data kwa njia ya kuonekana ya kuvutia, huku QlikView ikifanikiwa kusawazisha huduma za kuripoti za jadi kama Microsoft SSRS na Tableau. Microsoft PowerBI imetawala soko na inachukuliwa kuwa ngumu zaidi na Gartner. Programu hizi huunda dashibodi ambazo ni za manufaa sana kwa kufuatilia vipimo vingi muhimu na kuunganisha ufuatiliaji huo kama sehemu ya mchakato kamili wa shirika. Watengenezaji wa maamuzi ya kimkakati hivi karibuni wameunda dashibodi nzuri sana ili kufanya maamuzi yanayotegemea data, huku wasimamizi wa shughuli wakijibu kwa haraka zaidi ili kufikia malengo ya kampuni.

Kwa kuja kwa AI, uhuishaji utachukua jukumu muhimu. Ufafanuzi ambao mifumo ya Ariticical Intelligence inaweza kutoa ni changamano, na inahitaji kuwasilishwa katika uwakilishi wa kuonekana ambao watu wanaweza kuelewa kwa urahisi. Mfano mzuri wa hili ni kuwasilisha ramani ya kujipanga (SOM) kuangalia data yenye vigezo vingi.

Kuunganisha Data ili Kuingiza katika Mifumo ya Akili Bandia

Tukipewa ufikiaji wa seti za data, kisha inawezekana kuchukua data kutoka hifadhidata ya uhusiano na kutoa kiunganishi kwa mfumo wa akili bandia. Mifumo mingi ya kisasa ya AI imejengwa kwa kutumia Python na inategemea moduli zinazotekelezwa kwa kawaida katika C/C++ ili kuhakikisha ufanisi.

Kwa kuwa Python kwa sasa ni zana kuu ya kuingiliana na AI, mfululizo mwingi wa viunganishi vya data unapatikana kwa aina nyingi tofauti za hifadhidata ili kufikia data. Zaidi ya hayo, Python inafaa vizuri kwa ubadilishaji wa data na kuendelea kupanua uwezo wa asili kupitia maktaba tajiri kama NumPy na Pandas ili kusaidia zaidi katika usindikaji wa awali wa data inayotiwa katika mifumo maalum ya AI. Mifumo ya sasa ni ya kipekee kwa muundo wa data inayokubaliwa. Mifumo ya data iliyopangwa kwa kudumu inaweza kusaidia katika hili. Usindikaji wa GPU unahitaji aina maalum za data, ambazo hazitabadilika kwa urahisi. Kwa hivyo, mambo ya kuzingatia kuhusu aina ya data lazima yafanywe mapema.

Mifumo ya Akili Mnemba katika uga wa narrow-AI ina mahitaji mahususi ya data, na inafaida kuchukua muda kuzingatia hili wakati wa hatua za upangaji wa kuunda sets za data zitakazotumika katika mifumo hiyo.

Kukamata, Kuhifadhi na Kutafsiri Maelezo ya Akili Bandia

Mifumo ya Akili Mnemba, kwa kuzingatia pembejeo, kwa hiyo itazalisha matokeo ambayo yatahitaji kuhifadhiwa. Kwa shangwe zaidi, matokeo yanaweza kurudishwa kwenye data lakes/data warehouses na kuendeleza mchakato wa kutoa maarifa kwani maarifa yanaweza kutoa maarifa zaidi. Usimamizi wa jinsi matokeo yanavyohifadhiwa utahitaji kuzingatiwa kwa uangalifu ndani ya mfano mpana zaidi wa utawala wa data.

Tukizingatia mifumo ya akili bandia inasindika kiasi kikubwa cha taarifa, inawezekana kupata maarifa yanayokinyang'anyang'a akili ambayo binadamu kwa kawaida angeyapuuza. Kwa kawaida ni maarifa haya ambayo hutoa faida kubwa zaidi ya ushindani. Kwa hivyo, mashirika haitakuwa na chaguo ila kushirikiana na mifumo hii kama njia ya kubaki katika ushindani.

Ufafanuzi wa matokeo ya akili bandia utahitaji kuzingatia kwa makini. Kama ilivyo na utafiti wa sasa wa leo, inawezekana kwamba itafafanuliwa vibaya. Kwa hiyo, waanalisti wa data lazima wafuatilie pointi zote za data na kufuatilia nyuma kwa nini mifumo ya AI imetoa matokeo mahususi au kukabili hatari ya kutenda kimakosa kulingana na uelewa. Matumizi ya zana za kuonyesha data kama ilivyoelezwa hapo juu yanaweza kutumika kwa matokeo yanayozalishwa na AI.

Ukihamia katika miongo ijayo, mashirika yataanza kutegemea taarifa zinazozalishwa na mifumo ya AI na jinsi data inayosaidia mifumo hii inavyosimamiwa na kutekelezwa itakuwa muhimu zaidi.

Wasiliana nasi leo kwa ushauri wa bila malipo juu ya jinsi Telemus AI™ inaweza kuunganishwa katika shirika lako.