కృత్రిమ మేధస్సు పరిష్కారాలకు ఉన్నత-నాణ్యత డేటా అవసరం

సంస్థాగత డేటా వివిధ ఫార్మాట్‌లలో, స్ప్రెడ్‌షీట్‌ల నుండి వర్డ్ పత్రాలు, రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లు మరియు టెక్స్ట్ ఫైళ్ల వరకు క్యాప్చర్ చేయబడి నిల్వ చేయబడుతుంది. సంస్థాగత డేటాను ఉపయోగించడంలో నివేదికలు మరియు విశ్లేషణల కోసం బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థలలో ఉపయోగించడానికి అనువుగా చేయడానికి కొన్ని ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ దశలు ఉంటాయి. AI వ్యవస్థలకు అధిక స్థాయి ప్రత్యేకీకరణను నిర్ధారించడానికి శిక్షణ కోసం అత్యంత ప్రత్యేకీకృత డేటాసెట్‌లు అవసరం.

AIలోకి ఇన్‌పుట్ చేయడానికి ముందు శిక్షణ డేటాసెట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలలో ఉపయోగం కోసం సంస్థాగత డేటా సిద్ధపరచడం అనేది అనేక క్లిష్టమైన Extract-Transform-Load (ETL) ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటుంది. అనేక సంస్థల నియంత్రణ చట్రం ప్రైవసీ చట్టాలు మరియు నిబంధనలను సంగ్రహణ జరిగే ముందు పాటించాల్సిన అవసరాన్ని సూచిస్తుంది. అంతేకాకుండా, డేటా సురక్షితంగా నిల్వ చేయబడి ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించడానికి సంగ్రహణ పూర్తయిన తర్వాత కఠినమైన నిల్వ ప్రక్రియలు నియమాలకు కట్టుబడి ఉండాలి.

ప్రస్తుత సంస్థాగత వాతావరణంలో భారీ మొత్తంలో డేటా ఉంది, వాటిలో కొన్ని పని చేయడానికి సులభమైన ఫార్మాట్‌లో నిర్మాణాత్మకంగా లేవు. ఈ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడంలో కూడా ఒక సాంకేతిక సవాలు ఉంది. డేటా స్థిరంగా లేకుండా నిజ-సమయంలో నిరంతరం మారుతూ, డైనమిక్ ప్రక్రియలను కోరుకున్నప్పుడు డేటా సిద్ధీకరణ సంక్లిష్టత పెరుగుతుంది.

కింది విభాగాలలో మేము ముఖ్యమైన డేటా పరిశీలనలను అన్వేషిస్తాము.

సాధారణ సాంస్థిక డేటా మూలాలు

డేటా వివిధ ఫార్మాట్‌లలో నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు ఆర్థిక డేటా నుండి స్పేషియల్ సమాచారం వరకు పలు పరిమాణాలను కలిగి ఉంటుంది. Microsoft Office వంటి ఆఫీస్ ప్రొడక్టివిటీ సూట్‌లలో మరియు అంతర్గత ఫిట్ ఫర్ పర్పస్ సోర్స్ సిస్టమ్‌లలో క్యాప్చర్ చేయబడిన డేటా కృత్రిమ మేధస్సు సిస్టమ్‌లలో నేరుగా ఉపయోగించడానికి బాగా అనుకూలంగా ఉండదు.

కింద పరిచిత డేటా మూలాలు జాబితా చేయబడ్డాయి; ఈ జాబితా అన్నింటినీ కలిపి ఉంచడం కాదు:

• ERP అకౌంటింగ్ సిస్టమ్‌ల కోసం ఆర్థిక డేటా (Oracle, SAP)
• GIS సిస్టమ్‌ల నుండి స్పేషియల్ డేటా (ESRI ArcGIS)
• ఆఫీస్ ప్రొడక్టివిటీ టూల్స్ నుండి స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• సోర్స్ సిస్టమ్‌ల వెనుక ఉపయోగించే కస్టమ్ SQL డేటాబేస్‌లు (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• లెగసీ సిస్టమ్‌లలో క్యాప్చర్ చేయబడిన ఫ్లాట్ ఫైల్ డేటాబేస్‌లు (IBM మెయిన్‌ఫ్రేమ్‌లు, ఇండెక్స్ చేయబడిన ఫైళ్లు)

వివిధ సిస్టమ్‌లు డేటాను వివిధ ఫార్మాట్‌లలో నిల్వ చేయగలవు. డేటాసెట్‌లకు అనుసంధానం అవసరం; బహుళ సిస్టమ్‌లు ఉన్నప్పుడు ఇది సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. స్ప్రెడ్‌షీట్‌లను ఉపయోగించి సమాచారాన్ని మాన్యువల్‌గా నమోదు చేయడం డేటా విశ్లేషకులకు సాధారణం. ప్రస్తుత ధోరణి డేటాను డేటా లేక్‌లోకి నమోదు చేయడం, తద్వారా డేటా ఇంజనీర్లు క్లిష్టమైన సిస్టమ్‌లతో నేరుగా ఇంటర్‌ఫేస్ చేయకుండా దానితో పనిచేయగలుగుతారు. అందువల్ల, లక్ష్యాలను సాధించడానికి డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్‌లు అవసరం.

కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు ఈ డేటాను గొప్పగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. అయితే, అది ముందుగా అటువంటి వ్యవస్థలకు అందించడానికి సరైన ఫార్మాట్‌లో ప్రాసెస్ చేయబడినప్పుడు మాత్రమే, అంటే డేటా లేక్‌లు మరియు డేటా వేర్‌హౌస్‌లు ఉన్నత-నాణ్యత డేటాసెట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడంలో కీలకం.

AI మరియు దాని ఎక్స్‌ట్రాక్ట్-ట్రాన్స్‌ఫార్మ్-లోడ్ (ETL) ప్రక్రియలతో సంబంధం

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరింత ప్రముఖంగా మారినప్పుడు సాంప్రదాయ ETL ప్రక్రియలు బహుశా మారవు. అటువంటి పద్ధతులు AI సిస్టమ్‌లతో బాగా పనిచేసే అభ్యాసానికి అనుకూలమైన డేటాసెట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి మళ్లీ లక్ష్యంగా చేయబడతాయి. ఒక ఉదాహరణ వస్తువుల ఫోటోలను తీయడం మరియు AI సిస్టమ్‌లు నేర్చుకోవడానికి అనుమతించే అసోసియేషన్‌తో వాటిని లేబుల్ చేయడం.

డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డేటా ఇంజనీర్లు వారి డేటా సిద్ధీకరణ నైపుణ్యాలను ఉపయోగించి కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థల కోసం డేటాసెట్‌లను రూపొందించడానికి గొప్ప అవకాశాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. నిజ-సమయ కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థల నుండి గరిష్ట సామర్థ్యాన్ని పొందడానికి ETL ప్రక్రియలు స్వయంచాలకంగా ఉండి, మానవీయ ప్రక్రియలపై ఆధారపడకూడదు.

కృత్రిమ మేధస్సులో ఉపయోగం కోసం సింగిల్ సోర్స్ ఆఫ్ ట్రూత్‌గా డేటా లేక్‌లు మరియు డేటా వేర్‌హౌస్‌లు

వివిధ వ్యవస్థలలో నిల్వ చేయబడిన ముడి డేటా విభజనకు దారితీస్తుంది. దీన్ని అధిగమించడానికి, ప్రశ్నలు మరియు డేటా మానిప్యులేషన్‌ను అనుమతించే రిలేషనల్ డేటాబేస్ వంటి ఒకే ప్రదేశంలో అన్ని డేటాను పైప్ చేయడం మంచిది. అన్ని డేటా ఒకే ప్రాంతంలో నిల్వ చేయబడిన తర్వాత, విలువైన సమాచారాన్ని అందించే డేటాసెట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి దాన్ని మరింత సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు పని చేయవచ్చు. ఒకే సత్య మూలాన్ని నిర్వచించడం అవసరం.

డేటా వేర్‌హౌస్‌లను ఫ్యాక్ట్స్ లేదా మెజర్‌లను నిర్వచించడానికి డైమెన్షన్‌లను సృష్టించడానికి Kimball లేదా Inmon వంటి ప్రమాణాలను ఉపయోగించి నిర్వచించవచ్చు. ఒక ఫ్యాక్ట్ సాధారణంగా కేటగిరికల్ డేటా, అయితే ఒక మెజర్ సాధారణ అవగాహనలో సాధారణంగా సంఖ్యాపరమైన డేటా. అటువంటి ప్రమాణాలను ఉపయోగించి డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడంలో గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.

మంచి డేటా వేర్‌హౌస్‌ను కలిగి ఉండటానికి పెట్టుబడి పెట్టిన సంస్థలకు బహుశా అత్యంత ముఖ్యమైన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, అది సంస్థాగత డేటాసెట్‌ను విస్తృత సంస్థకు తెరుస్తుంది. పెద్ద సంస్థలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, చాలా మంది ఉద్యోగులకు వ్యాపారాన్ని నడిపే క్లిష్టమైన సోర్స్ వ్యవస్థలకు ప్రాప్తి ఉండదు; అయినప్పటికీ, వారికి డేటా వేర్‌హౌస్‌కు ప్రాప్తి ఉంటుంది, సాధారణంగా చదవడానికి మాత్రమే. డేటా వేర్‌హౌస్‌లు ఉద్యోగులు సంస్థ యొక్క నిర్వహణ నిర్మాణానికి సాధారణంగా తెలియని అంతర్దృష్టులను గుర్తించడానికి అనుమతిస్తాయి.

డేటా వేర్‌హౌస్‌ల సృష్టి గోప్యత మరియు నియంత్రణ పరిశీలనలు నిర్వచించబడేలా చూస్తుంది. డేటా వేర్‌హౌస్‌లు డేటా భాగస్వాముల మధ్య సురక్షితంగా బదిలీ చేయబడేలా సహాయపడతాయి. డేటా లేక్‌లు మరియు వేర్‌హౌస్‌లకు యాక్సెస్ సంస్థాగత విధులు ఎలా నిర్వహించబడుతున్నాయో పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనాన్ని కూడా మెరుగుపరచగలదు, దీనివల్ల మరింత స్థిరమైన ఆపరేటింగ్ విధానాలు అనుమతిస్తుంది.

సంస్థాగత బిగ్ డేటా యొక్క విజువలైజేషన్

బిగ్ డేటా యొక్క సవాలు దానిని ఉత్తమంగా ఎలా వీక్షించాలి మరియు అది చెప్పే కథను ఎలా తెలియజేయాలి. ఇంతకు ముందు విధానాలలో తక్కువ నుండి అధిక స్థాయిల వరకు డేటాను సమీకరించి బార్ చార్ట్‌లు, లైన్ చార్ట్‌లు మరియు స్కాటర్ ప్లాట్‌ల వంటి ప్రామాణిక చార్ట్‌లలో ప్రదర్శించడానికి నివేదిక సేవలు ఉన్నాయి. ఈ విధానాలు రోజువారీ వ్యాపార సాధారణ కార్యకలాపాలలో భాగమైన నిర్వాహణ నివేదికలకు (అంటే అమ్మకాల నివేదికలు, ఖాతా నివేదికలు) అనువుగా ఉంటాయి. మైక్రోసాఫ్ట్ SSRS అనేది సంస్థ-వ్యాప్త నివేదికల కోసం ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ సాధనం.

ఈ అంతరాన్ని పరిష్కరించడానికి అధునాతన విజువలైజేషన్ ప్రోగ్రామ్‌లు ఉద్భవించాయి, మార్కెట్‌ను Tableau మరియు QlikView ఆధిపత్యం చెలాయించాయి. Tableau అద్భుతమైన విజువలైజేషన్‌లపై ఎక్కువగా దృష్టి సారించింది, అయితే QlikView సాంప్రదాయిక నివేదక సేవలైన Microsoft SSRS మరియు Tableau లను సమతుల్యం చేయగలిగింది. Microsoft PowerBI మార్కెట్‌ను ఆధిపత్యం చెలాయించింది మరియు Gartner ద్వారా మరింత క్లిష్టంగా పరిగణించబడుతుంది. ఈ ప్రోగ్రామ్‌లు బహుళ కీలక మెట్రిక్‌లను పర్యవేక్షించడానికి మరియు అటువంటి పర్యవేక్షణను సమగ్ర సంస్థాగత ప్రక్రియల భాగంగా ఏకీకృతం చేయడానికి చాలా ఉపయోగకరమైన డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టిస్తాయి. వ్యూహాత్మక నిర్ణయం తీసుకునేవారు ఇటీవల డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి గొప్ప డాష్‌బోర్డ్‌లను రూపొందించారు, అయితే కార్యకలాపాల నిర్వాహకులు కార్పొరేట్ లక్ష్యాలను సాధించడానికి వేగంగా స్పందించగలరు.

AI రాకతో, విజువలైజేషన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్‌లు ఉత్పత్తి చేయగల ఇన్‌సైట్‌లు క్లిష్టంగా ఉంటాయి, మరియు ప్రజలు సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే విజువల్ ప్రాతినిధ్యంలో కమ్యూనికేట్ చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. దీనికి ఒక అద్భుతమైన ఉదాహరణ మల్టీవేరియట్ డేటాను వీక్షించడానికి సెల్ఫ్-ఆర్గనైజింగ్ మ్యాప్ (SOM)ను ప్రదర్శించడం.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్‌లకు ఫీడ్ చేయడానికి డేటాను విలీనం చేయడం

డేటాసెట్‌లకు యాక్సెస్ ఇవ్వబడినప్పుడు, రిలేషనల్ డేటాబేస్ నుండి డేటాను తీసుకోవడం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థకు కనెక్టర్‌ను అందించడం సాధ్యపడుతుంది. చాలా ఆధునిక AI వ్యవస్థలు Python ఉపయోగించి నిర్మించబడతాయి మరియు సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి సాధారణంగా C/C++ లో అమలు చేయబడిన మాడ్యూల్‌లపై ఆధారపడతాయి.

AI తో సంవదించడానికి ప్రస్తుతం Python ప్రాథమిక సాధనంగా ఉన్నందున, డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి అనేక రకాల డేటాబేస్‌లకు డేటా కనెక్టర్‌ల యొక్క సంపన్న శ్రేణి అందుబాటులో ఉంది. తదుపరి, Python డేటా మానిప్యులేషన్‌లకు బాగా సరిపోతుంది మరియు NumPy మరియు Pandas వంటి సంపన్న లైబ్రరీలతో స్థానిక కార్యాచరణను మరింత విస్తరిస్తుంది, ఇది నిర్దిష్ట AI వ్యవస్థలలో ఫీడ్ అయ్యే డేటాను ముందస్తు ప్రాసెస్ చేయడంలో మరింత సహాయపడుతుంది. ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఆమోదించబడిన డేటా ఫార్మాట్‌లపై నిర్దిష్టమైనవి. స్టాటిక్‌గా టైప్ చేయబడిన డేటా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు దీనిలో సహాయపడతాయి. GPU ప్రాసెసింగ్‌కు నిర్దిష్ట డేటా రకాలు అవసరం, అవి మారే అవకాశం లేదు. అందువల్ల, డేటా రకం పరిశీలనలు ముందుగానే చేయాలి.

సంకుచిత-AI రంగంలోని కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలకు నిర్దిష్ట డేటా అవసరాలు ఉంటాయి, మరియు పేర్కొన్న వ్యవస్థలలో ఉపయోగించడానికి డేటాసెట్‌లను సృష్టించే ప్రణాళిక దశలలో దీనిని పరిగణించడానికి సమయం తీసుకోవడం విలువైనది.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఫలితాలను క్యాప్చర్ చేయడం, నిల్వ చేయడం మరియు వివరించడం

కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు, ఇన్‌పుట్‌లను పరిగణనలోకి తీసుకుని, పర్యవసానంగా నిల్వ చేయవలసిన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. మరింత ఉత్సాహంగా, ఫలితాలను డేటా లేక్‌లు/డేటా వేర్‌హౌస్‌లలోకి తిరిగి పంపవచ్చు మరియు అంతర్దృష్టులు మరింత అంతర్దృష్టులను ఇవ్వగలవు కాబట్టి అంతర్దృష్టులను అందించే ప్రక్రియను కొనసాగించవచ్చు. అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా నిల్వ చేస్తారో నిర్వహణను పెద్ద డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో జాగ్రత్తగా పరిగణించాలి.

కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు, మానవుడు సాధారణంగా వదులుకునే ప్రతికూల-స్వభావ అంతర్దృష్టులను కనుగొనడం సాధ్యం. సాధారణంగా గణనీయమైన పోటీ ప్రయోజనాన్ని ఉత్పత్తి చేసేది ఈ అంతర్దృష్టులే. అందువల్ల, పోటీతత్వాన్ని నిలుపుకునే మార్గంగా సంస్థలు ఈ వ్యవస్థలతో నిమగ్నమవ్వడం తప్ప వేరే మార్గం లేదు.

కృత్రిమ మేధస్సు ఫలితాల వ్యాఖ్యానానికి జాగ్రత్తగా పరిశీలన అవసరం. ప్రస్తుత పరిశోధన వలె, దీనిని తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం సాధ్యమే. అందువల్ల, డేటా విశ్లేషకులు అన్ని డేటా పాయింట్‌లను ట్రేస్ చేయాలి మరియు AI వ్యవస్థలు నిర్దిష్ట నిర్ధారణలను ఎందుకు అందించాయో బ్యాక్‌ట్రేస్ చేయాలి, లేదంటే అంతర్దృష్టిపై తప్పుగా పనిచేసే ప్రమాదం ఉంది. పైన వివరించిన డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాల వినియోగాన్ని AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఫలితాలకు వర్తింపజేయవచ్చు.

వచ్చే దశాబ్దాల్లోకి అడుగుపెడుతూ, సంస్థలు AI సిస్టమ్‌లు ఉత్పత్తి చేసే సమాచారంపై ఆధారపడటం ప్రారంభిస్తాయి మరియు ఈ సిస్టమ్‌లకు అంతర్లీనంగా ఉన్న డేటాను ఎలా నిర్వహించి అమలు చేస్తారో అది అత్యంత ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకుంటుంది.

Telemus AI™ ని మీ సంస్థలో ఎలా ఏకీకృతం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజు మమ్మల్ని సంప్రదించండి.