โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ต้องการข้อมูลคุณภาพสูง

ข้อมูลขององค์กรถูกจับและจัดเก็บในรูปแบบต่างๆ ตั้งแต่สเปรดชีตไปจนถึงเอกสาร Word ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และไฟล์ข้อความ การใช้ประโยชน์จากข้อมูลองค์กรเกี่ยวข้องกับขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าหลายขั้นตอนเพื่อให้เหมาะสำหรับการใช้งานในระบบอัจฉริยะทางธุรกิจเพื่อการรายงานและการวิเคราะห์ ระบบ AI ต้องการชุดข้อมูลที่มีความเฉพาะทางสูงสำหรับการฝึกอบรมเพื่อรับรองระดับความเฉพาะทางที่สูง

การเตรียมข้อมูลขององค์กรเพื่อใช้ในระบบปัญญาประดิษฐ์ต้องอาศัยกระบวนการ Extract-Transform-Load (ETL) ที่ซับซ้อนมากมายเพื่อสร้างชุดข้อมูลฝึกอบรมก่อนที่จะป้อนเข้าสู่ AI กรอบกฎเกณฑ์ด้านกฎระเบียบขององค์กรจำนวนมากหมายความว่าจะต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวก่อนที่จะมีการสกัดข้อมูล นอกจากนี้ กระบวนการจัดเก็บที่เข้มงวดจะต้องปฏิบัติตามกฎเกณฑ์เมื่อการสกัดเสร็จสิ้นเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกจัดเก็บและใช้งานอย่างปลอดภัย

มีข้อมูลจำนวนมหาศาลในสภาพแวดล้อมขององค์กรในปัจจุบัน ซึ่งบางส่วนไม่มีโครงสร้างในรูปแบบที่ง่ายต่อการทำงานด้วย นอกจากนี้ยังมีความท้าทายทางเทคนิคในการประมวลผลข้อมูลนี้ ความซับซ้อนในการเตรียมข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเมื่อข้อมูลไม่คงที่และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาแบบเรียลไทม์ และต้องใช้กระบวนการแบบไดนามิก

เราจะสำรวจข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับข้อมูลที่สำคัญในส่วนต่อไปนี้

แหล่งข้อมูลขององค์กรทั่วไป

ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบต่าง ๆ และครอบคลุมมิติข้อมูลจำนวนมาก ตั้งแต่ข้อมูลทางการเงินไปจนถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลที่บันทึกในชุดโปรแกรมสำนักงาน เช่น Microsoft Office และระบบต้นทางภายในที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ไม่เหมาะสมที่จะนำมาใช้โดยตรงในระบบปัญญาประดิษฐ์

ต่อไปนี้เป็นรายการแหล่งข้อมูลที่คุ้นเคย รายการนี้ไม่ได้ครอบคลุมทั้งหมดแต่อย่างใด:

• ข้อมูลทางการเงินสำหรับระบบบัญชี ERP (Oracle, SAP)
• ข้อมูลเชิงพื้นที่จากระบบ GIS (ESRI ArcGIS)
• สเปรดชีตจากเครื่องมือเพิ่มผลผลิตสำนักงาน (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• ฐานข้อมูล SQL แบบกำหนดเองที่ใช้เบื้องหลังระบบต้นทาง (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• ฐานข้อมูลแฟลตไฟล์ที่จัดเก็บในระบบเดิม (IBM Mainframes, ไฟล์ที่จัดทำดัชนี)

ระบบต่างๆ สามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลาย ชุดข้อมูลจำเป็นต้องมีการรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งสร้างความท้าทายเมื่อมีหลายระบบ เป็นเรื่องปกติที่นักวิเคราะห์ข้อมูลจะป้อนข้อมูลด้วยตนเองโดยใช้สเปรดชีต แนวโน้มในปัจจุบันคือการป้อนข้อมูลเข้าสู่ดาต้าเลค เพื่อให้วิศวกรข้อมูลสามารถทำงานกับข้อมูลได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับระบบที่สำคัญโดยตรง ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีการแปลงข้อมูลเพื่อบรรลุเป้าหมาย

ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้ข้อมูลนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม เมื่อมันถูกประมวลผลในรูปแบบที่เหมาะสมเพื่อป้อนเข้าสู่ระบบดังกล่าวก่อนเท่านั้น นั่นคือจุดที่ดาต้าเลคและดาต้าแวร์เฮาส์มีความสำคัญในการสร้างชุดข้อมูลคุณภาพสูง

ปัญญาประดิษฐ์และความเกี่ยวข้องกับกระบวนการ Extract-Transform-Load (ETL)

กระบวนการ ETL แบบดั้งเดิมอาจไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทมากขึ้น แต่เป็นไปได้มากกว่าว่าเทคนิคดังกล่าวจะถูกปรับเป้าหมายใหม่เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เอื้อต่อการเรียนรู้และทำงานได้ดีกับระบบ AI ตัวอย่างเช่น การถ่ายภาพวัตถุและติดป้ายกำกับด้วยการเชื่อมโยงเพื่อให้ระบบ AI สามารถเรียนรู้ได้

มีโอกาสที่ดีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลในการใช้ทักษะการเตรียมข้อมูลของตนเพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ สิ่งสำคัญคือกระบวนการ ETL ต้องเป็นแบบอัตโนมัติและไม่ต้องพึ่งพากระบวนการด้วยมือเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดจากระบบปัญญาประดิษฐ์แบบเรียลไทม์

Data Lakes และ Data Warehouses ในฐานะแหล่งความจริงแหล่งเดียวสำหรับใช้ในปัญญาประดิษฐ์

ข้อมูลดิบที่จัดเก็บในระบบต่างๆ ทำให้เกิดการกระจัดกระจาย เพื่อแก้ไขปัญหานี้ จึงเป็นที่พึงปรารถนาที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังสถานที่เดียว เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่อนุญาตให้สอบถามและจัดการข้อมูลได้ เมื่อข้อมูลทั้งหมดถูกจัดเก็บไว้ในพื้นที่เดียว ก็สามารถเข้าถึงและทำงานได้ง่ายขึ้นเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ให้ข้อมูลอันมีค่า เป็นสิ่งจำเป็นที่ต้องกำหนดแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เพียงแห่งเดียว

Data Warehouses สามารถกำหนดได้โดยใช้มาตรฐาน เช่น Kimball หรือ Inmon เพื่อสร้างมิติเพื่อกำหนด facts หรือ measures fact โดยทั่วไปคือข้อมูลหมวดหมู่ ในขณะที่ measure โดยทั่วไปคือข้อมูลตัวเลขตามความเข้าใจทั่วไป การประมวลผลข้อมูลโดยใช้มาตรฐานดังกล่าวให้ประโยชน์อย่างมากในการรับประกันประสิทธิภาพและความแม่นยำ

บางทีอาจเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดสำหรับองค์กรที่ลงทุนในการมีคลังข้อมูลที่ดี คือการเปิดเผยชุดข้อมูลขององค์กรให้กับองค์กรในวงกว้าง สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ พนักงานส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าถึงระบบต้นทางที่สำคัญที่บริหารธุรกิจได้ อย่างไรก็ตาม พวกเขาสามารถเข้าถึงคลังข้อมูลได้ ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นแบบอ่านอย่างเดียว คลังข้อมูลช่วยให้พนักงานสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกที่โครงสร้างการบริหารขององค์กรอาจไม่ทราบโดยทั่วไป

การสร้างคลังข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อควรพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัวและข้อบังคับได้รับการกำหนดไว้ คลังข้อมูลช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกถ่ายโอนระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างปลอดภัย การเข้าถึงทะเลสาบข้อมูลและคลังข้อมูลยังสามารถปรับปรุงความโปร่งใสและความรับผิดชอบของวิธีการที่ฟังก์ชันขององค์กรถูกดำเนินการ ทำให้เกิดขั้นตอนการดำเนินงานที่มั่นคงยิ่งขึ้น

การแสดงภาพข้อมูลใหญ่ระดับองค์กร

ความท้าทายของบิ๊กดาต้าคือวิธีที่ดีที่สุดในการดูและถ่ายทอดเรื่องราวที่มันบอก วิธีการก่อนหน้านี้รวมถึงบริการการรายงานที่รวบรวมข้อมูลจากระดับล่างไปยังระดับที่สูงขึ้นเพื่อแสดงในแผนภูมิมาตรฐาน เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิเส้น และแผนภูมิกระจาย วิธีการเหล่านี้เหมาะสำหรับรายงานการจัดการ (เช่น รายงานการขาย รายงานบัญชี) ที่เป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวันปกติ Microsoft SSRS เป็นเครื่องมือที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการรายงานทั่วทั้งองค์กร

โปรแกรมการแสดงภาพขั้นสูงได้เกิดขึ้นเพื่อแก้ไขช่องว่างนี้ โดยมี Tableau และ QlikView ครองตลาด Tableau มุ่งเน้นอย่างมากเกี่ยวกับการแสดงภาพที่น่าทึ่ง ในขณะที่ QlikView สามารถสร้างสมดุลระหว่างบริการการรายงานแบบดั้งเดิม เช่น Microsoft SSRS และ Tableau Microsoft PowerBI ได้ครองตลาดและถือว่ามีความซับซ้อนมากขึ้นโดย Gartner โปรแกรมเหล่านี้สร้างแดชบอร์ดที่มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการติดตามตัวชี้วัดหลักหลายตัวและการบูรณาการการติดตามดังกล่าวเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการองค์กรที่ครอบคลุม ผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้สร้างแดชบอร์ดที่ยอดเยี่ยมขึ้นมาเมื่อเร็วๆ นี้เพื่อตัดสินใจตามข้อมูล ในขณะที่ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการสามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้นเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ขององค์กร

ด้วยการมาถึงของ AI การแสดงภาพข้อมูลจะมีบทบาทสำคัญ ข้อมูลเชิงลึกที่ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถผลิตได้นั้นมีความซับซ้อน และจำเป็นต้องสื่อสารในรูปแบบของการแสดงภาพข้อมูลที่ผู้คนสามารถเข้าใจได้ง่าย ตัวอย่างที่ดีของเรื่องนี้คือการนำเสนอแผนที่จัดระเบียบตนเอง (SOM) เพื่อดูข้อมูลหลายตัวแปร

การรวบรวมข้อมูลเพื่อป้อนเข้าสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์

เมื่อมีสิทธิ์เข้าถึงชุดข้อมูล จะสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และจัดให้มีตัวเชื่อมต่อไปยังระบบปัญญาประดิษฐ์ได้ ระบบ AI สมัยใหม่ส่วนใหญ่สร้างด้วย Python และอาศัยโมดูลที่มักใช้งานใน C/C++ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพ

เนื่องจาก Python เป็นเครื่องมือหลักในปัจจุบันในการเชื่อมต่อกับ AI จึงมีตัวเชื่อมต่อข้อมูลที่หลากหลายให้ใช้งานสำหรับฐานข้อมูลหลายประเภทเพื่อเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ Python ยังเหมาะอย่างยิ่งกับการจัดดัดแปลงข้อมูลและขยายฟังก์ชันพื้นฐานเดิมเพิ่มเติมด้วยไลบรารีที่หลากหลาย เช่น NumPy และ Pandas เพื่อช่วยประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่ป้อนเข้าสู่ระบบ AI เฉพาะ กรอบงานในปัจจุบันมีความเฉพาะเจาะจงกับรูปแบบข้อมูลที่ยอมรับ กรอบงานข้อมูลแบบกำหนดประเภทแบบคงที่สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ การประมวลผลด้วย GPU ต้องการประเภทข้อมูลเฉพาะ ซึ่งไม่น่าจะเปลี่ยนแปลง ดังนั้น จึงต้องมีการพิจารณาประเภทข้อมูลล่วงหน้า

ระบบปัญญาประดิษฐ์ในสาขา AI แบบแคบมีข้อกำหนดด้านข้อมูลเฉพาะ และคุ้มค่าที่จะใช้เวลาพิจารณาสิ่งนี้ในระหว่างขั้นตอนการวางแผนในการสร้างชุดข้อมูลที่จะใช้ในระบบดังกล่าว

การจับภาพ การจัดเก็บ และการตีความผลลัพธ์ปัญญาประดิษฐ์

ระบบปัญญาประดิษฐ์ เมื่อได้รับข้อมูลเข้า ก็จะสร้างผลลัพธ์ที่จะต้องจัดเก็บ ที่น่าตื่นเต้นกว่านั้นคือ ผลลัพธ์สามารถถูกป้อนกลับเข้าสู่ดาต้าเลค/ดาต้าแวร์เฮาส์และดำเนินกระบวนการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกต่อไป เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมได้ การจัดการว่าผลลัพธ์จะถูกจัดเก็บอย่างไรจะต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบภายในกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่ใหญ่กว่า

เนื่องจากระบบปัญญาประดิษฐ์ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล จึงมีแนวโน้มว่าจะพบข้อมูลเชิงลึกที่ขัดกับสัญชาตญาณซึ่งมนุษย์มักมองข้าม โดยทั่วไปแล้วข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้แหละที่สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญที่สุด ดังนั้น องค์กรต่างๆ จะไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องใช้งานระบบเหล่านี้เพื่อเป็นวิธีการในการรักษาความสามารถในการแข่งขัน

การตีความผลลัพธ์ของปัญญาประดิษฐ์จะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เช่นเดียวกับงานวิจัยในปัจจุบัน มีความเป็นไปได้ว่าอาจถูกตีความผิดพลาด ดังนั้น นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตรวจสอบย้อนกลับจุดข้อมูลทั้งหมดและสืบย้อนดูว่าเหตุใดระบบ AI จึงให้ผลลัพธ์เฉพาะเจาะจง มิฉะนั้นอาจเสี่ยงต่อการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกอย่างไม่ถูกต้อง การใช้เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลดังที่อธิบายไว้ข้างต้นสามารถนำไปใช้กับผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ได้

ก้าวเข้าสู่ทศวรรษข้างหน้า องค์กรต่างๆ จะเริ่มพึ่งพาข้อมูลที่ผลิตโดยระบบ AI และวิธีการที่ข้อมูลที่รองรับระบบเหล่านี้ถูกควบคุมและนำไปใช้จะมีความสำคัญสูงสุด

ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีการที่ Telemus AI™ สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรของคุณ