گسترده شدن گسترده یادگیری ماشین (ML) و رشد سریع هوش مصنوعی (AI) منجر به افزایش نگرانیهای عملیاتی و امنیتی شده است. بنابراین، زمانی که شرکتها در حوزههای مختلف این فناوریهای تحولی را در گردش کارهای خود جای میدهند، لازم است که استراتژیها و رویههای قوی مدیریت داده و بهینهسازی را پیادهسازی و اجرا کنند.
اصل موفقیت در پیادهسازی ML و AI در کیفیت داده نهفته است. یکبار معماری داده مقاوم ایجاد شده باشد، سازمانها میتوانند از مزایا بهرهمند شوند و اطمینان حاصل کنند که با دور زدن چالشهای عملیاتی و امنیتی پتانسیلی، بازدهی سرمایهگذاری (ROI) پایدار داشتهاند. هر چه این فناوریها جلب توجه بیشتری میکنند، اهمیت کیفیت داده نمیتواند بیش از اندازه بیان شود، که نیاز به پروتکلهای مدیریت داده تعریفشده به خوبی و تلاشهای بهینهسازی را تاکید میکند.
موفقیت به دادههای قوی وابسته است. به عنوان یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) از دادههای ساختاری گرفته و از آنها به منظور به دست آوردن دانش با الگوریتمهای خودآموز استفاده میکند تا پیشبینیها، تصمیمات مبتنی بر قوانین و توصیهها ارائه دهد. جاذبه تجاری یادگیری ماشین در این است که این فناوریها قادرند از دادهها برای ارائه بینش به کاربران استفاده کنند تا تصمیماتی با اطلاعات بیشتر و بر اساس دادههایی که از قبل در اختیار دارند، بگیرند. دادههایی که میتوانند به پیشبینی نتیجه ممکن یک عمل با درجه اطمینان کمک کنند. ارتقاءهایی که این فناوریها ارائه میدهند، مانند توصیههای هوشمند، کمکهای دانش، تجزیه و تحلیل پیشبینی و پیشبینیها، میتوانند به طور انقلابی برای زندگی شغلی مؤثر باشند.
پیشرفت هوش مصنوعی (AI) با بهرهگیری از هوش مصنوعی عمومی، یادگیری ماشین (ML) را به مراتب پیشرفتهتر میکند، به منظور اتوماسیون وظایفی مانند استخراج اندازهگیری ها از اسناد یا محتوای متنی، تشخیص احساسات از تماسهای تلفنی، و تفسیر احساسات انسانی در تماسهای تصویری یا تصاویر. سپس به شما پیشنهاد میدهد که در شرایط خاص چه مراحلی را انجام دهید. دسترسی به گزینههای مختلف هوش مصنوعی عمومی از تأمینکنندگان مختلف، باعث افزایش سرعت بهرهگیری از خدمات هوش مصنوعی تنظیمشده بر اساس تقاضاهای بازار خاص میشود. با این حال، این تنها یک جنبه از مسیر اتوماسیون با AI را نشان میدهد. واقعیت این است که ظرفیت واقعی در بهرهگیری از دادههای خود برای بهبود فعالیتهای تجاری به صورت بهینه و کارآمد واقع شده است.
با توجه به مزایایی که وجود دارد، این موضوع شگفتانگیز نیست که تا سال 2025، تقریباً 100٪ از شرکتها قصد دارند که یک شکلی از هوش مصنوعی (AI) را پیادهسازی کنند. با این حال، اگر به درستی اجرا نشود، مشکلات متداول استفاده از AI و ML ممکن است شامل اتوماسیون کند و پرهزینه، یا خروجیهای جزئی یا نادقیق شود. این خطرات ممکن است از سازمانها ناشی شود که سعی در اتوماسیون بدون قوانین دقیق دسترسی و تعاریف واضح برای دادههای خود دارند. معرفی اتوماسیون به سازمانهایی با دادههای ناظم نشده، پراکنده یا تکراری تنها ناتوانیهای موجود را تشدید میکند. این ناتوانیها را افزایش میدهد و نگرانیهای امنیتی را تشدید میکند، که هر دوی آنها با یک استراتژی داده پیشرفتهتر جلوگیریپذیر هستند.
رهبران کسب و کار باید به وابستگی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سازگاری لایه داده اصلی سازمانشان توجه ویژه داشته باشند. نمیتوان یک ماشین را به طور کامل آموزش داد و اجازه داد به حداکثر تواناییاش عمل کند بدون دادههای استاندارد، یکپارچه و قابل دسترس. در نهایت، یک مدل یادگیری ماشین تنها به اندازه دادههایی که بر روی آن آموزش داده شده است، خوب و دقیق است. یک سیستم هوش مصنوعی همانند داده و قوانینی است که بر اساس آن ایجاد شده است، هوشمند و مفید است.
در ابتدا، سازمانها باید انبارهای داده خود را شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که به سامانههایی که برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) را پشتیبانی میکنند، دسترسی قابل اعتماد دارند تا مشکلات توقف و دسترسی را حذف کنند. استراتژی باید شامل نقشهبرداری دقیق از مکانهای تمامی مخازن داده باشد تا جلوی پدیدههای گنگهای دانشی و مشکلات تاخیر گرفته شود. کاربران انسانی و پروتکلهای احراز هویت خودکار مورد استفاده توسط سیستمها باید به دادهها دسترسی کارآمد و ایمن داشته باشند. این مسئله به ویژه در حالتهایی که نیاز به تجزیه و تحلیل زمانواقعی، پشتیبانی از تصمیمات حساس به زمان یا اتوماسیون AIOps داریم، بسیار مهم است.
برای به حداکثر رساندن توانمندی، شرکتها باید هماهنگی، ترتیب و ساختار را در لایه داده اصلی جاسازی کنند که پلتفرم AI یا ML را با یک چارچوب منسجم و جامع فراهم میکند. منطقیسازی داده اساسی است برای ایجاد استانداردهای مشترک برای متاداده، زمینه تجاری و تعاملپذیری. با این هماهنگی، پلتفرمهای AI و ML میتوانند مقایسههای دقیقی انجام دهند هنگامی که از منابع دادههای مختلف استفاده میکنند تا محاسبات لحظهای، تجزیه و تحلیل پیشرفته و اجرای عملیات AIOps مانند وظایف احراز هویت یا مدیریت هشدارهای زمان واقعی امکانپذیر باشد.
سازمانها میتوانند از سرمایهگذاری در AI و ML با ساخت یک استراتژی بهینهسازی و مدیریت داده کهنهای بیشترین بهرهوری را ببرند. این رویکرد همزمان با افزایش بازده سرمایهگذاری (ROI)، به حداقل رساندن خطرات ممکن مانند عدم دقت، حملات سایبری و مسائل انطباقی کمک خواهد کرد.
