AI-дың бизнес құндылығын қамтамасыз ету үшін мықты деректер құрылымы қажет

Жасанды интеллекттің (AI) кәсіпорында кеңінен қолданылуы тәжірибеден күнделікті іс-әрекеттерге ауысуда. Қаржы, жабдықтау тізбегі, кадрлық ресурстар және клиентпен байланыс салаларында көптеген ұйымдар көмекші жүйелер мен болжамдық модельдер енгізуде. Бір сауалнамаға сәйкес, 2025 жылдың аяғына дейін компаниялардың жартысы кемінде үш бизнес функциясында AI-ды қолданған. Бұл технология негізгі жұмыс үрдістеріне енген сайын, кәсіпкерлер ең басты қиындықтың модельдің нәтижелік деңгейі немесе есептеу қуаты емес, AI жүйелерінің негізінде жатқан деректердің сапасы мен бизнес контекстінің жеткілікті болуы екенін түсінді.

Жасанды интеллект пен бизнес деректерінің өзара байланысы

AI жүйелері деректерге ғана қол жеткізіп қоймай, олардың артындағы бизнес мәнін түсінуге тиіс. Деректердің мағынасы мен контексті болмаса, AI нәтижені жылдам есептеуге бейім болғанымен, дұрыс шешім қабылдау қабілеті төмендейді. SAP Data & Analytics компаниясының басшысы Ирфан Ханның айтуынша, сапалы шешімдер мен инвестиция қайтарымын қамтамасыз ететін – дәл осы контекст. Жылдамдықты ақылға сүйенген басқаруымен үйлестіру қажет, әйтпесе ізденіс нәтижесінде кері әсер туындауы мүмкін.

Деректер құрылымының бизнес үшін маңызы

Автономды жүйелер мен ақылды қолданбалар дәуірінде бизнес контекстті қамтамасыз ететін деректер құрылымы шешуші рөл атқарады. Ирфан Ханның пікірінше, деректерді жай біріктіріп қана қоймай, олардың бизнес процестері мен саясаттары тұрғысынан мағынасын сақтайтын, үйлестіретін арнайы құрылым қажет. Бұл құрылым AI-дың қауіпсіз түрде өсуіне, жүйелер мен агенттер арасындағы шешімдерді үйлестіруге мүмкіндік береді және автоматтандырудың бизнеске сай шешім қабылдауына негіз болады.

Контексттің жоғалуы деген не және оның салдары

Классикалық деректер стратегиялары көбінесе деректерді жинақтауға бағытталған. Соңғы жиырма жылда көптеген ұйымдар ақпаратты операциялық жүйелерден орталық қоймаларға, хранилищтерге және мониторинг құралдарына тасымалдауға көп күш жұмсады. Бұл бизнес көрсеткіштерін бақылауға және талдауға қолайлы болғанымен, деректердегі саясаттар, процестер және нақты шешімдермен байланысты ақпараттың көбі жоғалады.

Мысал ретінде, жабдықтау тізбегіндегі кедергілерді басқаруда екі компанияны қарастыруға болады. Бірі таза сандық көрсеткіштерге сүйенсе, екіншісі бизнес процестері мен саясаттарды ескерсе, нәтижесі түрліше болып шығады. Клиенттердің стратегиялық маңыздылығы, тапшылықтар кезіндегі баламалы шешімдер және кеңейтілген жабдықтау тізбегінің жағдайы сияқты ақпараттар AI-ға дұрыс шешім қабылдауға көмектеседі.

Адам факторы мен деректер контексті

Алдыңғы кезеңдерде мамандардың араласуы деректердегі контексттің жетіспеушілігін өтеген. Енді AI жүйелері ақпаратты тек көрсетіп қана қоймай, іс-әрекет етеді. Деректердің мәні ашылмаса, AI жүйесі дұрыс емес мақсатқа бағдар алуы мүмкін. Мысалы, қоймадағы өнім саны немесе төлем тарихы нақты болуы ықтимал, бірақ қай клиенттің маңызды екенін, қандай келісім шарттардың басымдығын және стратегиялық өнімдерді анықтайтын мағлұматтар жетіспейді. Бұл өз кезегінде дұрыс тұжырым жасаудан ауытқуға әкеледі.

Деректер құндылығын арттыру үшін деректер құрылымын қайта қарау

Көптеген ұйымдар өздерінің деректер архитектурасын қайта ұйымдастыруда. Мәліметтерді бір қоймаға тасымалдаумен шектелмей, оларды қолданбалар, бұлттар мен операциялық жүйелер арасында байланыстыру жолдарын іздеуде. Бұл тәсіл бизнес процестері мен саясаттарының мағынасын сақтауға мүмкіндік береді және деректер құрылымының жаңа түрлеріне сұранысты өсіруде.

Деректер құрылымының негізгі компоненттері

Деректер құрылымы – ол инфрақұрылым, архитектура және логикалық ұйымды қамтитын абстракция қабаты. Мұнда білім графтары маңызды рөл атқарады, олар агенттерге табиғи тілде және бизнес логикасына сай деректерді сұрауға мүмкіндік береді. Құрылымның үш негізгі элементі бар:

• Интеллектуалды есептеу жылдамдық үшін
• Бизнес түсінік пен контексті қамтамасыз ететін білім қоры
• Автономды әрекет ететін агенттер

Осы элементтердің бірлескен жұмысы агенттер арасындағы коммуникация мен үйлестіруді мүмкін етеді. Бұл жүйе деректерге деген сенімділікті арттырады және бизнестің нақты басымдықтарына сай шешім қабылдауға жағдай жасайды.

Деректерді біріктіру мен консолидациядан ерекшелігі

Деректер құрылымын құру бірнеше қабілеттерді қажет етеді. Мәліметтер бірнеше орталар арасында федерациялы тәсілмен қолжетімді болуы шарт. Семантикалық немесе білім қабаты жүйелер арасындағы мағынаны үйлестіреді, ол білім графтары мен каталог негізіндегі метадеректер арқылы қамтамасыз етіледі. Басқару мен саясаттарды орындау да бұл құрылымда біртұтас жұмыс істеуі тиіс. Осы тәсіл AI-ның тәжірибеден шығып, нақты автоматтандыруға өтуін қамтамасыз етеді.

Жасанды интеллект заманының жаңа талаптары

Агентті AI дәуірінде шешім қабылдау, талдау және бақылау функциялары көбейіп, бағдарламалық қамтамасыз етуге көшуде. AI агенттері оқиғаларды бақылайды, жұмыс үрдістерін іске қосады және нақты уақыт режимінде шешім қабылдайды, көбіне адамның араласуынсыз. Бұл жылдамдық жаңа мүмкіндіктер туғызса да, қауіптерді арттырады. Әртүрлі агенттер әртүрлі бағытта оптимизация жүргізгенде, олардың бизнес басымдықтары біркелкі болмаса үйлесімсіздік туындайды. Мысалы, бірі пайдаға, екіншісі өтімділікке, ал үшіншісі сәйкестікке басымдық беруі мүмкін.

Алайда, көп кәсіпорындар өз мәліметтері мен бизнес логикасы негізінде қажетті білім қоры мен деректерге ие. Оларды қолжетімді ету ғана керек. Деректер құрылымын енгізген компанияларда деректерге қолжетімділік пен бақылау артып, сенім деңгейі жоғарлайды.

Қорытынды

Жасанды интеллекттің бизнес құндылығын толық ашу үшін деректердің сапасы мен мағынасы басты рөл атқарады. Бұл үшін қарапайым біріктіруден гөрі, мағыналық байланысты сақтайтын тілдік қабаты бар, күрделі әрі үйлесімді деректер құрылымы қажет. Мұндай жүйе AI-дың дұрыс және тиімді шешім қабылдауына жол ашып, кәсіпорынның негізгі процестерімен үйлесімді жұмыс істеуге таптырмас құрал болмақ.

TAGS: жасанды интеллект, деректер құрылымы, бизнес контексті, автоматтандыру, ақпараттық жүйелер, білім графтары, деректер басқару

Дереккөз: MIT Technology Review