Қазақстандық кәсіпорындарда жасанды интеллектке арналған мәліметтер инфрақұрылымын қайта құру
Жасанды интеллект (ЖИ) тақырыбы бизнес басшыларының назарында кеңінен талқыланып жүр. Алайда көптеген компаниялар үшін аса маңызды жайт – ЖИ технологиясын тиімді пайдалану мен енгізудегі басты кедергі ретінде деректердің күйі саналады. Тұтынушыларға арналған ЖИ құралдары жылдамдығымен және жеңіл қолданысымен назар аударғанымен, ірі кәсіпорындарда ЖИ жүйесін кең көлемде іске қосу үшін мүлде басқа, күрделірек және әрі тиімді шешім қажет екенін түсіне бастады. Бұл шешім – біріккен, басқарылатын және мақсатқа сай келетін мәліметтер инфрақұрылымы.
Кіріспе
Жасанды интеллект бизнес әлемінде маңызды орын алады, алайда оның тиімді жұмыс істеуі негізінен дұрыс құрылған мәліметтер қоры мен инфрақұрылымына тәуелді. Көптеген компанияларда мәліметтер әртүрлі ескі жүйелерде жиналған, жеке-жеке бөлінген қосымшаларда сақталған және форматтары үйлеспейтін болғандықтан ЖИ жүйелеріне қажетті сапалы және мәнді ақпаратты қалыптастыру қиынға түседі. Осы мәселелерді шешу – қазіргі цифрлық трансформация кезеңіндегі басты міндеттердің бірі.
Негізгі түсіндірме
Databricks компаниясының нарық мәселелері жөніндегі вице-президенті Бавеш Пател деректердің сапасы мен олардың ұйым ішінде қалай ұйымдастырылғаны ЖИ шешімдерінің тиімділігін анықтайтынын атап өтеді. Мәліметтер көптеген компанияларында технологиялық платформалар мен жүйелерге шашырап, деректердің толық және сенімді көрінісін алу өте қиын. Құрылымды да, құрылымсыз да мәліметтерді біріктіретін, нақты уақыттағы контекстті сақтайтын және қолжетімділікті басқару талаптарына сай келетін ашық әрі үйлестірілген архитектурасыз сапалы ЖИ нәтижелеріне қол жеткізу мүмкін емес.
Контекст және мысалдар
Инфосис компаниясының технологиялық директоры Раджан Падманабхан айтқандай, тұтынушыларға арналған ЖИ-дан айырмашылығы кәсіпорындарға арналған ЖИ нақты бизнес контекстін терең түсінуді қажет етеді. Ұйымдар өзінің мәліметтерін толық жинақтап, оларды әртүрлі модельдерге енгізу арқылы сенімді нәтижелер алады. Бұл жерде Databricks сияқты платформалар деректердің кең ауқымын өңдеуге, сондай-ақ жеке модельдерді дайындауға мүмкіндік береді.
Мысалы, компаниялар бизнес шешімін қабылдағанда – сатып алу, сату немесе ұсыныстарды бағыттағанда – дәлдік өте маңызды. Жиі кәсіпорындар дәлдік көрсеткішін 92%-дан төмендетуден аулақ ұстауға ұмтылады. Мұндай жетістік деректердің сапасына және оларды тиімді пайдалану деңгейіне тәуелді.
Практикалық маңызы
Жиынтық деректерді ашық форматтарға көшіру, деректер каталогын құру және байланыстарын анықтау ЖИ шешімдерін тиімді іске қосудың алғашқы қадамы болып табылады. Мұндай жаңғырту кәсіпорындарға деректер жиынтығын толық әрі жан-жақты зерттеуге, кешенді аналитика жүргізуге мүмкіндік береді. Қауіпсіздік пен қолжетімділікті бақылау жүйелері арқылы деректерге дұрыс қол жеткізіп, басқару жүзеге асады.
Деректерді толық және сапалы ұйымдастыру автоматтандырылған жұмыс үрдістерін жетілдіреді, жаңа бизнес-мүмкіндіктер тудырады және кәсіпорындардың жалпы өнімділігін арттырады. Сонымен бірге, жетекші компаниялар ЖИ-ды бөлек инновациялық жобалар ретінде емес, нақты бизнес көрсеткіштерін жақсартатын құрал ретінде қарастырады. Бұл ретте басқару механизмдері қай тәсілдің тиімді екенін анықтап, қажетсіз жобаларды жедел тоқтатуға мүмкіндік береді.
Қорытынды
Жасанды интеллект негізі ретінде мәліметтер инфрақұрылымының маңызды рөлін түсіну және оны қайта құру кәсіпорындарға жаңа мүмкіндіктер ашатын қадам. Мәліметтердің үзіліп-бөліп қойылған қорларын бірыңғай, ашық және басқарылатын жүйеге айналдыру ЖИ-дың нақты нәтиже беруін қамтамасыз етеді. Болашағы бар кәсіпорындар деректерді стратегиялық ресурс ретінде қабылдап, оны тиімді пайдалану арқылы бизнес шешімдерді жақсартады және жаңа жұмыс үрдістерін іске қосады.
TAGS: жасанды интеллект, деректер инфрақұрылымы, кәсіпорын, мәліметтер сапасы, аналитика, автоматтандыру, бизнес шешімдер
Дереккөз: MIT Technology Review
