پیچیدگی داده‌های سازمانی: بزرگترین مانع در مسیر موفقیت هوش مصنوعی

اکثر شرکت‌ها تصور می‌کنند که با مشکل هوش مصنوعی روبرو هستند، اما در واقع آن‌ها با مشکل داده‌ها روبرو هستند.

شما احتمالاً حجم عظیمی از اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنید. هزاران پایگاه داده، پلتفرم ابری و سیستم‌های قدیمی در اختیار دارید. حجم داده‌ها مسئله اصلی نیست؛ بلکه پیچیدگی مدیریت آن‌ها مانع واقعی است.

مدل‌های هوش مصنوعی تنها زمانی کار می‌کنند که داده‌ها باکیفیت باشند. وقتی داده‌های شما در سیلوهای ایزوله (isolated silos) قرار دارند، هوش مصنوعی شما شکست می‌خورد.

چرا پیچیدگی افزایش می‌یابد:

• دهه‌ها افزودن نرم‌افزارهای مختلف.
• تملک‌های تجاری که منجر به ایجاد سیستم‌های جدید می‌شوند.
• انتقال حجم کاری (workloads) به ابر بدون داشتن برنامه مشخص.

این امر باعث ایجاد سیلوهای داده می‌شود. تیم بازاریابی شما مجموعه‌ای از داده‌های مشتری را دارد و تیم مالی شما مجموعه‌ای دیگر. وقتی این سیستم‌ها با هم ارتباط برقرار نمی‌کنند، با هزینه‌های بالا و تحلیل‌های نادرست مواجه می‌شوید.

ریسک‌های داده‌های نامنظم:

• اطلاعات تکراری در بخش‌های مختلف.
• هدر رفتن ساعت‌ها وقت کارکنان برای جستجوی واقعیت‌ها.
• ارائه توصیه‌های اشتباه توسط مدل‌های هوش مصنوعی.
• ریسک‌های انطباق (compliance) و امنیت.

شما نمی‌توانید این مشکل را تنها با الگوریتم‌های بهتر حل کنید. شما به مدیریت داده‌های قدرتمند نیاز دارید.

سه راه برای ساخت یک سازمان آماده برای هوش مصنوعی:

1. استفاده از متادیتا (Metadata) متادیتا به داده‌ها زمینه (context) می‌دهد. متادیتا به شما می‌گوید چه کسی مالک یک جدول است و معنای داده‌ها چیست. این کار اشیاء فنی را به دارایی‌های تجاری تبدیل می‌کند.

2. خودکارسازی کشف داده‌ها (Data Discovery) شما نمی‌توانید همه چیز را به صورت دستی مستند کنید. از خودکارسازی برای یافتن پایگاه‌های داده جدید و مقادیر مفقود استفاده کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا داده‌های ارزشمند را اولویت‌بندی کرده و دارایی‌های قدیمی را کنار بگذارید.

3. پیاده‌سازی حاکمیت داده (Governance) برای هر مجموعه داده حیاتی، مالک تعیین کنید. دقت و امنیت را به‌طور مداوم نظارت کنید. این کار تضمین می‌کند که هوش مصنوعی شما از اطلاعات قابل اعتماد استفاده می‌کند.

مهاجرت به ابر یک میان‌بر نیست. انتقال داده‌های نامنظم به ابر، فقط باعث می‌شود آن آشفتگی به مکان جدیدی منتقل شود. شما باید قبل از انتقال، داده‌های خود را بشناسید.

تمرکز بر میزان داده‌هایی که دارید را متوقف کنید. بر میزان درک خود از آن‌ها تمرکز کنید.

شفافیت، تحلیل‌های سریع‌تر و تصمیم‌گیری‌های بهتر را ممکن می‌سازد. شرکت‌هایی با مجموعه‌ داده‌های کوچک و دارای حاکمیت مناسب، اغلب از شرکت‌هایی با داده‌های عظیم و مدیریت‌نشده پیشی می‌گیرند.

منبع: https://dev.to/sam_mitchell_ee4afb8d68c3/enterprise-data-complexity-why-it-is-the-biggest-barrier-to-ai-success-4gap

انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi