ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಇಲ್ಲದೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (Demand Forecasting)
ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ಗಳು ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೂ ಅವರು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. AI ಇದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡಲು ಹಿಂದೆ ಆಳವಾದ ಗಣಿತದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಶುದ್ಧೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (models) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಇದು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು (bottleneck) ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿತ್ತು. ಉತ್ಪನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು (Product managers) ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಲೀಕರು ವರದಿಗಳಿಗಾಗಿ ವಾರಗಟ್ಟಲೆ ಕಾಯಬೇಕಾಗುತ್ತಿತ್ತು ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಅಂದಾಜಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಬೇಕಿತ್ತು.
ಕಾಯುವಿಕೆಯ ವೆಚ್ಚ ದೊಡ್ಡದಿದೆ. ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು (demand spikes) 놓ಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಕಂಟೆಂಟ್ ತಂಡಗಳು ಕಾಲೋಚಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು (seasonal trends) 놓ಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ತಪ್ಪಾದ ರೋಡ್ಮ್ಯಾಪ್ಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಬಹುಶಃ ಡೇಟಾ ಇರಬಹುದು. ಮಾರಾಟದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಲಾಗ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬೇಕಾದ ಪರಿಕರಗಳ (tools) ಕೊರತೆ ಮಾತ್ರ ಇದೆ.
ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು (Foundation models) ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮೊದಲೇ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳು ಕಾಲೋಚಿತತೆ (seasonality) ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಂತಹ (trends) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿವೆ. ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವುಗಳಿಗೆ ನೀಡಿದರೆ ಸಾಕು, ಅವು ವೇಗವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳನ್ನು (model architectures) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (context) ತರುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ: ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ಮಾರಾಟ ಅಥವಾ ಸೈನ್-ಅಪ್ಗಳಂತಹ ದೈನಂದಿನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಅನಾಮಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ (Anomaly detection) ಮಾಡಿ: ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಏರಿಳಿತಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹಾಳು ಮಾಡದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಿಡಿ: ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಸಂಭವನೀಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು (Probabilistic forecasts) ಬಳಸಿ: ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಡಿ. ಒಂದು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು (range) ನೋಡಿ. ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು 1,200 ರಿಂದ 1,800 ಆರ್ಡರ್ಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಇಂದು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು:
- ನಿಮ್ಮ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಒಂದು ವರ್ಷದ ಇತಿಹಾಸವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
- ಸರಿಯಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ: ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ (cross-validation) ನೀಡುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ.
- ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು (Confidence levels) ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ವಿಶಾಲವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು (volatility) ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾನವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಹೊಸ ಪ್ರಚಾರಗಳು ಅಥವಾ ಕಳೆದುಕೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ನಿರ್ಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದರಿಂದ ಮೌಲ್ಯ ಸಿಗುತ್ತದೆ.
AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವವೇನು? ಕೆಳಗೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ.
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi