𝗗𝗲𝗺𝗮𝗻𝗱 𝗙𝗼𝗿𝗲𝗰𝗮𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗪𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗮 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁
ചെറിയ ടീമുകളിൽ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാകാറില്ല. എങ്കിലും ഭാവി പ്രവചിക്കേണ്ടത് അവർക്ക് അത്യാവശ്യമാണ്. AI ഇത് മാറ്റുന്നു.
ഫോർകാസ്റ്റിംഗിന് മുമ്പ് ആഴത്തിലുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര നൈപുണ്യം ആവശ്യമായിരുന്നു. ഡാറ്റ ക്ലീൻ ചെയ്യാനും സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും വിദഗ്ധരുടെ സഹായം വേണമായിരുന്നു. ഇത് ഒരു തടസ്സമായി മാറുകയും ചെയ്തു. പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർമാർക്കും ബിസിനസ് ഉടമകൾക്കും റിപ്പോർട്ടുകൾക്കായി ആഴ്ചകളോളം കാത്തിരിക്കേണ്ടി വരികയോ അല്ലെങ്കിൽ കേവലം ഊഹങ്ങളിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കേണ്ടി വരികയോ ചെയ്തു.
കാത്തിരിക്കുന്നതിലൂടെ ഉണ്ടാകുന്ന നഷ്ടം വളരെ വലുതാണ്. റീട്ടെയിലർമാർക്ക് ഡിമാൻഡിലെ പെട്ടെന്നുള്ള വർദ്ധനവ് (demand spikes) തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാതെ വരുന്നു. കണ്ടന്റ് ടീമുകൾക്ക് സീസണൽ ട്രെൻഡുകൾ നഷ്ടമാകുന്നു. പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർമാർ തെറ്റായ റോഡ്മാപ്പുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ പക്കൽ ഡാറ്റ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. സെയിൽസ് റെക്കോർഡുകളും ട്രാഫിക് ലോഗുകളും നിലവിലുണ്ട്. അവ ഉപയോഗിക്കാൻ ആവശ്യമായ ടൂളുകൾ മാത്രമാണ് നിങ്ങൾക്ക് ഇല്ലാത്തത്.
ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ (Foundation models) ഈ പ്രക്രിയയെ മാറ്റുന്നു. റീട്ടെയിൽ, ഫിനാൻസ്, ലോജിസ്റ്റിക്സ് എന്നീ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ചവയാണ് ഈ മോഡലുകൾ. സീസണാലിറ്റി (seasonality), ട്രെൻഡുകൾ തുടങ്ങിയ പാറ്റേണുകൾ ഇവയ്ക്ക് നേരത്തെ തന്നെ അറിയാം. ഇവയെ പൂജ്യത്തിൽ നിന്ന് പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ നൽകിയാൽ മതി, അവ വേഗത്തിൽ ഫലങ്ങൾ നൽകും.
ഇത് സാങ്കേതിക പരിജ്ഞാനം കുറഞ്ഞ ഉപയോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നു. ഇനി മുതൽ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല. മോഡൽ തന്നെ അതിന്റെ സന്ദർഭങ്ങൾ (context) മനസ്സിലാക്കുന്നു.
ഫലപ്രദമായി ഫോർകാസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക:
- ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക: കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തെ സെയിൽസ് അല്ലെങ്കിൽ സൈൻഅപ്പുകൾ പോലുള്ള ദൈനംദിന മെട്രിക്സുകൾ എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യുക.
- അനോമലി ഡിറ്റക്ഷൻ (Anomaly detection) നടത്തുക: അസാധാരണമായ വർദ്ധനവുകളോ വിട്ടുപോയ ഡാറ്റയോ കണ്ടെത്തുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഫോർകാസ്റ്റിംഗിലെ പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
- മോഡലിനെ ഓപ്ഷനുകൾ പരിശോധിക്കാൻ അനുവദിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പഴയ ഡാറ്റയുമായി വിവിധ രീതികളെ താരതമ്യം ചെയ്ത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായത് കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ഫോർകാസ്റ്റുകൾ (Probabilistic forecasts) ഉപയോഗിക്കുക: ഒരു ഒറ്റ സംഖ്യ മാത്രം നോക്കാതെ ഒരു പരിധി (range) നോക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, 1,200 മുതൽ 1,800 ഓർഡറുകൾ വരെ എന്ന പരിധി ജീവനക്കാരെ നിയോഗിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ഉപകാരപ്പെടും.
- തീരുമാനമെടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ വിഭവങ്ങൾ (resources) ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ഫോർകാസ്റ്റ് വിൻഡോ ഉപയോഗിക്കുക.
ഇന്ന് എങ്ങനെ തുടങ്ങാം:
- മെട്രിക്സുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക: ഒരു വർഷത്തെ ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് തുടങ്ങാം.
- ശരിയായ ടൂളുകൾ കണ്ടെത്തുക: ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ (cross-validation) നൽകുന്നതുമായ ടൂളുകൾ തിരയുക.
- കോൺഫിഡൻസ് ലെവലുകൾ പരിശോധിക്കുക: വിപുലമായ പ്രവചന പരിധികൾ (prediction ranges) എന്നാൽ ഉയർന്ന ചാഞ്ചാട്ടം (volatility) എന്നാണ് അർത്ഥം. കുറഞ്ഞ പരിധികൾ എന്നാൽ സ്ഥിരത എന്നാണ് അർത്ഥം.
- മനുഷ്യപരമായ അറിവ് (human context) ചേർക്കുക: നിങ്ങളുടെ പുതിയ പ്രൊമോഷനുകളെക്കുറിച്ചോ നഷ്ടപ്പെട്ട ഉപഭോക്താക്കളെക്കുറിച്ചോ ഒരു മോഡലിന് അറിയില്ലായിരിക്കും. ഡാറ്റയെ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് അറിവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക.
ഡാറ്റയെ യഥാർത്ഥ തീരുമാനങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് മൂല്യം ലഭിക്കുന്നത്.
AI ഫോർകാസ്റ്റിംഗിലുള്ള നിങ്ങളുടെ അനുഭവം എന്താണ്? താഴെ കമന്റ് ചെയ്യുക.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi