എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റാ സങ്കീർണ്ണത: AI വിജയത്തിലേക്കുള്ള ഏറ്റവും വലിയ തടസ്സം
മിക്ക കമ്പനികളും കരുതുന്നത് തങ്ങൾക്ക് ഒരു AI പ്രശ്നമുണ്ടെന്നാണ്. എന്നാൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ അവർക്ക് ഒരു ഡാറ്റാ പ്രശ്നമാണ് ഉള്ളത്.
നിങ്ങൾ വലിയ അളവിൽ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നുണ്ടാകാം. ആയിരക്കണക്കിന് ഡാറ്റാബേസുകളും, ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും, പഴയ സിസ്റ്റങ്ങളും (legacy systems) നിങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടാകാം. ഡാറ്റയുടെ അളവല്ല പ്രശ്നം. അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ സങ്കീർണ്ണതയാണ് യഥാർത്ഥ തടസ്സം.
ഡാറ്റ മികച്ചതാണെങ്കിൽ മാത്രമേ AI മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിക്കുകയുള്ളൂ. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഒറ്റപ്പെട്ട രീതിയിൽ (isolated silos) സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ AI പരാജയപ്പെടുന്നു.
സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിക്കാനുള്ള കാരണങ്ങൾ:
- പതിറ്റാണ്ടുകളായി വ്യത്യസ്ത സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ കൂട്ടിച്ചേർത്തത്.
- ബിസിനസ്സ് ഏറ്റെടുക്കലുകൾ പുതിയ സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്.
- കൃത്യമായ പ്ലാനില്ലാതെ വർക്ക് ലോഡുകൾ ക്ലൗഡിലേക്ക് മാറ്റുന്നത്.
ഇത് ഡാറ്റാ സിലോകൾ (data silos) സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമിന് ഒരു കൂട്ടം കസ്റ്റമർ ഡാറ്റയുണ്ട്, ഫിനാൻസ് ടീമിന് മറ്റൊന്ന്. ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ തമ്മിൽ ആശയവിനിമയം നടക്കാത്തപ്പോൾ, ഉയർന്ന ചിലവുകളും തെറ്റായ വിവരങ്ങളും (bad insights) നിങ്ങൾ നേരിടേണ്ടി വരുന്നു.
ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ അപകടങ്ങൾ:
- വിവിധ വകുപ്പുകളിൽ ഒരേ വിവരങ്ങൾ തന്നെ ആവർത്തിച്ചു വരുന്നത്.
- വിവരങ്ങൾക്കായി മണിക്കൂറുകൾ ചിലവഴിക്കേണ്ടി വരുന്ന ജീവനക്കാർ.
- AI മോഡലുകൾ തെറ്റായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നത്.
- നിയമപരമായ (compliance) പ്രശ്നങ്ങളും സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും.
മികച്ച അൽഗോരിതങ്ങൾ കൊണ്ട് മാത്രം ഇതിന് പരിഹാരം കാണാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് ആവശ്യമാണ്.
AI-സജ്ജമായ ഒരു എന്റർപ്രൈസ് കെട്ടിപ്പടുക്കാനുള്ള മൂന്ന് വഴികൾ:
മെറ്റാഡാറ്റ (Metadata) ഉപയോഗിക്കുക മെറ്റാഡാറ്റ സന്ദർഭങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഒരു ടേബിളിന്റെ ഉടമസ്ഥൻ ആരാണെന്നും ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥമെന്താണെന്നും ഇത് പറഞ്ഞുതരുന്നു. ഇത് സാങ്കേതിക വസ്തുക്കളെ ബിസിനസ്സ് ആസ്തികളാക്കി മാറ്റുന്നു.
ഡാറ്റാ ഡിസ്കവറി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക എല്ലാം മാനുവലായി രേഖപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയില്ല. പുതിയ ഡാറ്റാബേസുകളും വിട്ടുപോയ മൂല്യങ്ങളും (missing values) കണ്ടെത്താൻ ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് മൂല്യമുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകാനും പഴയവ ഒഴിവാക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഗവേണൻസ് (Governance) നടപ്പിലാക്കുക ഓരോ പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റാസെറ്റിനും ഉടമസ്ഥരെ നിശ്ചയിക്കുക. കൃത്യതയും സുരക്ഷയും നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ AI വിശ്വസനീയമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ക്ലൗഡ് മൈഗ്രേഷൻ ഒരു എളുപ്പവഴിയല്ല. ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റ ക്ലൗഡിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് ആ പ്രശ്നത്തെ പുതിയൊരു സ്ഥലത്തേക്ക് മാറ്റുക മാത്രമാണ് ചെയ്യുന്നത്. ഡാറ്റ മാറ്റുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾ അത് കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കിയിരിക്കണം.
നിങ്ങളുടെ പക്കൽ എത്ര ഡാറ്റയുണ്ട് എന്നതിലല്ല, മറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എത്രത്തോളം ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നു എന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടത്.
ഡാറ്റയുടെ വ്യക്തത (Visibility) വേഗത്തിലുള്ള അനലിറ്റിക്സിനും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾക്കും സഹായിക്കുന്നു. വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റയുണ്ടെങ്കിലും അത് നിയന്ത്രണമില്ലാത്ത കമ്പനികളേക്കാൾ, ചെറിയ എന്നാൽ കൃത്യമായി നിയന്ത്രിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകളുള്ള കമ്പനികൾ പലപ്പോഴും മുന്നിലെത്തുന്നു.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi