एंटरप्राइझ डेटाची गुंतागुंत: AI च्या यशातील सर्वात मोठा अडथळा

बहुतेक कंपन्यांना वाटते की त्यांना AI ची समस्या आहे. प्रत्यक्षात त्यांना डेटाची समस्या आहे.

तुम्ही बहुधा मोठ्या प्रमाणात माहिती गोळा करत असाल. तुमच्याकडे हजारो डेटाबेस, क्लाउड प्लॅटफॉर्म आणि लेगसी सिस्टम्स (legacy systems) आहेत. डेटाचे प्रमाण ही समस्या नाही. तो व्यवस्थापित करण्याची गुंतागुंत हा खरा अडथळा आहे.

जर डेटा चांगला असेल तरच AI मॉडेल्स काम करतात. जेव्हा तुमचा डेटा विलग असलेल्या सिलोजमध्ये (isolated silos) असतो, तेव्हा तुमचे AI अपयशी ठरते.

गुंतागुंत का वाढते:

  • दशकानुदशके विविध सॉफ्टवेअरची भर पडल्यामुळे.
  • व्यवसाय अधिग्रहणांमुळे (business acquisitions) नवीन सिस्टम तयार झाल्यामुळे.
  • कोणत्याही योजनेशिवाय वर्कलोड क्लाउडवर स्थलांतरित केल्यामुळे.

यामुळे डेटा सिलोज (data silos) तयार होतात. तुमच्या मार्केटिंग टीमकडे ग्राहकांच्या डेटाचा एक संच असतो, तर तुमच्या फायनान्स टीमकडे दुसरा असतो. जेव्हा या सिस्टम्स एकमेकांशी संवाद साधत नाहीत, तेव्हा तुम्हाला उच्च खर्च आणि चुकीच्या माहितीचा (bad insights) सामना करावा लागतो.

विस्कळीत डेटाचे धोके:

  • विविध विभागांमध्ये माहितीची पुनरावृत्ती (duplicate information).
  • तथ्ये शोधण्यात कर्मचाऱ्यांचे तास वाया जाणे.
  • AI मॉडेल्स चुकीच्या शिफारसी देणे.
  • अनुपालन (compliance) आणि सुरक्षा धोके.

तुम्ही केवळ चांगल्या अल्गोरिदमने हे सुधारू शकत नाही. तुम्हाला मजबूत डेटा मॅनेजमेंटची गरज आहे.

AI-सज्ज एंटरप्राइझ तयार करण्याचे तीन मार्ग:

  1. मेटाडेटाचा (Metadata) वापर करा मेटाडेटा संदर्भ (context) देतो. टेबलचा मालक कोण आहे आणि डेटाचा अर्थ काय आहे, हे तो तुम्हाला सांगतो. तो तांत्रिक वस्तूंना व्यावसायिक मालमत्तेत (business assets) रूपांतरित करतो.

  2. डेटा डिस्कव्हरी ऑटोमेट करा तुम्ही सर्व काही मॅन्युअली डॉक्युमेंट करू शकत नाही. नवीन डेटाबेस आणि गहाळ मूल्ये (missing values) शोधण्यासाठी ऑटोमेशनचा वापर करा. यामुळे तुम्हाला मौल्यवान डेटाला प्राधान्य देण्यास आणि जुन्या मालमत्ता काढून टाकण्यास मदत होते.

  3. गव्हर्नन्स (Governance) लागू करा प्रत्येक महत्त्वाच्या डेटासेटसाठी मालक नियुक्त करा. अचूकता आणि सुरक्षेवर सतत लक्ष ठेवा. यामुळे तुमचा AI विश्वासार्ह माहिती वापरतो याची खात्री मिळते.

क्लाउड मायग्रेशन (Cloud migration) हा कोणताही शॉर्टकट नाही. विस्कळीत डेटा क्लाउडवर नेणे म्हणजे केवळ गोंधळ नवीन ठिकाणी नेणे होय. डेटा स्थलांतरित करण्यापूर्वी तुम्हाला तो समजून घेणे आवश्यक आहे.

तुमच्याकडे किती डेटा आहे यावर लक्ष केंद्रित करणे थांबवा. तुम्हाला तो किती समजतो यावर लक्ष केंद्रित करा.

दृश्यमानता (Visibility) जलद विश्लेषण आणि चांगल्या निर्णयांना सक्षम करते. लहान आणि सुव्यवस्थित गव्हर्नन्स असलेल्या डेटासेट असलेल्या कंपन्या अनेकदा प्रचंड आणि व्यवस्थापन नसलेल्या डेटा असलेल्या कंपन्यांना मागे टाकतात.

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi