Ufafanuzi wa data au uwekaji wa data, kama unavyojua, ni mchakato wa kudumu. Hakuna mtu anayefafanua wakati unaweza kusema kuwa utaacha kufundisha moduli zako za AI kwa sababu zimekuwa sahihi kabisa na wepesi katika kutoa matokeo.
Wakati kuzindua moduli yako inayotumia AI ni hatua tu, mafunzo ya AI yanaendelea kuendelea baada ya kuzindua ili kuongeza matokeo na ufanisi. Kwa sababu hii, mashirika yamekumbwa na wasiwasi wa kutengeneza idadi kubwa ya data inayofaa kwa moduli zao za ujifunzaji wa mashine.
Walakini, hiyo sio wasiwasi tutakayojadili leo. Tutachunguza changamoto zinazojitokeza mara tu wasiwasi huu kuzalisha data ni fasta. Fikiria una vituo vya kugusa vya kizazi kisichohesabika. Suala lenye shida zaidi ambalo utakumbana nalo wakati huu ni inadhalilisha idadi kubwa ya data.
Kuweka alama kwa data rahisi ni nini tutaangazia leo kwa sababu mashirika na timu ambazo tumezungumza nazo zote zimetuelekeza kwa ukweli kwamba wadau hawa wanapata ujasiri wa mashine ngumu kuliko kutoa data. Na kama unavyojua, ujasiri wa mashine unaweza kujengwa tu kupitia mifumo iliyofunzwa vizuri inayoungwa mkono na data iliyofafanuliwa kwa usahihi. Kwa hivyo, wacha tuangalie wasiwasi 5 kuu ambao huleta ufanisi wa michakato ya uwekaji data.
Changamoto 5 za ulimwengu wa kweli ambazo hupunguza juhudi za uwekaji data
Usimamizi wa nguvukazi
Tumekuwa tukijirudia mara kwa mara kwamba uwekaji wa data sio wa kutumia muda tu bali ni wa wafanyikazi pia. Wataalam wa ufafanuzi wa data hutumia masaa yasiyohesabika kusafisha data isiyo na muundo, kuiandaa, na kuifanya isome kwa mashine. Wakati huo huo, wanahitaji kuhakikisha kuwa maelezo yao ni sahihi na ya hali ya juu.Kwa hivyo, mashirika yamejiandaa na changamoto ya kusawazisha ubora na wingi ili kupata matokeo ambayo hufanya tofauti na kutatua kusudi. Katika hali kama hizo, kusimamia wafanyikazi inakuwa ngumu sana na ngumu. Wakati usafirishaji husaidia, biashara ambazo zimejitolea timu za ndani kwa ufafanuzi wa data malengo, vikwazo vya uso kama vile:
- Mafunzo ya wafanyikazi ya uwekaji wa data
- Usambazaji wa kazi kwa timu na kukuza utangamano
- Utendaji na ufuatiliaji wa maendeleo katika viwango viwili vidogo na jumla
- Kukabiliana na mvuto na kuwafundisha wafanyikazi wapya
- Kuratibu uratibu kati ya wanasayansi wa data, wafafanuzi, na wasimamizi wa miradi
- Kuondoa vizuizi vya kitamaduni, lugha, na kijiografia na kuondoa upendeleo kutoka kwa mifumo ya mazingira na zaidi
Tumekuwa tukijirudia mara kwa mara kwamba uwekaji wa data sio wa kutumia muda tu bali ni wa wafanyikazi pia. Wataalam wa ufafanuzi wa data hutumia masaa yasiyohesabika kusafisha data isiyo na muundo, kuiandaa, na kuifanya isome kwa mashine. Wakati huo huo, wanahitaji kuhakikisha kuwa maelezo yao ni sahihi na ya hali ya juu.Kufuatilia fedha
Bajeti ni moja ya awamu muhimu zaidi katika mafunzo ya AI. Inafafanua ni kiasi gani uko tayari kutumia kujenga moduli ya AI kwa suala la teknolojia, rasilimali, wafanyikazi, na zaidi na kisha inakusaidia kuhesabu RoI sahihi. Karibu na 26% ya kampuni mradi huo katika kukuza mifumo ya AI inashindwa katikati kwa sababu ya bajeti isiyofaa. Hakuna uwazi mahali ambapo pesa zinasukumwa ndani au metriki zinazofaa ambazo hutoa maoni ya wakati halisi kwa wadau juu ya pesa zao zinatafsiriwa.
Biashara ndogo na za kati mara nyingi hushikwa na shida ya malipo kwa kila mradi au kwa saa na katika mwanya wa kuajiri SMEs kwa ufafanuzi madhumuni vs kuajiri dimbwi la wapatanishi. Yote haya yanaweza kuondolewa wakati wa mchakato wa bajeti.
Ufuataji faragha wa data na kufuata
Wakati idadi ya visa vya matumizi kwa AI inavyoongezeka, wafanyabiashara wanakimbilia kupanda wimbi na kukuza suluhisho zinazoongeza maisha na uzoefu. Katika mwisho mwingine wa wigo kuna changamoto ambayo wafanyabiashara wa ukubwa wote wanahitaji kuzingatia shida za faragha za data.
Unaweza kuwa unajua GDPR, CCPA, DPA, na miongozo mingine lakini kuna sheria mpya na sheria zinazotengenezwa na kutekelezwa na mataifa kote ulimwenguni. Wakati data zaidi inazalishwa, faragha inakuwa muhimu katika ufafanuzi wa data kwani data kutoka kwa sensorer na maono ya kompyuta hutoa data ambayo ina sura za watu, maelezo ya siri kutoka kwa nyaraka za KYC, nambari za magari, nambari za leseni, na zaidi.Hii inasukuma hitaji la utunzaji sahihi wa viwango vya faragha na kufuata utumiaji mzuri wa data za siri. Kitaalam, mazingira mazuri na salama yanapaswa kuhakikishiwa na wafanyabiashara ambao wanazuia ufikiaji wa data bila idhini, utumiaji wa vifaa visivyoidhinishwa katika ekolojia salama ya data, upakuaji haramu wa faili, uhamishaji wa mifumo ya wingu, na zaidi. Sheria zinazosimamia faragha ya data ni ngumu na utunzaji unapaswa kuchukuliwa ili kuhakikisha kila mahitaji yanapatikana ili kuepusha athari za kisheria.
Zana mahiri na ufafanuzi uliosaidiwa
Kati ya aina mbili tofauti za njia za ufafanuzi - mwongozo na moja kwa moja, mfano wa ufafanuzi wa mseto ni bora kwa siku zijazo. Hii ni kwa sababu mifumo ya AI ni nzuri katika kusindika data nyingi bila mshono na wanadamu wanafaa kuonyesha makosa na kuboresha matokeo.
Zana zilizosaidiwa na AI na mbinu za ufafanuzi ni suluhisho thabiti kwa changamoto tunazokabiliana nazo leo kwani inafanya maisha ya wadau wote wanaohusika katika mchakato kuwa rahisi. Zana mahiri huruhusu biashara kugeuza kazi za kazi, usimamizi wa bomba, udhibiti wa ubora wa data iliyofafanuliwa, na kutoa urahisi zaidi. Bila zana nzuri, wafanyikazi bado wangefanya kazi kwa mbinu za kizamani, wakisukuma masaa ya wanadamu kwa kiasi kikubwa kumaliza kazi.
Kusimamia uthabiti katika ubora wa data na wingi
Moja ya mambo muhimu ya kutathmini ubora wa data ni kutathmini ufafanuzi wa maandiko kwenye hifadhidata. Kwa wasiojua, wacha tuelewe kuwa kuna aina kuu mbili za hifadhidata -
- Data ya malengo - data ambayo ni ya kweli au ya ulimwengu wote bila kujali ni nani anayeiangalia
- Na data ya kibinafsi - data ambayo inaweza kuwa na maoni mengi kulingana na anayeipata
Kwa mfano, kuipatia apple kama apple nyekundu ni lengo kwa sababu ni ya ulimwengu wote lakini vitu huwa ngumu wakati kuna seti za data zilizo sawa mkononi. Fikiria jibu la ujanja kutoka kwa mteja kwenye hakiki. Mchapishaji maelezo lazima awe na akili ya kutosha kuelewa ikiwa maoni ni ya kejeli au pongezi ya kuipachika ipasavyo. Uchambuzi wa hisia moduli zitashughulikia kulingana na kile kibarua kimeandika. Kwa hivyo, wakati macho na akili nyingi zinahusika, timu moja hufikiaje makubaliano?
Je! Biashara zinawezaje kutekeleza miongozo na sheria ambazo zinaondoa tofauti na kuleta kiwango kikubwa cha usawa katika hifadhidata za data?
Unaweza kuwa unajua GDPR, CCPA, DPA, na miongozo mingine lakini kuna sheria mpya na sheria zinazotengenezwa na kutekelezwa na mataifa kote ulimwenguni. Wakati data zaidi inazalishwa, faragha inakuwa muhimu katika ufafanuzi wa data kwani data kutoka kwa sensorer na maono ya kompyuta hutoa data ambayo ina sura za watu, maelezo ya siri kutoka kwa nyaraka za KYC, nambari za magari, nambari za leseni, na zaidi.Kumalizika kwa mpango Up
Ni balaa kabisa, sawa, idadi ya changamoto wanasayansi wa data na wafafanuzi hukabili kila siku? Masuala ambayo tumejadili hadi sasa ni sehemu moja tu ya changamoto ambayo inatokana na thabiti upatikanaji wa data. Kuna mengi zaidi katika wigo huu.
Tunatumahi, hata hivyo, tutasonga mbele ya shukrani hii yote kwa mabadiliko ya michakato na mifumo katika ufafanuzi wa data. Kweli, kuna utaftaji nje kila wakati (shaip) chaguzi zinazopatikana, ambazo zinakupa data ya hali ya juu kulingana na mahitaji yako.
