దశాబ్దాలుగా, అన్ని పరిమాణాల కంపెనీలు తమకు లభించే డేటా గణనీయమైన విలువను కలిగి ఉన్నాయని, వినియోగదారు మరియు కస్టమర్ అనుభవాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు అనుభావిక ఆధారాల ఆధారంగా వ్యూహాత్మక ప్రణాళికలను అభివృద్ధి చేయడానికి గణనీయమైన విలువను కలిగి ఉన్నాయని గుర్తించాయి.
వాస్తవ-ప్రపంచ వ్యాపార అనువర్తనాల కోసం AI ఎక్కువగా ప్రాప్యత మరియు ఆచరణాత్మకంగా మారినప్పుడు, అందుబాటులో ఉన్న డేటా యొక్క సంభావ్య విలువ విపరీతంగా పెరిగింది. AI ను విజయవంతంగా స్వీకరించడానికి డేటా సేకరణ, క్యూరేషన్ మరియు ప్రిప్రాసెసింగ్లో గణనీయమైన ప్రయత్నం అవసరం. అంతేకాకుండా, డేటా గవర్నెన్స్, గోప్యత, అనామకత, నియంత్రణ సమ్మతి మరియు భద్రత వంటి ముఖ్యమైన అంశాలను ప్రారంభం నుండి జాగ్రత్తగా పరిష్కరించాలి.
ఐబిఎమ్లో అమెరికాస్ డేటా ప్లాట్ఫాం నాయకుడు హెన్రిక్ లెమ్స్ తో సంభాషణలో, ప్రాక్టికల్ AI ని అమలు చేయడంలో సంస్థలు ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను మేము అన్వేషించాము. డేటా యొక్క స్వభావం, దాని వివిధ రకాలు మరియు సమర్థవంతమైన AI- శక్తితో పనిచేసే అనువర్తనాలను ప్రారంభించడంలో దాని పాత్రను పరిశీలించడం ద్వారా మేము ప్రారంభించాము.
హెన్రిక్ అన్ని సంస్థ సమాచారాన్ని ‘డేటా’ గా సూచించడం దాని సంక్లిష్టతను అర్థం చేసుకుంటుంది. ఆధునిక సంస్థ విభిన్న డేటా రకాలు మరియు అస్థిరమైన నాణ్యత యొక్క విచ్ఛిన్నమైన ప్రకృతి దృశ్యాన్ని నావిగేట్ చేస్తుంది, ముఖ్యంగా నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక మూలాల మధ్య.
సరళంగా చెప్పాలంటే, నిర్మాణాత్మక డేటా ప్రామాణికమైన మరియు సులభంగా శోధించదగిన ఆకృతిలో నిర్వహించబడే సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది సాఫ్ట్వేర్ వ్యవస్థల ద్వారా సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణలను అనుమతిస్తుంది.
నిర్మాణాత్మక డేటా అనేది ముందే నిర్వచించిన ఆకృతిని లేదా సంస్థాగత నమూనాను అనుసరించని సమాచారం, ఇది ప్రాసెస్ మరియు విశ్లేషించడానికి మరింత క్లిష్టంగా చేస్తుంది. నిర్మాణాత్మక డేటా మాదిరిగా కాకుండా, ఇందులో ఇమెయిల్లు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్లు, వీడియోలు, చిత్రాలు, పత్రాలు మరియు ఆడియో ఫైల్లు వంటి విభిన్న ఫార్మాట్లు ఉన్నాయి. నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క స్పష్టమైన సంస్థ దీనికి లేనప్పటికీ, నిర్మాణాత్మక డేటా విలువైన అంతర్దృష్టులను కలిగి ఉంటుంది, ఇది అధునాతన విశ్లేషణలు మరియు AI ద్వారా సమర్థవంతంగా నిర్వహించబడుతున్నప్పుడు, ఆవిష్కరణను నడిపించగలదు మరియు వ్యూహాత్మక వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేస్తుంది.
హెన్రిక్ ఇలా అన్నాడు, “ప్రస్తుతం, ఎంటర్ప్రైజ్ డేటాలో 1% కన్నా తక్కువ ఉత్పాదక AI చేత ఉపయోగించబడుతుంది, మరియు ఆ డేటాలో 90% పైగా నిర్మాణాత్మకంగా ఉంది, ఇది నమ్మకం మరియు నాణ్యతను ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేస్తుంది”.
డేటా పరంగా నమ్మకం యొక్క అంశం ముఖ్యమైనది. ఒక సంస్థలోని నిర్ణయాధికారులకు వారి చేతివేళ్ల వద్ద ఉన్న సమాచారం పూర్తి, నమ్మదగినది మరియు సరిగ్గా పొందినదని దృ belief మైన నమ్మకం (నమ్మకం) అవసరం. వ్యాపారాలకు అందుబాటులో ఉన్న డేటాలో సగం కంటే తక్కువ రాష్ట్రాలు AI కోసం ఉపయోగించబడుతున్నాయని ఆధారాలు ఉన్నాయి, నిర్మాణాత్మకమైన డేటా తరచుగా ప్రాసెస్ చేయడం మరియు సమ్మతి కోసం పరిశీలించడం వంటి సంక్లిష్టత కారణంగా తరచుగా విస్మరించబడుతుంది లేదా పక్కనపెట్టింది – ముఖ్యంగా స్కేల్ వద్ద.
పూర్తి అనుభావిక డేటాపై ఆధారపడిన మెరుగైన నిర్ణయాలకు మార్గాన్ని తెరవడానికి, సులభంగా వినియోగించే సమాచారం యొక్క ఉపాయాన్ని ఫైర్హోస్గా మార్చాలి. స్వయంచాలక తీసుకోవడం ఈ విషయంలో సమాధానం అని హెన్రిక్ చెప్పారు, అయితే పాలన నియమాలు మరియు డేటా విధానాలు ఇంకా వర్తింపజేయాలి – నిర్మాణాత్మకమైన మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాకు ఒకే విధంగా.
హెన్రిక్ ఎంటర్ప్రైజెస్ వారి డేటా యొక్క స్వాభావిక విలువను ప్రభావితం చేసే మూడు ప్రక్రియలను ఏర్పాటు చేసింది. “మొదట, స్కేల్ వద్ద తీసుకోవడం. ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. రెండవది, క్యూరేషన్ మరియు డేటా గవర్నెన్స్. మరియు మూడవది (ఉన్నప్పుడు) మీరు దీనిని ఉత్పాదక AI కోసం అందుబాటులో ఉంచుతారు. ఏదైనా సాంప్రదాయిక రాగ్ యూజ్-కేస్ కంటే మేము 40% పైగా ROI ని సాధిస్తాము.”
అధునాతన సాఫ్ట్వేర్ పరిష్కారాలు మరియు డొమైన్ నైపుణ్యంతో కలిపి ఎంటర్ప్రైజ్ యొక్క AI ప్రయాణం గురించి లోతైన అవగాహనతో పాతుకుపోయిన ఏకీకృత వ్యూహాన్ని IBM అందిస్తుంది. ఇది నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను AI- సిద్ధంగా ఉన్న ఆస్తులుగా సమర్థవంతంగా మరియు సురక్షితంగా మార్చడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది, అన్నీ ఉన్న పాలన మరియు సమ్మతి చట్రాల సరిహద్దుల్లో.
“మేము ప్రజలు, ప్రక్రియలు మరియు సాధనాలను ఒకచోట చేర్చుకుంటాము. ఇది అంతర్గతంగా సులభం కాదు, కానీ అన్ని అవసరమైన వనరులను సమలేఖనం చేయడం ద్వారా మేము దానిని సరళీకృతం చేస్తాము” అని ఆయన చెప్పారు.
వ్యాపారాలు స్కేల్ మరియు పరివర్తన చెందుతున్నప్పుడు, వాటి డేటా యొక్క వైవిధ్యం మరియు పరిమాణం పెరుగుతాయి. కొనసాగించడానికి, AI డేటా తీసుకోవడం ప్రక్రియ స్కేలబుల్ మరియు సరళంగా ఉండాలి.
“(కంపెనీలు) స్కేలింగ్ చేసేటప్పుడు ఇబ్బందులను ఎదుర్కొంటాయి ఎందుకంటే వారి AI పరిష్కారాలు మొదట్లో నిర్దిష్ట పనుల కోసం నిర్మించబడ్డాయి. వారు వారి పరిధిని విస్తృతం చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు, అవి తరచుగా సిద్ధంగా లేవు, డేటా పైప్లైన్లు మరింత క్లిష్టంగా పెరుగుతాయి మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించడం అవసరం. ఇది సమర్థవంతమైన డేటా పాలన కోసం పెరిగిన డిమాండ్ను పెంచుతుంది” అని ఆయన చెప్పారు.
ప్రతి క్లయింట్ యొక్క AI ప్రయాణాన్ని పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడం IBM యొక్క విధానం, సమర్థవంతమైన AI అమలు ద్వారా ROI ని సాధించడానికి స్పష్టమైన రోడ్మ్యాప్ను సృష్టిస్తుంది. “డేటాను తీసుకోవడం, వంశం, పాలన, పరిశ్రమ-నిర్దిష్ట నిబంధనలకు అనుగుణంగా, మరియు అవసరమైన పరిశీలనతో పాటు, నిర్మాణాత్మక లేదా నిర్మాణాత్మకమైన డేటా ఖచ్చితత్వానికి మేము ప్రాధాన్యత ఇస్తాము. ఈ సామర్థ్యాలు మా ఖాతాదారులకు బహుళ వినియోగ కేసులను స్కేల్ చేయడానికి మరియు వారి డేటా విలువపై పూర్తిగా పెట్టుబడి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తాయి” అని హెన్రిక్ చెప్పారు.
టెక్నాలజీ అమలులో విలువైన వాటిలాగే, సరైన ప్రక్రియలను ఉంచడానికి, సరైన సాధనాలకు ఆకర్షించడానికి మరియు ఏదైనా డేటా పరిష్కారం ఎలా అభివృద్ధి చెందాలనే దానిపై అవసరమైన దృష్టిని కలిగి ఉండటానికి సమయం పడుతుంది.
ఐబిఎం సంస్థలకు ఏ స్థాయిలోనైనా, చాలా నియంత్రిత పరిశ్రమలలో కూడా AI పనిభారాన్ని ప్రారంభించడానికి అనేక ఎంపికలు మరియు సాధనాలను అందిస్తుంది. అంతర్జాతీయ బ్యాంకులు, ఫైనాన్స్ హౌస్లు మరియు గ్లోబల్ మల్టీనేషనల్స్తో దాని క్లయింట్ జాబితాలో, ఈ సందర్భంలో బిగ్ బ్లూ కోసం కొన్ని ప్రత్యామ్నాయాలు ఉన్నాయి.
వ్యాపారాన్ని నడిపించే AI కోసం డేటా పైప్లైన్లను ప్రారంభించడం గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మరియు వేగంగా, ముఖ్యమైన ROI ని అందిస్తుంది, ఈ పేజీకి వెళ్ళండి.
