ભવિષ્યમાં સૌથી સફળ વ્યવસાયો તે હશે જેઓ તેમના AI રોકાણને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે. જેમ જેમ કંપનીઓ AI તત્પરતા માટે તેમની સફર શરૂ કરે છે, તેઓએ ડેટાના વધેલા વોલ્યુમ અને જટિલતાને નિયંત્રિત કરવા માટે મજબૂત ડેટા મેનેજમેન્ટ વ્યૂહરચના વિકસાવવી જોઈએ અને વ્યવસાયિક ઉપયોગ માટે વિશ્વસનીય ડેટા ઉપલબ્ધ છે તેની ખાતરી કરવી જોઈએ. આવક-ઉત્પાદન કરતી પ્રવૃત્તિઓ અને બહેતર વ્યવસાય પરિણામો માટે આંતરદૃષ્ટિને એક્સ્ટ્રાપોલેટ કરવા માટે વિશ્વસનીય મોડલ બનાવવાનો પ્રયાસ કરી રહેલા વપરાશકર્તાઓ માટે નબળી ગુણવત્તાનો ડેટા બોજ છે.
વ્યાપારી વપરાશકર્તાઓ માટે તેમની ગુણવત્તા અથવા ઉપયોગિતા પર તેમને જરૂરી ડેટાની ઍક્સેસને પ્રાધાન્ય આપવાનું અસામાન્ય નથી. સરળ સત્ય એ છે કે જો કોઈ સંસ્થા પાસે ખરાબ ગુણવત્તાનો ડેટા હોય અને તેનો ઉપયોગ AI સાધનોને ખવડાવવા માટે થાય, તો તે અનિવાર્યપણે નબળી ગુણવત્તા અને અવિશ્વસનીય પરિણામો આપશે.
જય લિમ્બર્ન
સામાજિક લિંક્સ નેવિગેશન
ચીફ પ્રોડક્ટ ઓફિસર, અટાકામા.
શા માટે ડેટા ગુણવત્તા મહત્વપૂર્ણ છે
ડેટા ગુણવત્તા મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે તકનીકી અને વ્યવસાયિક ટીમો વચ્ચેના સેતુ તરીકે કાર્ય કરે છે, અસરકારક સહયોગને સક્ષમ કરે છે અને ડેટામાંથી મેળવેલા મૂલ્યને મહત્તમ કરે છે. ડેટા સ્ત્રોત અને ગવર્નન્સ જરૂરિયાતો પર આધાર રાખીને, આ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે સમય માંગી લે તેવો પડકાર રજૂ કરે છે જેઓ તેમની સાથે કામ કરવાનું શરૂ કરી શકે તે પહેલા ડેટાને સાફ કરવામાં તેમનો 80 ટકા સમય પસાર કરી શકે છે.
ડેટા સ્ત્રોતોને એકીકૃત કરવા એ એક વિશાળ કાર્ય છે. બહુવિધ ડેટા સેટ્સને સંયોજિત અને રૂપાંતરિત કરવાના કાર્ય, જેમ કે નિયમિત બિઝનેસ ઓપરેશન્સમાંથી કાચો ડેટા, વિવિધ ફોર્મેટમાં લેગસી ડેટા અથવા સંપાદન અથવા વિલીનીકરણ પછી પ્રાપ્ત થયેલા નવા ડેટા સેટને ઓછો અંદાજ ન કરવો જોઈએ.
વ્યવસાય વિકાસ હેતુઓ માટે આ મહત્વપૂર્ણ કાર્ય છે. બહેતર લક્ષ્ય માર્કેટિંગ અને વેચાણ, પ્રત્યક્ષ ઉત્પાદન નવીનતા અને બજાર વિસ્તરણ, ગ્રાહક સેવામાં સુધારો કરવા અને બ્રાન્ડ અનુભવને વધારવા માટે AI ચેટબોટ અથવા એજન્ટ બનાવવા માટે ડેટા મહત્વપૂર્ણ છે. તે નવીનતમ નિયમોનું પાલન સુનિશ્ચિત કરવા અને ડેટા ગોપનીયતા અને સુરક્ષા સહિતના મુખ્ય ક્ષેત્રોમાં સંભવિત ભાવિ આવશ્યકતાઓ માટે તૈયારી કરવા માટે પણ મહત્વપૂર્ણ છે, તેથી વ્યવસાયોને તે જાણવાની જરૂર છે કે કયા ડેટામાં સંવેદનશીલ માહિતી છે તેને સુરક્ષિત કરવા અને લિકેજ અથવા ઉલ્લંઘનને ટાળવા.
પરંતુ તમામ ડેટા સમાન નથી અને સંસ્થાઓએ ઉચ્ચ મૂલ્યના ડેટાને ઓળખવામાં સક્ષમ હોવા જરૂરી છે જે નીચા મૂલ્ય, નીચા જોખમવાળા ડેટાથી વ્યવસાય માટે મહત્વપૂર્ણ છે જેને શાસન અથવા રક્ષણની જરૂર નથી. આ કરવાનો એકમાત્ર રસ્તો એ છે કે ડેટા સ્વચ્છ અને ઉચ્ચ ગુણવત્તાની છે તેની ખાતરી કરવી.
ડેટા આધારિત સંસ્કૃતિ કેળવવી
ડેટા-આધારિત બનવું એ સંસ્થા-વ્યાપી સંસ્કૃતિ વિકસાવી રહ્યું છે જે સમજે છે અને સક્રિયપણે તમામ નિર્ણય-નિર્માણને અંડરપિન કરવા માટે ડેટામાંથી મૂલ્ય કાઢવાનો પ્રયાસ કરે છે, જે બહેતર વ્યવસાયિક પરિણામોની ખાતરી કરે છે. તે ડેટા રાખવા વિશે ઓછું છે અને તેને કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું તે વધુ જાણવું છે.
આને સમયાંતરે આ ક્ષમતા વિકસાવવા માટે ઉચ્ચ સ્તરની પરિપક્વતા અને પ્રતિબદ્ધતાની જરૂર છે. સંગઠનો વધુ ડેટા-આધારિત બનતા પ્રાથમિક પડકારોમાંનો એક તકનીકી અને વ્યવસાયિક ટીમોને અસરકારક રીતે જોડવાનો છે. આ કોઈ નવો મુદ્દો નથી, પરંતુ ઘણી કંપનીઓએ હજી સુધી તેને સફળતાપૂર્વક સંબોધિત કરી નથી અને તે ડેટા-ડ્રાઇવ બનવાની તેમની ક્ષમતાને અવરોધે છે.
ડેટા ટીમો ઘણીવાર ડેટા ગવર્નન્સ ફાઉન્ડેશનો બનાવવા અને તેમની સંસ્થાને મદદ કરવા માટે વિવિધ સાધનો અને પ્રક્રિયાઓની સ્થાપના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. જો કે, વેપારી ટીમો શોધી શકે છે કે તેઓ જે ડેટા મેળવી રહ્યાં છે તે ખૂબ જ ટેકનિકલ છે, યોગ્ય ગુણવત્તાનો નથી, યોગ્ય ફોર્મેટમાં નથી અથવા તેમને જરૂરી ડેટા નથી. ડેટા ટીમ વિનંતીના વ્યવસાય સંદર્ભને સમજી શકતી નથી અને તેથી કયા ડેટાની આવશ્યકતા છે, અને આ અજાણતા ખોટી ગોઠવણીને દૂર કરવા માટે સંસ્થાઓ માટે એક મોટો પડકાર છે.
પરિણામે, કંપનીઓ ડેટા ટીમો સાથે સમાપ્ત થાય છે જે મજબૂત ડેટા ગવર્નન્સ સિસ્ટમ્સ બનાવવા માટે તેમના શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો કરે છે, પરંતુ બિઝનેસ ટીમો અસંતુષ્ટ રહે છે અને ડેટાનો ઓછો ઉપયોગ કરે છે. આ તે છે જ્યાં AI-સંવર્ધિત ડેટા ગુણવત્તા પહેલ સાથે ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશનને વેગ આપવો એ મિશન-ક્રિટિકલ બની જાય છે. વ્યવસાયિક વપરાશકર્તાઓને એવા ઉકેલોની જરૂર હોય છે જે તેમને સ્વતંત્ર રીતે ડેટા સાથે કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે – ફોર્મેટ્સ બદલવું, તેને સમૃદ્ધ બનાવવું અને સ્માર્ટ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા આપમેળે સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરવું. આ સફળ AI પ્રોજેક્ટના અમલીકરણ માટે જરૂરી વિશ્વસનીય ડેટા ફાઉન્ડેશન પ્રદાન કરે છે.
સફળ AI ડેટા ગવર્નન્સથી શરૂ થાય છે
AIની આસપાસના વર્તમાન હાઇપ હોવા છતાં, ગાર્ટનરે, જોકે, નબળી ડેટા ગુણવત્તાને કારણે જનરેટિવ AI પ્રોજેક્ટ્સમાં વિશ્વાસ ગુમાવવાનો અંદાજ મૂક્યો છે, એક મુખ્ય કારણ તરીકે, ઓછામાં ઓછા 30 ટકાને ખ્યાલના પુરાવાના તબક્કે 2025 સુધીમાં છોડી દેવાની આગાહી કરવામાં આવી છે. .
ડેટાની ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવી સંસ્થા-વ્યાપી ડેટા ગવર્નન્સ વ્યૂહરચના સ્થાપિત કરવાથી ઉદ્ભવે છે. આ સુનિશ્ચિત કરશે કે વ્યવસાય AI અને જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરવાના ઇચ્છિત પરિણામો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, તેને પ્રશિક્ષણ આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાની સ્થિતિને ધ્યાનમાં લીધા વગર AIને રોલઆઉટ કરવાને બદલે. જો કે, AI એ એક સાધન પણ છે જે મેન્યુઅલ દેખરેખ અને શ્રમને ઘટાડીને ડેટાને AI તત્પરતાની સ્થિતિમાં લાવવામાં મદદ કરશે જે પરંપરાગત રીતે પ્રક્રિયાઓ અને નિયમોને સ્વચાલિત કરીને ડેટાને રૂપાંતરિત કરવા અને સાફ કરવા માટે જરૂરી છે. તે ડેટાની રૂપરેખા અને વર્ગીકરણ અને વિસંગતતાઓ શોધવામાં પણ મદદ કરી શકે છે, જે ડેટા સેટ્સના એકંદર આરોગ્યમાં ફાળો આપે છે.
GenAI ડેટા ગુણવત્તા નિયમો સાર્વત્રિક રીતે લાગુ થાય તેની ખાતરી કરવા માટે, કોષ્ટકો, છબીઓ અને ઑડિયો સહિત બિન-માનક ફોર્મેટમાં ડેટા કૅપ્ચર કરવામાં સક્ષમ છે. AI બિન-તકનીકી વપરાશકર્તાઓને સ્વ-સેવા માટે સક્ષમ કરે છે અને પ્રશ્નોની પ્રક્રિયા કરવા માટે કુદરતી ભાષાનો ઉપયોગ કરીને, કોઈપણ અને તેના તમામ વિભાગોમાં સંસ્થા માટે વ્યવસાય મૂલ્યના નિર્માણને સમર્થન આપીને તેઓને જરૂરી ડેટા આંતરદૃષ્ટિ શોધવા માટે સક્ષમ કરે છે. ડેટા ડેમોક્રેટાઇઝેશનની આ પ્રક્રિયા કોઈપણ AI પહેલની સફળતા માટે કેન્દ્રિય છે, કારણ કે તેમની એપ્લિકેશન અને ટેક્નિકલ ટીમો સુધીના લાભને મર્યાદિત કરવાથી તેમની અસરને ગંભીરપણે પ્રતિબંધિત કરવામાં આવશે.
આખરે, AI પ્રશિક્ષણ ડેટાની વાત આવે ત્યારે જથ્થા કરતાં ગુણવત્તા વધુ મહત્વપૂર્ણ છે. દરેક નબળી ગુણવત્તાનો રેકોર્ડ એલએલએમમાં મૂંઝવણ ઉમેરશે, આભાસનું જોખમ વધારશે, અને જ્યારે નબળી ગુણવત્તાવાળા ડેટાનો સતત ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે આઉટપુટની વિશ્વાસપાત્રતા ઘટશે. આજે, AI ટૂલસેટ્સની ઝડપી પ્રગતિ, ડેટામાં ઘાતાંકીય વધારો અને ડિજિટલ અને AI નિયમન દ્વારા એક ઈન્ફ્લેક્શન પોઈન્ટ બનાવવામાં આવ્યો છે, જેનો અર્થ છે કે સંસ્થાઓ પાસે તેમની ડેટા વ્યૂહરચના મેળવવાની તકની વિન્ડો છે. સ્પર્ધાત્મક લાભ, બજાર વિસ્તરણ, ગ્રાહક અનુભવ અને વ્યવસાય વૃદ્ધિ તમામ દાવ પર છે, વિજેતાઓ તે હશે જેઓ હવે આ પરિવર્તનને પ્રાથમિકતા આપશે.
અમે શ્રેષ્ઠ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સની યાદી આપીએ છીએ.
આ લેખ TechRadarPro ની નિષ્ણાત આંતરદૃષ્ટિ ચેનલના ભાગ રૂપે બનાવવામાં આવ્યો હતો જ્યાં અમે આજે ટેક્નોલોજી ઉદ્યોગમાં શ્રેષ્ઠ અને તેજસ્વી દિમાગ દર્શાવીએ છીએ. અહીં વ્યક્ત કરાયેલા મંતવ્યો લેખકના છે અને જરૂરી નથી કે તે TechRadarPro અથવા Future plcના હોય. જો તમને યોગદાન આપવામાં રસ હોય તો અહીં વધુ જાણો: https://www..com/news/submit-your-story-to–pro