Veri Yönetimi Dünyasında Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Günümüzde teknoloji hem ofislerde hem de evlerde yaygınlaşmıştır. Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (ML) dünyada hızla büyümektedir. Yakında herkesin günlük olarak bir yapay zeka ile etkileşime girmesi sıradan bir deneyim haline gelecektir. Yapay zeka ve makine öğrenimi yeni normal olmuş ve genellikle birbirinin yerine kullanılmaktadır. Belirli sorunlara çözüm bulmak, çoğu YZ ve ML araştırmasının odak noktası olmuştur. Yapay zeka uygulamalarında makineler, genellikle insanlar tarafından yapılan görevleri üstlenmek üzere dağıtılır. ML, açık talimatları izlemeksizin öğrenebilen ve uyum sağlayabilen bir bilgisayarın kullanımı ve geliştirilmesidir.

Veri Kalitesi Yönetimi

Veri kalitesi, kullanımdaki bilginin uygunluğunu ifade eder. Bir durum için yeterince uygun olmayan bir bilgi, bilinçli kararlar almak için kullanılamaz. Veri kalitesi; uygunluk, eksiksizlik, doğruluk, güvenilirlik ve zamanında olma gibi birçok faktörden etkilenir. Herhangi bir verinin kalitesi veya önemi bu faktörlerden biri veya daha fazlası tarafından belirlenir.

Şirketlerin sahip olduğu büyük veri hacimlerini kontrol etmek genellikle zordur. Ayrıca, düzenli veri yönetimi çalışmaları ölçeklenebilirlikten yoksun olduğu ve artan veri hacimlerini işleyemediği için verimsizdir. Bu nedenle işletmeler, verimli veri yönetimi uygulamaları üzerinde yeniden strateji belirlemektedir. İyi haber şu ki, YZ ve ML bugüne kadar kaydettikleri ilerlemeyle şirketlere veri yönetiminde yardımcı olabilir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Veri Dönüşümü

Otomatik Veri Yakalama

Otomatik veri yakalama nedir? Otomatik Tanımlama ve Veri Yakalama (AIDC), manuel veri girişi olmaksızın kişilerden, nesnelerden, görüntülerden veya seslerden bilgi toplamak için kullanılan geniş bir teknoloji kategorisini ifade eder.

Yapay zeka, veri tahminleri yapmanın yanı sıra akıllı yakalama gerçekleştirerek veri girişini otomatikleştirir ve veri kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu sayede sistemde hiçbir aksama bırakılmadan ilgili tüm bilgiler yakalanabilir.

Yinelenen Kayıtları Tespit Edin

Çift veri girişleri, düşük veri kalitesine neden olan eski kayıtlar oluşturabilir. Yapay zeka, yinelenen verilerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olarak bir şirketin verilerinin hassasiyetini ve doğruluğunu sağlar. Büyük bir kuruluşun deposundaki yinelenen girişleri karmaşık sistemler kullanmadan tespit etmek ve ortadan kaldırmak zordur. Büyük bir şirket, yinelenen anahtarları tespit edip ortadan kaldırabilen akıllı sistemler kullanarak bu sorunu çözebilir.

Anomalileri Belirleyin

Küçük insan hataları bile bir CRM sistemindeki verinin faydasını ve kalitesini ciddi şekilde etkileyebilir. Yapay zeka destekli bir sistem kullanmak bu tür hataları ortadan kaldırır. Ayrıca şirketler, makine öğrenimi tabanlı anomalileri dağıtarak verilerinin kalitesini artırabilir.

Verileri Karşılaştırın ve Doğrulayın

Farklı kaynaklardan toplanan verileri karşılaştırmak için kurallar oluşturmak çok zaman alır ve yorucu olabilir. Sayılar arttıkça, zaman içindeki doğum oranlarını takip etmek daha da zorlaşır. ML modelleri kuralları anlamak ve yeni veriler için eşleşmeleri tahmin etmek üzere eğitilebilir.

Hatalı Verinin Maliyeti

Büyük şirketlerde veya işletmelerde hatalı veriler çok maliyetli olabilir. Veri hatalarıyla alınan kararların bazen şirketler için son derece zararlı olabileceğini de unutmamak gerekir. ML algoritmaları, bu anomalilerden bazılarını zararlı hale gelmeden önce tespit edebilir. Finans kurumları, sahte veya sahtecilik içeren işlemleri tanımak için bunlardan yararlanır. Makine öğrenimi modellerinin bankalar ve kart ihraççıları için 12 milyar dolar tasarruf sağlayabileceği rapor edilmiştir.

Sonuç

Birçok işletme, hızlı kararlara dayalı gerçek zamanlı avantajlar sağlamak amacıyla yüksek kaliteli içgörülerle hızlı analizler aramaktadır. Şirketler kendilerine rekabet avantajı sağladığı için buna öncelik vermektedir. Bunu başarmak için şirketlerin verileri analiz etmede ve yönetmede yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini uygulama fırsatı vardır; çünkü bu, iş büyümesini teşvik edecek gerçek zamanlı kararlar almalarında ihtiyaç duydukları üstünlüğü onlara kazandırır. Yapay zeka teknolojisinin ve makine öğreniminin hızlı gelişimi, çeşitli sektörlerdeki uygulamalarının verimliliği artırmasına, ağır kayıplara yol açan hataları azaltmasına ve insan çalışanların iş yükünü en aza indirmesine olanak tanıyacaktır.