AI သည် သင့်ဒေတာကို မွမ်းမံမွမ်းမံမထားပါ။

Artificial Intelligence သည် စမ်းသပ်မှုမှ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းသို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့သည်။ ယနေ့တွင် AI သည် အကြောင်းအရာများကို ရေးသားခြင်း၊ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုခြင်း၊ ပလပ်ဖောင်းများနှင့် ချန်နယ်များတစ်လျှောက် အတွေ့အကြုံများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပေးကာ ဖောက်သည်ဘဝစက်ဝန်းတစ်လျှောက် အလုပ်အသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ သို့သော် ဤလျင်မြန်သောပေါင်းစည်းမှုရှိနေသော်လည်း၊ ရလဒ်များသည် မျှော်လင့်ချက်များနှင့် မပြည့်မီပေ။

A မကြာသေးမီကစက်မှုလုပ်ငန်းအစီရင်ခံစာ လုပ်ငန်းများ၏ 73% သည် AI နည်းပညာများကို အသုံးပြုခဲ့သော်လည်း 52% ကသာ ၎င်းတို့မျှော်မှန်းထားသည့် ရလဒ်များကို သဘောပေါက်ကြောင်း ပြသသည်။ ၎င်းသည် ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကြားတွင် အခြေခံအဆက်အစပ်ဖြတ်တောက်ခြင်းကို အချက်ပြသည်။ တရားခံသည် မော်ဒယ်ဒီဇိုင်း သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာစွမ်းအား မဟုတ်ပါ။ ဒေတာအရည်အသွေး။

အဖွဲ့အစည်းများသည် AI၊ အစိတ်စိတ်အမွှာမွှာ၊ ပျက်ယွင်းနေသော၊ ခေတ်မမီတော့သော သို့မဟုတ် "ဆိုး" ဒေတာများကို ကျွေးမွေးသည့်အခါ ရလဒ်များသည် ထိုမစုံလင်မှုများကို ထင်ဟပ်စေသည်။ မှားယွင်းသောဒေတာသည် တိကျမှုကို လျော့နည်းစေရုံသာမက ဘက်လိုက်မှုကို မိတ်ဆက်ခြင်း၊ ပျံ့လွင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး သုံးစွဲသူများ၏ ယုံကြည်မှုကို ပျက်ပြားစေသည်။ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် တိုးတက်မှုကို ပေးဆောင်စဉ် ထိရောက်မှုတိုးတက်စေရန် AI ပေါ် မူတည်၍ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များအတွက်၊ ဤသည်မှာ အရေးကြီးသော ကျရှုံးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

Infrastructure သည် Intelligence ကိုဆုံးဖြတ်သည်။

AI သည် နမူနာအားဖြင့် လေ့လာနိုင်သော စနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ ထိရောက်မှုသည် ၎င်းရရှိသည့် ဒေတာများ၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့နှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ထားသည်။ ကုမ္ပဏီ၏စနစ်များက “ခရစ်စမစ်” “ခရစ်စမစ်” နှင့် “စီစမစ်” ကို သီးခြားပုဂ္ဂိုလ် သုံးဦးအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပါက မော်ဒယ်သည် ပေါင်းစပ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ အနည်းကိန်း ပရိုဖိုင်တစ်ခုဖန်တီးရန် ဒေတာအချက်များ ပေါင်းစည်းခြင်းမပြုဘဲ သတင်းအချက်များ ထွက်ပေါ်လာသော်လည်း ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ထုတ်ပေးပါမည်။ ဤပရိုဖိုင်ကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းနှင့် စားသုံးသူဒေတာ၊ အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းအမူအကျင့်များကို ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် တစ်ဦးချင်းစီ၏ 360-view ကိုရရှိရန်၊ ၎င်းတို့သည် မည်သည့်နေရာ၌ပင်ရှိပါစေ၊ ၎င်းတို့သည် အမှတ်တံဆိပ်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ခြင်းဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။

ဤပြဿနာသည် အချို့ထင်သည်ထက် ပို၍ အဖြစ်များသည်။ အရ Forresterကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးခေါင်းဆောင်များ၏ သုံးပုံတစ်ပုံနီးပါးသည် ဒေတာ silos ကို ဦးဆောင်အတားအဆီးအဖြစ် ကိုးကားကြသည်။ အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပလပ်ဖောင်းများ၊ CRM ကိရိယာများ၊ အီလက်ထရွန်းနစ်အင်ဂျင်များစသည်ဖြင့် ချိတ်ဆက်မှုပြတ်တောက်နေသည့်စနစ်များတွင် ဒေတာများနေထိုင်နေသည့်အခါ၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအမှတ်များတစ်လျှောက် အပြုအမူများကို ချိတ်ဆက်ရန် မဖြစ်နိုင်သလောက်ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်များကို ရှုပ်ထွေးစေရုံသာမက ဖောက်သည်တန်ဖိုး၊ သစ္စာစောင့်သိမှု သို့မဟုတ် ရည်ရွယ်ချက်နှင့်ပတ်သက်သည့် အခြေခံမေးခွန်းများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား ဖြေဆိုခြင်းမှလည်း တားဆီးပေးပါသည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ စေ့စပ်ညှိနှိုင်းမှု မအောင်မြင်မီ ဒေတာအဆက်မပြတ်ရှိနေရန် လိုအပ်ပါသည်။

အဆင်သင့်သည် ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ အရှိန်အဟုန်သည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ရင့်ကျက်မှု သို့မဟုတ် လုပ်သားအင်အား အရည်အချင်းထက် ကျော်လွန်နေတတ်သည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များသည် မျိုးဆက်သစ်ကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်ရန်၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကို အသုံးချရန်နှင့် သမားရိုးကျခွဲထွက်ခြင်းအပေါ် မှီခိုအားထားမှုကို လျှော့ချရန် ဖိအားများအောက်တွင် ရှိနေသော်လည်း ဤစွမ်းရည်များသည် မဟာဗျူဟာ၊ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ၎င်းတို့အတွက် ထိရောက်မှုရှိစေရန် လူသားကြီးကြပ်မှုကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် အသိပညာရှိသောအဖွဲ့ လိုအပ်ပါသည်။

အဆိုအရ IBM ကယခုအခါ CEO များ၏ 68% သည် လုပ်ငန်းခွင်သုံး ဒေတာဗိသုကာကို လုပ်ငန်းခွင်ဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုအဖြစ် ရှုမြင်ပါသည်။ အခြား 72% က မူပိုင်ဒေတာသည် မျိုးဆက်သစ် AI မှ တန်ဖိုးကို ဖမ်းယူရာတွင် အဓိကဟု ဆိုကြသည်။ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော AI ရလဒ်များသည် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ စည်းကမ်းနှစ်ခုစလုံး လိုအပ်ကြောင်း ဤခေါင်းဆောင်များက နားလည်သည်။

ကုမ္ပဏီများသည် အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များကို အစိတ်စိတ်အမွှာမွှာကွဲသည့် စနစ်များပေါ်တွင် အလွှာလိုက်ရန် ကြိုးပမ်းသောအခါ ရလဒ်မှာ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ထိရောက်မှု မရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ AI သည် ၎င်းရရှိသည့် အချက်အလက်များ မှားယွင်းနေပါက လမ်းကြောင်းမှန်ကို မပြင်နိုင်ပါ၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် အရှိန်မြှင့်နိုင်သော်လည်း အလိုရှိသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုဖြင့် လမ်းကြောင်းမှန်သို့ ရွေ့နေမည်မဟုတ်ပေ။

လက်ရှိရပ်တည်နေသည့်အတိုင်း AI သည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများ၏လိုအပ်ချက်များအတွက် အလုံးစုံဖြေရှင်းချက်မဟုတ်ကြောင်းလည်း မှန်ပါသည်။ ၎င်းသည် အလုပ်တစ်ခုအတွက် AI မော်ဒယ်တစ်ခု၊ နောက်တစ်ခုအတွက် စက္ကန့်တစ်ခု၊ အစရှိသည်တို့ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် AI မော်ဒယ်များသည် ဆက်သွယ်ခြင်းမပြုပါက ပေါင်းစပ်ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများကို စုဆောင်းရာတွင် နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အထွက်များသည် AI ဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံး၏ ပြီးပြည့်စုံသော မြင်ကွင်းကိုရရှိရန် အတူတကွ ချုပ်လုပ်ထားရန် လိုအပ်သော ဖာထေးသည့်ပုဝါတစ်ထည်ဖြစ်လာသည်။

ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အသံသည် ဆူညံမှုကို ထုတ်ပေးသည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အဖွဲ့အများအပြားသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ၎င်းတို့၏ ပထမပါတီအချက်ပြမှုများကို ပိုမိုဖမ်းယူနိုင်ရန် ၎င်းတို့၏ပိုက်လိုင်းများကို ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များနှင့် ပိုမိုသော အရောင်းအ၀ယ်အသေးစိတ်တို့ကို အာရုံစိုက်ကြသည်။ သို့သော် စုစည်းမှုမရှိဘဲ၊ ဒေတာပို၍ ပြဿနာကို ပေါင်းစပ်လိုက်ရုံသာဖြစ်သည်။

ဒေတာကို စုစည်း၊ ဆက်စပ်ပုံဖော်ပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ချိတ်ဆက်သည့်အခါ စစ်မှန်သောတန်ဖိုးသည် လာပါသည်။ ၎င်းတွင် ပါတီမှ ဦးစားပေးမှုများ၊ ပထမပါတီ၏ အပြုအမူများ၊ ဒုတိယပါတီ မိတ်ဖက်များ နှင့် တတိယပါတီ ကြွယ်ဝမှုတို့ ပါဝင်သည်။ တစ်ခုစီသည် ဖောက်သည်နားလည်မှုတွင် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီတွင် ပါဝင်ပါသည်။ အရေးကြီးဆုံးမှာ၊ မျှဝေထားသော identifiers များဖန်တီးရန် ဤဒေတာအားလုံးသည် စုစည်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

Google နှင့် Econsultancy တို့၏ သုတေသနများက ဖော်ပြသည်။ 92% ထိပ်တန်းစျေးကွက်ရှာဖွေသူများ၏တိုးတက်မှုအတွက်ပထမပါတီဒေတာစဉ်းစားသည်။ သို့သော် ဖောက်သည်ခရီးကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောအမြင်ဖြင့် အဓိပ္ပာယ်မဖော်နိုင်လျှင် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာပင် တန်ဖိုးဆုံးရှုံးသွားမည်ဖြစ်သည်။ အခြားလေ့လာမှုတစ်ခုက တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ 72% စားသုံးသူများသည် ၎င်းတို့၏ အထောက်အထား အပြည့်အစုံကို နားလည်သော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်ခြေ ပိုများသည်။ ၎င်းသည် အချိန်၊ ချန်နယ်များနှင့် ဖော်မတ်များတစ်လျှောက် မှတ်တမ်းများကို ပြန်လည်ညှိနှိုင်းနိုင်သည့် စနစ်များ လိုအပ်သည်။

 Identity Is the Enabler

AI သည် ၎င်းသည် အသိအမှတ်မပြုသောအရာကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ အထောက်အထားပြတ်သားမှု ခေတ်မီစျေးကွက်ရှာဖွေရေး၏ နည်းပညာအရှိဆုံးနှင့် လျစ်လျူရှုမှုအရှိဆုံးကဏ္ဍများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေပါသည်။ အမြဲရှိနေသော ဖောက်သည်အထောက်အထားသည် မော်ဒယ်များကို စက်ရှင်များ သို့မဟုတ် စက်များသာမကဘဲ တစ်ဦးချင်းစီနှင့် အပြုအမူများပါ ချိတ်ဆက်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ပြောင်းလဲလာသော နှစ်သက်မှုများကို ခြေရာခံရန်၊ ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် လိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်သော အဆက်မပြတ်ကို ဖန်တီးပေးသည်။

ထိရောက်သော ဝိသေသလက္ခဏာဘောင်များသည် သန့်ရှင်းသောဒေတာနှင့် ကိုက်ညီသော ယုတ္တိဗေဒအပေါ် မူတည်သည်။ ရယူခြင်း တစ်ခုတည်းဖြင့် အောင်မြင်ခြင်း မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ကိုက်ညီသော အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပြုအမူ ပြန်လည်ပေါင်းစည်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ မှန်ကန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်သောအခါတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ဖောက်သည်မျှော်လင့်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော ရလဒ်များထုတ်ပေးရန် လိုအပ်သော ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုကို AI ပေးပါသည်။

ပေါင်းစည်းထားသော အထောက်အထားမရှိဘဲ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်း ပျက်သွားပါသည်။ AI သည် မသက်ဆိုင်သော စာတိုပေးပို့မှု၊ မလိုအပ်သော ထိတွေ့မှုနေရာများနှင့် ထိရောက်မှုမရှိသော လေလံဆွဲမှုများအတွက် ပုံသေသတ်မှတ်ထားသည်။ ဒါတွေက မျက်နှာပြင်အဆင့် အနှောင့်အယှက်တွေချည်း မဟုတ်ပါဘူး။ ၎င်းတို့သည် ယုံကြည်မှုကို ဖျက်ဆီးခြင်း၊ ROI လျှော့ချခြင်းနှင့် တိုးတက်မှုကို ရပ်တန့်စေသည်။

ဒေတာသန့်ရှင်းရေးသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။

သမိုင်းကြောင်းအရ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များသည် တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် ဗျူဟာကိုအာရုံစိုက်နေချိန်တွင် back-end စနစ်များကိုစီမံခန့်ခွဲရန် IT ကို အားကိုးနိုင်သည်။ ထိုဌာနခွဲသည် မသက်ဆိုင်တော့ပါ။ AI ဖြင့်အောင်မြင်ရန်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာရွေ့လျားပုံ၊ ကွဲထွက်သွားသည့်နေရာနှင့် အတိုင်းအတာအလိုက် မကိုက်ညီမှုများကို မည်သို့ဖြေရှင်းရမည်ကို နားလည်ရမည်ဖြစ်သည်။

၎င်းတွင် တရားဝင်အတည်ပြုခြင်း၊ ထပ်ယူခြင်း၊ မက်တာဒေတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အရည်အသွေးကို တွန်းအားပေးသည့် အုပ်ချုပ်မှုပရိုတိုကောများ ပါဝင်သည်။ အချက်ပြမှုများနှင့် ပလပ်ဖောင်းအသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာသည်နှင့်အမျှ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် တည်ဆောက်ခြင်းစနစ်များကို ရှင်းလင်းစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ကိုလည်း ဆိုလိုသည်။

ဤလုပ်ငန်းသည် လည်ပတ်နိုင်သည်ဟု ထင်ရသော်လည်း ၎င်းသည် ဗျူဟာမြောက်သည်။ ၎င်းသည် AI output များကို အမှန်တကယ် ဆူညံခြင်းမဟုတ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် အသင်းများကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ စမ်းသပ်ရန်၊ သင်ယူရန်နှင့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ အရေးကြီးဆုံးမှာ၊ ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများသည် ညီညွတ်၊ ဆီလျော်မှုနှင့် လေးစားမှုတို့ကို ခံစားရကြောင်း သေချာစေပါသည်။

Marketing ၏အနာဂတ်သည် Data Leadership ပေါ်တွင်မူတည်သည်။

AI ၏ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ နောက်နှစ်နှစ်မှာ နှစ်ဆ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော၊ အုပ်ချုပ်မှု၊ နှင့်ရရှိနိုင်သောဒေတာပတ်၀န်းကျင်များကိုတည်ဆောက်ရန် လျင်မြန်စွာရွေ့လျားရမည်ဖြစ်သည်။ ပြိုင်ဆိုင်မှု အားသာချက်က မော်ဒယ် ဆန်းပြားမှု တစ်ခုတည်းကနေ လာမှာ မဟုတ်ပါဘူး။ ဖောက်သည် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတိုင်းတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းရှိမှုမှ လာမည်ဖြစ်သည်။

Data Axle တွင်၊ ကျွန်ုပ်နှင့်ပြောသော ဖောက်သည်အများစုသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအားလုံးတွင် ဘုံအထောက်အထားဖြင့် ဗဟိုဒေတာရေကန်ကို တည်ဆောက်ရန် အာရုံစိုက်ကြသည်။ ၎င်းသည် AI သည် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို တွန်းအားပေးရုံသာမက ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

AI ရည်မှန်းချက်နှင့် AI စွမ်းဆောင်ရည်အကြား ကွာဟချက်သည် ကျယ်ပြန့်လာသော်လည်း ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်များရှိပါသည်။ အသိဉာဏ်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းနောက်ကွယ်ရှိ စစ်မှန်သောအင်ဂျင်သည် သန့်ရှင်း၊ ချိတ်ဆက်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဒေတာဖြစ်ကြောင်း နားလည်သည့်အသင်းများမှ စတင်၍ အမှတ်တံဆိပ်များ ကွာဟချက်ရှိပါသည်။ ၎င်းသည် နေ့ချင်းညချင်း ဖြစ်လာမည်မဟုတ်သော်လည်း ဝန်ထမ်းများ၏ AI ကိရိယာများနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် ဒေတာစွမ်းအားများကို နားလည်မှုတည်ဆောက်ရန် ကျွမ်းကျင်မှုမြှင့်တင်ခြင်းတွင် ရင်းနှီးမြှပ်နှံခြင်းဖြင့် ၎င်းသည် အောင်မြင်သော AI အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချပေးပါသည်။