Verimli Verilerimizi Temizleme: AI Nasıl Oyunu Değiştiriyor

Veri içinde boğuluyoruz. Her platform, akıllı saat ve akıllı telefon hayatımızı nicel parçalara ayırıyor, ancak bunların çoğu hala anlaşılmaz ve kullanılamaz durumda.

Şirketler bunu biliyor, bu nedenle teknoloji devi Meta, geçen yaz Scale AI adlı veri etiketleme startupına $14 milyar USD yatırım yaparak, AI modelleri için yüksek kaliteli eğitim verisi güvence altına almak için hesaplı ve stratejik bir hamle yaptı.

Büyük dil modellerinin güvenilirliği, tamamen onlara verilen verilerin kalitesine bağlı – kısaca, “çöp içinde, çöp outside.” Bugün ise şirketlerin karşılaştığı gerçek zorluk, ham bilginin akışını eyleme geçirilebilir verilere dönüştürmektir.

Çözüm gözlerden gizli olabilir: AI itself, büyük veri kümelerini etiketleme veya sonsuz elektronik tabloları tarayarak monoton görevi atlatmak için stratejiler oluşturarak yardımcı olabilir, kaosu kullanılabilir, insan zekasına dönüştürebilir.

Veri Karışıklığında: Şirketler için Gizli Maliyetler

2020’den Gartner araştırmasına göre, kötü veri kalitesi, organizasyonlara yılda en az $12.9 milyon USD maliyet getiriyor, verimliliği etkiliyor ve yanlış bilgilendirilmiş kararlar ve yanlış raporlamaya yol açıyor.

Dağınık verilerin sonuçları, sağlık gibi sektörlerde daha da belirgin. Tamamlanmamış sağlık kayıtları, fatura detayları ve sistemler arası uyumsuz veriler, yanlış teşhislere, tedavi hatalarına ve kaynakların verimsiz dağıtımına yol açabilir. Uzun vadede, bu maliyetleri artırır ve bu sistemlere güveni azaltır.

Lojistikte, tedarikçiler ve dağıtıcılar arasındaki uyumsuz veriler, gecikmelere veya stok eksikliklerine neden olabilir. Yanlış bir teslimat adresi veya güncellenmemiş bir stok kaydı, tüm tedarik zincirinde bir dalgakıran etkisi yaratabilir, bu da kaçırılan teslim tarihleri ve memnun olmayan müşterilere yol açar.

“Geçmişteki birleşik veriler temelinde – yol boyunca neler olabileceğini tahmin edebilmek veya anlamak – gerçekten bu verimsizlikleri kesebiliriz” Asparuh Koev, lojistik AI şirketi Transmetrics CEO’su, Unite AI ile konuşurken belirtti.

Daha pratik olarak, dağınık veriler pahalıdır. 1-10-100 kuralı bunu gösterir: veriyi girişi sırasında kontrol etmek $1 maliyet getirir, daha sonra temizlemek $10, hiçbir şey yapılmazsa $100.

AI Güçlü Platformların Getirdiği Avantajlar

İşletmeler, büyüyen miktarda kirli veriyle mücadele ederken, çözümler için AI’ye yöneliyorlar. Yeni AI güçlendirilmiş platformlar, şimdi veri temizleme işlemini otomatikleştiriyor, maliyet etkinliğini ve doğruluğu artırıyor.

Robert Giardina, böyle bir platform olan Claritype‘in kurucusu, AI’nin sürecini açıkladı:

“Verileri ortak bir formata dönüştürür: sürecin bir parçası, her veriyi iş için uygun bir kanonik formata dönüştürmektir.”

Claritype’nin AI’si, basit standartlaştırmanın ötesine geçer. Platformun denetimli onarımı, organizasyonların sistem sınırlarını aşmasına, en acil sorularına cevap aramak için izin verir, siloları yıkar.

“Önceden ayrı tutulan sistemler, işin tamamına yayılan sorular için cevapların bir parçasını tutuyor” Giardina, Unite AI‘e söyledi.

Örneğin, bir ana tedarikçi bir sevkiyat gecikmesinden etkilenirse, yalnızca tedarikçileri siparişlere ve müşteri geçmişine bağlayarak bir şirket, gecikme hakkında hangi üst müşterilerin ilk olarak bilgilendirilmesi gerektiğini belirleyebilir.

“Son hedefimiz, bu bağlantılı düşünceyi, tüm girişimdeki her veri parçasını birleştirmek için genişletmek, böylece her soruyu kolay ve hemen cevaplanabilir hale getirmektir” Giardina dedi.

Bu tür bağlantılı düşünce, şirketlerin bugün içinde olduğu daha geniş zihinsel değişimi temsil ediyor, çünkü они ad hoc veri temizleme yerine sistematik veri yönetimine geçiş yapıyorlar. Veri kalitesini bir defaya mahsus çözüm olarak değil, tüm sistemlerinde tutarlılık ve güvenilirlik sağlamak için yapılandırılmış süreçler geliştiriyorlar.

Veri yönetimi artık değerli bir iş süreci olarak görülüyor, yalnızca bir BT görevi değil. Şirketler, veri yönetimini genel stratejilerine entegre ederek, daha iyi kararlar alabilir ve verilerinden daha anlamlı içgörüler elde edebilir.

AI’nin Verileri Temizleme Biçimi ve Karşılaştığı Zorluklar

AI’ye aşırı güvenmek tehlikeli olabilir. Giardina için, “endişe verici otomatik veri dönüşümleri, standartlaştırmanın ötesine geçenlerdir.”

Örneğin, bazı kısaltmalar kolayca yanlış yorumlanabilir. “International Business Machines, Inc.” veya “I.B.M.”, genellikle “IBM”ye dönüştürülür, ancak dönüşüm otomatikleştirilirse ve “I.B.” yanlışlıkla “IBM”ye dönüştürülürse, bu iki şirket için önemli sorunlara neden olabilir.

Eksik ve yanlış veriler en yaygın sorunlardan ikisidir ve yalnızca AI’nin boşlukları bağlama göre doldurmasına güvenmek kolayca geri tepebilir. Giardina’nın da belirttiği gibi, “etkileri önemli olduğunda, her tahmini onaylayan bir insana ihtiyacımız vardır.”

Otomasyonu İnsan Anlayışıyla Dengeleme

Dağınık veriler, organizasyonların bilgiyi nasıl ele aldıklarındaki derin kusurları vurguluyor. Karar alma süreçlerini geliştirmek için, işletmelerin veri sorununu yalnızca teknik bir sorun olarak görmeyi bırakması ve insan uzmanlığı, etik bilinç ve uzun vadeli stratejik vizyonu birleştiren yönetim modellerine geçmesi gerekiyor.

Temiz veriler, daha etkili AI’ye yol açar, bu da sırasıyla veri kalitesini iyileştirir; bu birbirini güçlendirerek devam eden döngü umut verici, ancak otomasyonun alone bizim dağınık veri sorunumuzu çözemez olduğunu hatırlatıyor. Bu potansiyel, yalnızca algoritmik kesinliği insan yargısı ve AI’nin getirebileceği önyargıların farkındalığı ile birleştirerek, şeffaflığı ve inşa ettiğimiz sistemlere güveni artırarak gerçekleştirilebilir.

Alex Sandoval, imalat zekası AI firması Allie AI‘nin CEO’su da, generatif AI kaptanlarının yalnızca algoritmalarla değil, fabrikanın mantığında insan akışkanlığına güvenerek çalıştığını vurguladı.

“Bugünün en başarılı dağıtımları, yalnızca geniş programlanabilir mantık denetleyicisi (PLC) verileri, operatör notları ve uyum protokollerini modellere beslemekle ilgili değil. Bunlar, makine davranışı ile dijital sezgi arasında çeviri yapabilen yeni bir tür ön cephe çalışanı üzerine dayanır” diye kếtirdi.