| +33 голоса |
|
У попередньому пості були сформульовані деяки передумови та бар'єри, які стоять на шляху успішного впровадження АІ в промисловому варіанті на рівні підприємства.
Багато з цих бар’єрів лежать в юридичній чи організаційній площині, але мені хотілося б зупинитися більше на тих, що пов’язані з низькою зрілістю використання даних та надати докладні пояснення до кожного з них.
Відсутність процесів контролю якості даних
Без надійних процесів контролю якості даних організації можуть мати суперечливі, неточні або неповні дані. Це може призвести до поганого навчання моделі та ненадійних результатів, отриманих за допомогою ШІ.
Покрокове пом'якшення наслідків:
Встановіть стандарти якості даних: Визначте чіткі стандарти якості даних, опишіть метрики для оцінки якості даних включаючи точність, повноту, узгодженість і своєчасність. Додайте ці метрики в вашу BI-систему та регулярно аналізуйте їх.
Очищення даних: Впровадьте процеси очищення даних для виявлення та виправлення помилок і невідповідностей у даних.
Управління даними: Розробіть стратегію управління даними й впровадьте її в практику, щоб забезпечити підтримку якості даних протягом тривалого часу.
Інструменти якості даних: Інвестуйте в інструменти та технології якості даних для автоматизації очищення та перевірки даних.
Документування даних: Впровадьте каталог повних метаданих і словників даних для відстеження походження та якості даних.
Низька інформаційна грамотність
В організаціях з низьким рівнем грамотності щодо даних співробітники можуть мати труднощі з розумінням концепцій даних, що може перешкоджати їхній здатності ефективно використовувати та інтерпретувати інсайти, отримані за допомогою штучного інтелекту.
Покрокове пом'якшення наслідків:
Навчання грамотності даних: Проводьте навчальні програми з грамотності даних для працівників різних посад і відділів.
Чемпіони даних: Визначте та підготуйте чемпіонів або прихильників даних в організації для просування грамотності даних.
Ресурси для навчання роботи з даними: Пропонуйте своїм співробітникам доступні ресурси, такі як словники даних, глосарії та посібники, що пояснюють термінологію, пов'язану з даними.
Зручні інструменти: Впроваджуйте зручні інструменти аналізу та візуалізації даних, які не потребують глибоких технічних знань. Розвивайте та впроваджуйте концепцію «аналітика самообслуговування» (self-service BI).
Заохочуйте дослідження даних: Заохочуйте працівників досліджувати дані та інструменти аналізу, ставити запитання та шукати інсайти.
Неналежне управління даними
Слабкі або відсутні практики управління даними можуть призвести до неструктурованих середовищ даних, непослідовних визначень даних і відсутності відповідальності за якість і безпеку даних.
Покрокове пом'якшення наслідків:
Створіть систему управління даними: Розробіть комплексну систему управління даними з визначеними ролями, обов'язками та процесами.
Керування даними: Призначте власників та розпорядників даних, відповідальних за якість, безпеку та відповідність даних у конкретних доменах даних.
Політика та стандарти щодо даних: Створюйте та впроваджуйте політики, стандарти та настанови щодо даних, щоб забезпечити їхню узгодженість.
Каталог даних: Впровадьте каталог даних для документування та управління активами даних, включно з метаданими та інформацією про родовід.
Заходи безпеки даних: Впроваджуйте заходи безпеки даних для захисту конфіденційної інформації та дотримання нормативних вимог.
Відсутність інтеграції даних
Розрізнені джерела даних і відсутність інтеграції між системами можуть ускладнити доступ до релевантних даних для навчання та аналізу моделей ШІ.
Покрокове пом'якшення наслідків:
Стратегія інтеграції даних: Розробіть стратегію інтеграції даних, яка визначає, як збиратимуться, трансформуватимуться та ставатимуть доступними дані з різних джерел.
Інструменти інтеграції даних: Інвестуйте в інструменти та платформи для інтеграції даних, щоб спростити отримання та перетворення даних.
Управління основними даними (MDM): Впроваджуйте практики MDM, щоб забезпечити узгодженість визначень даних та їх інтеграцію в організації.
Сховища та озера даних: Розгляньте рішення для зберігання даних, щоб консолідувати й централізувати дані для аналізу.
Обмежена документація даних
Недостатня документація джерел даних, визначень і походження може призвести до плутанини й помилок при розробці та використанні моделей ШІ.
Покрокове пом'якшення наслідків:
Управління метаданими: Запровадьте практики управління метаданими для документування атрибутів, джерел і перетворень даних.
Відстеження ланцюжка даних: Впроваджуйте інструменти відстеження даних, щоб відстежувати походження і потік даних в організації.
Каталогізація даних: Використовуйте каталог даних для створення централізованого сховища активів даних та їхніх описів.
Словник даних: Ведіть словник даних, який надає чіткі визначення та бізнес-контекст для елементів даних.
Володіння даними: Розподіліть обов'язки щодо володіння даними між окремими особами або командами, щоб забезпечити підзвітність за документацію даних.
Усунення описаних вище бар'єрів вимагає узгоджених зусиль, спрямованих на підвищення якості даних, грамотності, управління, інтеграції та документування. Таким чином, організації можуть підвищити зрілість використання даних, що полегшить успішне впровадження генеративного штучного інтелекту та інших ініціатив, заснованих на даних.
Це здається нудною паперовою роботою яку не порівняти з прекрасними результатами АІ, але без неї політ нашого “фантастичного космічного корабля” залишиться тільки в експериментах на симуляторі.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| +33 голоса |
|
