कैसे सुनिश्चित करें कि आपका डेटा AI एकीकरण के लिए भरोसेमंद है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विश्वास एक नाजुक मामला है, जो पूरी तरह से उस डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है जिस पर यह आधारित है। डेटा अखंडता का मुद्दा, जो सबसे परिष्कृत संगठनों के लिए भी लंबे समय से चुनौती रहा है, अब फिर से जोरदार ढंग से सामने आया है। उद्योग विशेषज्ञ खतरे की घंटी बजा रहे हैं, चेतावनी दे रहे हैं कि जनरेटिव AI के उपयोगकर्ता इन प्रणालियों की खंडित या कमजोर डेटा नींव के कारण अपूर्ण, दोहराव वाले, या पूरी तरह से गलत डेटा के रहमोकरम हो सकते हैं।

डेलॉइट यूएस के मुख्य डेटा और विश्लेषण अधिकारी आशीष वर्मा और उनके सह-लेखकों के हाल के विश्लेषण के अनुसार, "AI और जनरेटिव AI डेटा गुणवत्ता के लिए नए मानक स्थापित कर रहे हैं।" वे जोर देते हैं कि बिना मजबूत डेटा आर्किटेक्चर के, जो विभिन्न प्रकारों और रूपों को समेटे हुए हो, और डेटा विविधता और पक्षपात को ध्यान में रखे, जनरेटिव AI रणनीतियाँ असफल होने के लिए बाध्य हैं। वे प्रायिकता आधारित प्रणालियों के लिए उपयुक्त डेटा परिवर्तन की आवश्यकता पर भी बल देते हैं।

AI-तैयार डेटा आर्किटेक्चर की अनूठी माँगें

AI प्रणालियाँ, जो प्रायिकता मॉडल पर निर्भर करती हैं, अनूठी चुनौतियाँ पेश करती हैं। आउटपुट संभावनाओं और क्वेरी के समय उपलब्ध अंतर्निहित डेटा के आधार पर भिन्न हो सकता है, जो डेटा सिस्टम डिज़ाइन को जटिल बनाता है। वर्मा और उनकी टीम ने बताया कि पारंपरिक डेटा सिस्टम इस कार्य के लिए पर्याप्त नहीं हो सकते, जिससे AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और पुनः प्रशिक्षित करने की लागत बढ़ सकती है। वे डेटा परिवर्तनों की वकालत करते हैं जिसमें ऑन्टोलॉजी, गवर्नेंस, विश्वास-निर्माण पहल, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को दर्शाने वाली क्वेरीज़ का विकास शामिल है।

इन जटिलताओं में AI हेलुसिनेशन और मॉडल ड्रिफ्ट जैसे मुद्दे और जोड़ते हैं, जो मानव निरीक्षण और डेटा संगति को संरेखित करने और सुनिश्चित करने की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं।

AI में विश्वास की महत्वपूर्ण भूमिका

रेडपॉइंट ग्लोबल के मुख्य उत्पाद अधिकारी इयान क्लेटन ने ZDNET को बताया कि AI परिदृश्य में विश्वास सबसे मूल्यवान संपत्ति हो सकती है। उन्होंने मजबूत डेटा गवर्नेंस, स्पष्ट डेटा वंशावली, और पारदर्शी गोपनीयता नीतियों से सुदृढ़ डेटा पर्यावरण के महत्व पर जोर दिया। ऐसी नींव न केवल नैतिक AI उपयोग को बढ़ावा देती है बल्कि AI को गलत दिशा में जाने से भी रोकती है, जिसके परिणामस्वरूप असंगत ग्राहक अनुभव हो सकते हैं।

AI के लिए डेटा तत्परता पर उद्योग की चिंताएँ

SAS के डेटा प्रबंधन के वरिष्ठ निदेशक गॉर्डन रॉबिन्सन ने इस भावना को दोहराया कि डेटा गुणवत्ता व्यवसायों के लिए एक निरंतर चुनौती रही है। AI यात्रा शुरू करने से पहले, वे कंपनियों को दो महत्वपूर्ण प्रश्न पूछने की सलाह देते हैं: "क्या आप अपने डेटा, इसकी गुणवत्ता, और इसकी विश्वसनीयता को समझते हैं?" और "क्या आपके पास AI के लिए अपने डेटा को तैयार करने के लिए आवश्यक कौशल और उपकरण हैं?"

क्लेटन ने AI चुनौतियों से निपटने के लिए उन्नत डेटा समेकन और गुणवत्ता उपायों की तत्काल आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला, डेटा साइलो से डेटा एकीकरण और डेडुप्लिकेशन और संगति आश्वासन जैसे कठोर गुणवत्ता जांच की वकालत की।

AI के साथ डेटा सुरक्षा के नए आयाम

AI की शुरूआत डेटा सुरक्षा के नए विचारों को भी सामने लाती है। डेटाब्रिक्स के फील्ड मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारी उमर ख्वाजा ने चेतावनी दी कि AI समाधानों को तैनात करने की जल्दबाजी में सुरक्षा उपायों को नजरअंदाज करने से अपर्याप्त निरीक्षण हो सकता है।

विश्वसनीय AI डेटा के लिए आवश्यक तत्व

• चुस्त डेटा पाइपलाइन: क्लेटन ने नोट किया कि AI का तेजी से विकसित होने वाला स्वरूप चुस्त और स्केलेबल डेटा पाइपलाइनों की आवश्यकता को अनिवार्य करता है। ये नई AI अनुप्रयोगों, विशेष रूप से प्रशिक्षण चरण के दौरान, के अनुकूलन के लिए महत्वपूर्ण हैं।
• विज़ुअलाइज़ेशन: क्लेटन ने यह भी बताया कि यदि डेटा वैज्ञानिकों को अपने डेटा तक पहुँचने और विज़ुअलाइज़ करने में कठिनाई होती है, तो यह AI विकास में उनकी दक्षता को काफी हद तक बाधित करता है।
• मजबूत गवर्नेंस कार्यक्रम: रॉबिन्सन ने डेटा गुणवत्ता समस्याओं को रोकने के लिए मजबूत डेटा गवर्नेंस के महत्व पर जोर दिया, जो गलत अंतर्दृष्टि और खराब निर्णय लेने का कारण बन सकती हैं। ऐसा गवर्नेंस संगठन के डेटा परिदृश्य को समझने और नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने में भी मदद करता है।
• निरंतर और गहन मापन: ख्वाजा ने जोर देकर कहा कि AI मॉडल का प्रदर्शन सीधे उनके प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। उन्होंने मासिक गोद लेने की दर जैसे नियमित मेट्रिक्स की सिफारिश की, ताकि यह निगरानी की जा सके कि AI क्षमताएँ कितनी जल्दी अपनाई जा रही हैं, जो यह दर्शाता है कि ये उपकरण और प्रक्रियाएँ उपयोगकर्ता की जरूरतों को पूरा कर रही हैं या नहीं।

क्लेटन ने एक AI-तैयार डेटा आर्किटेक्चर की वकालत की जो IT और डेटा टीमों को डेटा गुणवत्ता, सटीकता, पूर्णता, संगति, और AI मॉडल प्रदर्शन जैसे परिणामों को मापने की अनुमति देता है। उन्होंने संगठनों से आग्रह किया कि वे सुनिश्चित करें कि उनकी AI पहल ठोस लाभ प्रदान करें, न कि केवल AI को तैनात करने के लिए AI तैनात करें।

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