Üretken Yapay Zeka ve Veri Analitiği: En İyi Uygulamalar

Birçok iş lideri, yalnızca üretici bir yapay zeka modeline abone olmanın veya oluşturmanın mevcut veri analizi uygulamalarını optimize etmek için yeterli olacağını düşünüyor.

Ancak, bu modeller yalnızca kullandığınız veriler ve belirlediğiniz standartlar kadar iyidir. Veri analizi için üretken yapay zekayı kullanırken ekibinize ve bir bütün olarak işletmenize en iyi başarı şansını vermek için aşağıdaki en iyi uygulamaları ve ipuçlarını izleyin:

Yüksek kaliteli verileri kaynak sağlama ve kullanma

Üretken yapay zeka teknolojisiyle veri analizi sonuçlarınızın kalitesi, kullandığınız verilerin kalitesine bağlıdır. Bu, hem üretici modelin başlangıçtan itibaren aldığı eğitim verileri hem de sürekli olarak aldığı tüm girdi verileri için geçerlidir.

Burada ilerlemenin en kesin yolu, öncelikle birinci taraf verilerine güvenmektir, çünkü ekibiniz kaynağını kolayca izleyebilir ve dahili kaynaklar ve kullanıcılarla ilgili sorunları belirleyebilir. Ancak, bazen üçüncü taraf veri kaynaklarını kullanmak gerekebilir. Bu gibi durumlarda, verileri saygın bir kaynaktan, tercihen veri kaynağı ve güvenlik uygulamalarıyla şeffaf olan bir kaynaktan aldığınızdan emin olun. Her durumda, yüksek kaliteli, önyargısız, etik kaynaklı ve ilgili düzenlemelere uygun olduğundan emin olmak için verilerinizi değerlendirin.

Ek olarak, diğer tüm veri analizleri veya yapay zeka araçlarında yaptığınız gibi, verilerinizi optimum üretken YZ işleme için temizlemek ve hazırlamak önemlidir. Verilerinizi diğer yapay zeka araçları için olabildiğince hassas bir şekilde etiketlemek ve hazırlamak gerekli olmasa da, verilerinizi düzenlemek, hatalı verileri kaldırmak ve hangi verilerin nihai hedefleriniz için yararlı olduğu konusunda başka kararlar almak iyi bir fikirdir.

Veri kümelerinizi incelemek ve temizlemek için zaman ayırmak, yalnızca veri analizi projelerinizle alakalı verilere sahip olmanızı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm verilerin uyumlu ve etik kaynaklı olduğunu doğrulamanıza yardımcı olur.

KPI’ları, bitiş hedeflerini ve kullanım örneklerini proaktif olarak belirleyin

Üretken yapay zeka modelleri, veri analizini otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için inanılmaz kaynaklardır, ancak doğru aracı net bir nihai hedef göz önünde bulundurarak kullanmadığınız sürece, ilgili çıktıları elde etme olasılığınız çok daha düşüktür. En iyi sonuçları elde etmek için, başlamadan önce KPI’larınızı ve veri analizi hedeflerinizi belirlemek iyi bir fikirdir. Aşağıdaki sorular, kuruluşunuz için doğru hedefleri belirlemenize yardımcı olabilir:

• Kullanıcı: Veri analizi aracınızı kimler kullanacak? Öncelikle profesyonel veri analistlerinden oluşan bir ekip mi olacak yoksa daha az teknik ekip arkadaşları da aracı kullanacak mı?
• Endüstri gereksinimleri: Sektörünüze bağlı olarak, daha genel bir veri analizi çözümüne mi yoksa sektöre özel bir araca mı ihtiyacınız var? Aracınızın herhangi bir özel uyumluluk düzenlemesine/düzenlemelerine uyması gerekiyor mu?
• Departmanlar arası kullanım örnekleri: Hangi departman(lar) bu aracı kullanacak? Bu araç, işletmenizin kullanım örneklerinde çalışıyor mu?
• Miktar: Günlük, haftalık ve aylık olarak kaç tane içgörü üretmeyi planlıyorsunuz?
• Veri sunum gereksinimleri: İçgörülerin kime sunulması gerekiyor? Sonuçlar belirli bir panoda veya görselleştirme biçiminde mi görüntülenmelidir? Sonuçların ne sıklıkla sunulması gerekir?
• Hız: İçgörülerin ne kadar hızlı oluşturulması gerekir?
• Doğruluk: Ekibiniz veri analizi sonuçlarıyla yüzde kaç doğruluk elde etmeyi hedefliyor?
• Antrenman: Çalışanların bu aracı etkili bir şekilde kullanmak için ne kadar eğitime ihtiyacı olacak?

Kendinize ve veri analizi ekiplerinize bu tür sorular sormak, ilgili KPI’ları oluşturmanıza ve bu hedeflere ulaşmak için en iyi veri analizi araçlarını seçmenize yardımcı olacaktır.

Birçok ekibin fark etmediği şey, çoğu durumda, üretken bir YZ modelinin üzerinde çalıştığınız projeler için aşırı olacağıdır. Bu durum tespitini önceden yapmak, ekibinizin gerekli olmadıkça üretken YZ teknolojisine zaman, enerji, bütçe ve diğer kaynakları harcamasını önler.

Üretken yapay zeka modelleriyle tümleştirilen veri analizi araçlarını seçin

Veri analizi operasyonlarınızda üretken yapay zekayı kullanmanın en etkili yolu, zaten yerleşik üretken yapay zeka özelliklerine sahip bir veri analizi platformuyla çalışmaktır. Giderek artan sayıda veri analizi satıcısı, kullanıcıların veri analizi operasyonlarını otomatikleştirmelerine, kolaylaştırmalarına ve büyütmelerine yardımcı olmak için yazılımlarına üretken yapay zekayı (çoğunlukla ChatGPT) dahil etmiştir.

Üretken yapay zekayı gelişmiş veri analiziyle birleştiren doğru aracı arıyorsanız aşağıdaki çözümlerden birini kullanmayı düşünün:

• Microsoft Power BI: Artık yerel olarak Microsoft Copilot, ChatGPT ve Azure AI Services’ı içeren kurumsal düzeyde bir BI platformu. Kullanıcılar doğal dil girişlerini ve sorgularını daha kolay kullanabilir ve ilgili veri görselleştirmeleri oluşturabilir.
• Tableau GPT: Salesforce Einstein GPT ve ChatGPT’nin yardımıyla Tableau GPT, veri hazırlama ve yönetişim dahil olmak üzere çeşitli veri analizi görevlerini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Kullanıcılar ayrıca, bireysel çalışanlara kişiselleştirilmiş veri içgörüleri sağlayan Tableau-GPT destekli bir çözüm olan Tableau Pulse’tan da yararlanabilirler.
• Qlik Sense: Qlik Sense, OpenAI bağlayıcısını dahil ederek tipik bir bulut analizi çözümünden, yapay zeka tarafından oluşturulan veri içgörüleri ve verilerin otomatik doğal dil açıklamaları için demokratikleştirilmiş bir seçeneğe geçiş yaptı.
• Kavram AI: Notion proje yönetimi platformundaki bu yeni ürün, toplantı notlarındaki önemli noktaları özetlemek, toplantı notlarından sonraki adımları oluşturmak ve kullanıcılara yazma görevlerinde yardımcı olmak için ChatGPT teknolojisine dayanır.