Yapay zeka şirketlerin veri yönetimini nasıl kolaylaştırabilir?

Günümüzde ortaya çıkan veri miktarı ve karmaşıklığı her geçen gün artıyor. Veri kaynaklarının çeşitliliği ve yüksek oranda yapılandırılmamış veriler geleneksel teknolojilerin yeteneklerini aşıyor. Bu nedenle işletmeler sonu gelmeyen bu veri akışını yönetebilmek için yapay zeka teknolojilerinden yararlanmayı seçiyor.

Yapay zeka ve veri yönetimi

ABD merkezli danışmanlık firması McKinsey’in düzenlediği bir ankete göre katılanların üçte biri en az bir işletme fonksiyonunda üretken yapay zekayı kullanıyor. Şirketlerin %40'ı yapay zekadan yararlandığı belirtirken bu işletmeler yakın gelecekte yapay zeka harcamalarını artırmayı planlıyor.

Yapay zekanın veri yönetiminde ortaya çıkışıyla birlikte veri gereksinimlerinin değiştiğinin farkına varmak kritik önem taşıyor. Veri paylaşımı hızla toplum geneline yayılıyor ve kurumlar verilerini merkezileştirerek bunu müşterilerine bir ürün olarak sunmak istiyor. Ayrıca veri materyaline olan ihtiyacın artması nedeniyle gelişmiş ve otomatikleştirilmiş veri entegrasyonuna talep de artıyor.

Yapay zeka teknolojisi özellikle makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak kümeleme, veri arıtma, anormallik tespiti ve sınıflandırma gibi tekrarlayan işlemleri hızlandırabiliyor. Bunun yanı sıra derin öğrenme ve doğal dil işleme sayesinde metin analizi, duygu analizi, resim analizi gibi işlemler daha basit hale geliyor.

Yapay zeka veri yönetimini nasıl etkiliyor?

Veri çıkarma

Herhangi bir veri yönetimi döngüsünün ilk aşaması olan veri çıkarma, büyük veri setlerinden anlamlı bilgilerin çıkarılması ve analiz edilmesini içeriyor. Geçmişte şablona uyan belgelerden veri çıkarmak için şablona dayalı teknikler kullanarak veri otomatik olarak çıkarılırken günümüzde metin, PDF, resim gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarını geleneksel araçlarla işlemek daha da zorlaşıyor.

Veri çıkarma işlemini kolaylaştıran yapay zeka, şablonların tutarlı olması gerekliliğini de ortadan kaldırıyor. Doğal dil işleme yardımıyla veri kaynaklarından çıkarılacak alanlar algılanıyor ve yapay zeka destekli veri çıkarma sistemlerinden yararlanılıyor. 

Veri haritalama

Veri çıkarma işleminden sonra veriler hedeflenen konuma haritalanıyor. Eskiden BT uzmanlarının kod yazdığı manuel bir prosedür olan veri haritalama, bir veri kaynağından alınan verilerin hedef bir konumda veya başka bir formatta depolanacak şekilde düzenlenmesini içeriyor.

Günümüzde kodsuz veri haritalama araçlarının hızla gelişmesi sayesinde veri uzmanları artık basit bir sürükle ve bırak işlemiyle veri haritalamayı gerçekleştirebiliyor. Yapay zeka teknolojileri veri kaynaklarını, özelliklerini ve bağlantılarını otomatik olarak keşfetmeyi mümkün kılıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, bağlantıları ve eğilimleri bulmak için güncel verileri analiz ederek zaman ve emekten tasarruf sağlıyor. Ek olarak yapay zeka semantik analiz ve desen tanıma kullanarak bilgisayarların farklı şemalar arasındaki bağlantıları bulması ve şema haritalama sürecini kolaylaştırıyor.

Veri kalitesi

Pek çok işletme büyük miktarda veri üretme konusunda uzmanlaşmasına karşın veri kalitesi konusunda hâlâ sorunlar yaşıyor. Düşük veri kalitesi nedeniyle maliyetler artarken veri yönetimi araçlarındaki gelişmeye rağmen bu alanda daha çok ilerlemeye ihtiyaç duyulduğu görülüyor. Yapay zeka teknolojileri bu alanda benzersiz bir potansiyel vaat ediyor.

Yapay zeka sistemleri veri setlerindeki hataları, tutarsızlıkları ve anormallikleri hızlı bir şekilde tanımlıyor ve düzeltiyor. Yapay zekanın eksik verileri yönetme yeteneği veri kalitesi noktasında büyük fark yaratıyor. Algoritmalar verideki eksik değerleri tespit ediyor ve bunları yaklaşık değerlerle doldurarak veri setini tamamlıyor.

Veri analizi

Veri yönetimi sürecinin son aşaması olan veri analizi, yapay zekanın potansiyel olarak en büyük etkiyi yarattığı yer olarak öne çıkıyor. OpenAI’ın GPT’yi piyasaya sürmesinden bu yana veri analitiğinde doğal dil işleme entegrasyonları daha yaygın hale geliyor. Belgelerden, sosyal medyadan ve tüketici yorumlarından elde edilen metin tabanlı bilgiler doğal dil işleme algoritmaları kullanılarak analiz ediliyor. Yapay zeka teknolojisi ilişkili verileri birleştirmek için kümeleme tekniklerinden yararlanıyor.

Veri analizinde regresyon analizi ve karar ağaçları olmak üzere iki temel yöntem yer alıyor. Çok boyutlu veri kümelerinde bile karmaşık karar ağaçları yapay zeka destekli makine öğrenimi algoritmalarıyla kolayca oluşturuluyor.