ನಿಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯ 99% ಉಳಿದ ಭಾಗವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಹಾಸ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅನೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿಗಳ ಅನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಧಾರಿ, ಬೆಲ್ಲ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿವೆ. ಸವಾಲುಗಳು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡವು: ಬಳಸದ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಸಮರ್ಥನಶೀಲನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿ ಖಜಾನೆಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೊಸ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಿಂದಿಗುವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಅವರ ಶಕ್ತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣವನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಕಂಪನಿಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಅರ್ಥ
ಚಿಕ್ಕ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳಾದರೆ, ಕಂಪಾದಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ನಿಖರವಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಾಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (IA) ಉದಯವು ಅವರುಗಳ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಕುಶಲ ಪ್ರವೇಶ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಬಳಕೆದಾರನಿಂದ ತಮ್ಮ ಶಕ್ತಿಯ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
IA ಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳು
IA ಯನ್ನು ಬಳಸಲು, ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣ, ಮೂಡಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೀ-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಹೀನಾಯಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಆಡಳಿತ, ಗೋಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಬಂಧಕಾರಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮಾರ್ಪಡಬೇಕಾಗಿದೆ. IA ಯ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಕುಶಲ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಿಂತ ಕಾಯುವ ಕೇಂದ್ರಬೆಲೆ ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು క్రమಬದ್ಧತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ
IBM ನ ಅಮೇರಿಕೆಲ್ಯಾಂಡ್ ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ವೇದಿಕೆ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರಾಗಿರುವ ಹೆನ್ರಿಕ್ ಲೆಮಸ್, ಕಂಪನಿಯ ಮಾಹಿತರನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತರಗತಿಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ – ಪ್ರಕಟಿತ ಮತ್ತು ಅನಾತ್ಮಕ. ಮೊದಲದು ಮಾನ್ಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿದ್ದು, ಎರಡನೆಯದು ಇ-ಮೇಲ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಘೋಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಗಳ ಅತ್ಯಂತರದ್ದೂಚಿಯಾಗಿಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ಕಷ್ಟಪಡುವ ಸಹಜ ಯಾವುದೆ.
ಅನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಎಳೆ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯ 1% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ KIA ಎಂದು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ 90% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೃತಕವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ತೀರ್ಮಾನದ ಅಗತ್ಯವಾದ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು సమాచಾರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊರಡುತ್ತವೆ.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ಸೇರುವಿಕೆಯ ಮಹತ್ವ
ಅಪಾಕ್ ಮೂಲಕ ಬೆಳ್ಳೆಯ ಸುರಿನ ಪೂರಕವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಸೇರುವುದು ನಮ್ಮಲ್ಲಿಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ರಮವು IA ಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕಬ್ಬಿಣದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗೌರವದಿಂದ ಹೆಚ್ಚುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆಡಳಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅನ್ನು ಯಾಂತ್ರಿಕಗೊಳಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾಹಿತಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠಾಚಾರ ವಿಧಾನಗಳು
ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಕಳೆದಿರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಶ್ರೇಷ್ಠಾಚಾರಗಳು ಮುಂದೆ ಬರುತ್ತವೆ:
ದೊಡ್ಡ ಜನರ ಸೇರುವಿಕೆ
ಆಗ ಕೋಬ್ರಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಥಮ ಹೆಜ್ಜೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತವೆ. ಇದು ನೇತೃತ್ವವಾಗುವ ಮೂರನೇ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಹೋದ ಕಬ್ಬಿಣವು.
ಮೂಡಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಆಡಳಿತ
ದೇಶದಲ್ಲಿ ಮೂಡಿದಾಗ, ಮೂಡಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲ ಎಂಬ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದು ಮಹತ್ವ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಯಮಾನುಸಾರ ಸ್ಥಳೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
KIA ಗೆ ಲಭ್ಯತೆ
ಮೂಲಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದು ಇದಕ್ಕೆ, ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು KIA ಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಯೋಜಿತ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯ ಘನದ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಿಷತೆಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
IBM ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯೂಹ
IBM ಒಟ್ಟೊಂಪು ಹಾಸ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಂಪನಿಯ AI ಪಥವನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸು, ಕಂಪನಿಯ ಬಲವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಲಯದ ಪರಿಣತಿಗೂ ಏಕಾಗ್ರಿತವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಅನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು IA ಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಸಂಪತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಶಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಕ್ಷಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿಯಮಾನುಸಾರವನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಹಿತಿಯ ಆಡಳಿತದ ಏಕೈಕ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಏರಿಕೆ ಹವಾಮಾನವು ನಿರ್ವಹಣೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ IA ಯ ಪರಿಹಾರ ಬಳಕೆ ರುಚಿಯು, ಸಮಾನ ನೆನೆಸುವನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಕಾಯುತ್ತವೆ. ಅವರು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಣೆಗಳ ಗಮನಕೊಡುತ್ತಾನೆ.
ಭದ್ರ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳು
IBM ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಕೈಗಾರಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಚಾಚಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, IA ಆಗಿರುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅನುಮಿಸುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಮಿತ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ. ಜೀವನದಲ್ಲಿದ್ದ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಾದಂತೆ, ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರಿಯಾ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮಹತ್ವರೀತಿಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಪತ್ತಿಗೆ ಬಾರದಾಗಲೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
IA ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪೈನ್ಲೈನ್ಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ROI ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಾಪಾರಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಬರಲು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ SAP ಮತ್ತು Databricks ನಡುವಿನ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಡಗಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
Apple ಸಂಪತ್ತಿಯನ್ನು ಸಾಹಿತಿಮಾಡುವ ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಪುಟಕಾಲವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಘಟಕ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯೋನ್ಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯ ಅರಿವುಗಳು, IA ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆಡಳಿತದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಫ್ರಾನ್ಸಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯಮಾಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಹಂಚಿಕೆ ನಿಲುವನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಬಂದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಒದಗಣೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದ್ದು, ಆತ್ಮೀಯ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಮಿಕ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಇದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗ್ರಾಹಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡೇಹುದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಇದು IA ನ ಶಕ್ತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು ಬಳಕೆ ಮಾಡಿದ ಕಂಪನಿಗಳ 99% ಉಳಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಉತ್ತರಗಳು
IA ಗೆ ಬಳಸದ 99% ತಲುಪಲು ನನಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?
ಬಳಸದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆಯಲು, ಮಾಹಿತಿಯ ಆಯಿತಿಕರಣಕ್ಕೆ ತಿಳಿವಳಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಆಯಿತಿಕರಣವೇ ನೀಡಿದ ಕಾರಣ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಯಿತುತ್ತಿದೆ.
ಯಾವುದೇ ವಿಧವು ಆಯಿತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಸಿ?
ಉಪಯೋಗಿತ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿರುವುದು ಸೂರ್ಯೀಿಡು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಇಮೇಜ್, ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಪ್ರಮಾಣವಲ್ಲದೆ.
ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣದ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆ?
ಅನೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯೇ ಕಾರಣಗಳು, ಇದು ಪ್ರಯೋಜನ ವ್ಯವಹಾರದ ವರ್ಗೀಕೃತವು 90% ಇದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಭಾಗವಾದಾಗ, ಏಕಾಂತರ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾತನಾಡಿಸುತ್ತದೆ.
IA ಗೆ ನನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಿದ್ಧಗೊಳ್ಳಲು ಕ್ರಮ?
ಸುಲಭಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯೇಟಿಗೆ ಅನುಮಾನನೆ ಆರೋಗ್ಯಿಯಾಗಿ ಐಕ್ಯರೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
IA ಯಲಿ ಮಾರ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯರೂಪವನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಾತರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ?
ಈನು ಪ್ರಯೋಜನಮಾಡಲು ಮೂಲಕ ನಿಯಮಿತ ಮಾಹಿತಿ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅವರಿಗೆ ಅನುಮದಿಗೆYOffset ಆಧಾರಿತವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮನೋವಾಹಿಸುವ ಸಾಧನಗಳು ಯಾವ?
ಉನ್ನತ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿವೆ, IA ದಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲಮಂತ್ರಿಗಳ ನೈಜವಾದವು ಸರ್ಕಾರದಲ್ಲಿ.
IA ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಷ್ಕೃತತೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ದೂರದಲ್ಲಿ ಕೃಷ್ಣತಾಪಸ್ಕ ಮೌಲಾಗುಂಡ ಬೇಂದ್ರಿಯಾದಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವೈಯುಕ್ತಿಕಿಕರಿಸುವಾಗ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಹೇಗೆ ಇರುವುದೆಂದು ಅರ್ಥ?
ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುವುದನ್ನು ಕೇಳಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಕ್ಕಳರಾಗುವಾಗಕ್ಕೆ ಮೂರನೆಯ ತರಗತಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ.
