Veri Düzeni ile Yapay Zekaya Hazırlık

Ar-ge veya mühendislik birimlerinde günlük çalışma esnasında sıkça karşılaştığımız fakat belkide çok gözümüzün önünde olduğu için istemeden gözardı ettiğimiz. Zamanı geldiğinde yapılması zorunlu olacak bir iyileştirmeden bahsetmek istiyorum.

Hızla gelişmeye devam eden teknolojinin hızına ayak uydurmak gün geçtikçe daha çok zorlaşıyor. Bizler bu hıza yetişmeye çalışırken daha bir karar almadan daha iyi versiyon ve sürüm yayınlanmış oluyor. Kaldıki herhangi bir teknolojiyi, yazılımı, süreci firmaya entegre etmeye çalışmak. Mevcut işleyen sisteme uygulanabilirliğini sorgulumak, çalışanların adaptasyonu, maliyetler derken işin içine bir çok değişken girmiş oluyor. Ayrıca yapay zeka devrimi gün geçtikçe hayal edemediğimiz hızda ve alanlarda gelişmeye devam ederken biz Ar-Ge ve üretim arasında ortak dili geliştirmeye çalışan arkadaşlar olarak ne yapmalıyız ? O güne nasıl hazırlanmalıyız?

İster günü geldiğinde yapay zeka entegrasyonu olsun. İster firma çeşitli yazılımlar ile bazı süreçleri geliştirmeyi hedeflesin. Bu tarz projeleri sağlıklı ilerletmek için proje yönetimi konu detayları haricinde. Öncelik temiz veridir. Bizler arge biriminde verilerimizi ne kadar temiz sağlıklı tutarsak. Zamanı geldiğinde karşımıza çıkabilecek iyileştirme projelerine veya yapay zekanın sunacağı nimetlere hızlı bir şekilde adapte olmak istiyorsak verilerimizin düzenine,doğruluğuna dikkat etmeliyiz. Peki verilerimizde bu düzeni,doğruluğu sağlarız?

1) Verilerin nereden geldiğini ve nasıl toplandığını belirleyin. Güvenilir ve doğru veri kaynağı seçin, olası hataları ve önyargıları göz önünde bulundurun.

2)Temiz veriler için, eksik değerleri, tutarsızlıkları ve hataları göz ardı etmeyin. Verilerin dağılımını ve istatistiklerini inceleyerek beklenen değerlerden sapmaları da tespit edin.

3)Eksikleri, hataları ve tutarsızlıkları düzelterek, normalleştirerek ve uç değerleri temizleyerek verileri daha sağlıklı hale getirin.

4)Temizleme işleminin verilerin anlamsal içeriğini değiştirmediğinden emin olun. Gerekirse işlemi tekrarlayın ve farklı yöntemler deneyin.

5)Gelecek Kullanımlar İçin Açık ve Kapsamlı Kayıt Oluşturun
Verilerin kaynağını, toplama yöntemini, temizleme işlemlerini ve kullanılan araçları ayrıntılı olarak belgelendirin. Verilerin nasıl yorumlanması gerektiğine dair talimatlar ekleyin ve gelecekteki Ar-Ge çalışmaları için nasıl kullanılabileceğini açıklayın.

Bu çalışmaya başlama kararı alınırken erken, şuan için gerek var mı ? Söylemlerinden öte yönetim desteği ile beraber. Yapay zeka devrimine hazırlanmak, mevcut işleyişe de doğru ve temiz veri sunabilmemiz adına. Bunları bir kültür haline getirirek sürdürülebilir hale getirmemiz gerekiyor.

“Gelecekte olsalar bile olayları şimdiki zamanda görün.” Larry Ellison