Yapay Zekâ Veri Yönetimini Nasıl Dönüştürüyor?

Bu eğitim, topluluğumuzun değerli bir katkısıdır ve netlik ile doğruluk için DataCamp tarafından düzenlenmiştir.

Kendi uzmanlığınızı paylaşmak ister misiniz? Sizden haber almak isteriz! Topluluk Katkı Formu üzerinden makalelerinizi veya fikirlerinizi bize iletebilirsiniz.

“Uygarlığın başlangıcından 2003'e kadar 5 exabayt bilgi üretildi, ancak artık bu kadar bilgi her iki günde bir üretiliyor.” Google Yönetim Kurulu Başkanı Eric Schmidt'in 2011'de yaptığı bu alıntı bugün yaklaşık günde 0,33 zettabayt (328,77 milyon terabayt) seviyesindedir. Günümüz dünyasında her şey veriyle ilgili; her fare tıklaması, kaydırma, dokunma ve görüntüleme, iş kararlarını etkileme gücüne sahiptir. Ancak asıl sorun, verinin üretildiği hacmi ve hızı yönetmektir.

Veri yönetimi, veri üretim hızındaki artışla orantılı olarak evrildi. Basit ilişkisel veritabanları ve ETL ile başladık; ardından büyük veri ve yapılandırılmamış veri geldi, bu da otomatik veri hatlarına ve veri göllerine giden yolu açtı. Ancak bu veri çığının bir sonu yok gibi görünüyor. Modern veriler karmaşık, yüksek derecede yapılandırılmamış, çeşitli kaynaklardan geliyor ve dolayısıyla geleneksel teknolojilerin kapasitesini aşıyor. Neyse ki, veri yönetimi sorunlarımızı çözmek için artık yapay zekâya sahibiz.

Yapay zekâ bir süredir gündemde. Özellikle üretken yapay zekânın ortaya çıkışıyla birlikte, teknoloji hayatımızın her alanına hızla nüfuz ediyor. Dolayısıyla onu veriyi yönetmek için de kullanmak mantıklı.

Peki yapay zekâ veri yönetimini nasıl dönüştürüyor? Bu yazıda yapay zekânın veri çıkarma, eşleme, kalite ve analizi nasıl etkilediğine yakından bakıyoruz.

Yapay Zekâ ve Veri Yönetiminin Bütünleşmesi

2023, üretken yapay zekânın tanıtımıyla yapay zekâ benimsenmesini hızlandırdı. McKinsey'in son anketine göre, katılımcıların üçte biri üretken yapay zekânın en az bir iş fonksiyonunda kullanıldığını söyledi. Kuruluşların %40'ı yapay zekâyı benimsediklerini ve şirketlerinin yapay zekâya daha fazla yatırım yapmayı beklediklerini belirtti.

Veri yönetiminde yapay zekâ benimsenmesine gelince, veri ihtiyaçlarının da evrildiğini anlamak önemlidir. Veri paylaşımı hızla yaygın bir olgu hâline geliyor. Kuruluşlar veriyi merkezî yapıdan çıkarıp iç ve dış müşterilerine bir ürün olarak sunmayı hedefliyor. Ayrıca, veri kumaşına yönelik artan taleple birlikte, pazar otomatik ve artırılmış veri entegrasyonunu mümkün kılan çözümler istiyor.

Yapay zekâ bu değişen veri ihtiyaçlarına ayak uydurmak için oldukça donanımlıdır. Verinin alımından analizine kadar, yapay zekâ veri yönetimi sürecinin karmaşıklıklarını soyutlayarak süreci hızlandırma kapasitesine sahiptir.

Amazon, veri yönetiminde yapay zekâ benimsenmesinin geliri nasıl uçurabileceğine dair başlıca örnektir. Perakende devi; önceki alışveriş etkinlikleri, sitede harcanan tutar, istek listeleri ve coğrafi konum gibi veri noktalarına bakar ve müşterilerin ihtiyaçlarını daha ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için yapay zekâ ile öngörüsel analitiği kullanır.

Peki perde arkasında neler oluyor? Yapay zekâ nasıl çalışır? Makine öğrenimi algoritmaları gibi yapay zekâ teknolojileri, veri temizleme, sınıflandırma, kümeleme ve anomali tespiti gibi rutin görevleri hızlandırabilir. Bunun yanı sıra doğal dil işleme ve derin öğrenme; metin analizi, duygu analizi ve görüntü analizini basitleştirir ve liste uzayıp gider.

Yapay zekânın etkisini görmek için veri yönetiminin her adımını parçalayalım.

Yapay Zekâ ve Veri Çıkarma

Her veri yönetim döngüsündeki ilk adım veri çıkarmadır. Metin, PDF, görseller gibi yapılandırılmamış veri kaynakları göz önüne alındığında bu, geleneksel araçlar için zorlu hâle gelmiştir. Başlangıçta, kullanılan araçlar şablon tabanlıydı; aynı şablonu izleyen belgelerden veriyi otomatik olarak çıkarabiliyordunuz. Ancak yapay zekâ, şablonlarda yeknesaklık gereksinimini ortadan kaldırdı. Yapay zekâ destekli veri çıkarma araçları, işletmenin çıkarması gereken alanları anlamak için doğal dil işleme kullanır. Örneğin, bir işletme faturalar veya satın alma siparişlerinden müşteri bilgilerini çıkarmak isterse yalnızca alanları belirtir ve araç format ne olursa olsun veriyi çıkarır.

Yapay Zekâ ve Veri Eşleme

Veri çıkarıldıktan sonra, kaynaktan hedefe eşlenir. Geçmişte bu, BT uzmanlarının kod yazmasını içeren manuel bir süreçti. Kısa süre sonra, veri profesyonellerinin sürükle-bırak ile veri eşlemeyi görselleştirip yapmalarına olanak tanıyan kodsuz veri eşleme araçları ortaya çıktı. Şimdi ise yapay zekâ veri eşlemeyi tamamen dönüştürdü.

Yapay zekâ, veri kaynaklarının, özniteliklerin ve ilişkilerin otomatik keşfini mümkün kıldı. Makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları ve bağlantıları belirlemek için mevcut verileri analiz ederek zamanı ve çabayı azaltır. Ayrıca, algoritmalar kalıp tanıma ve anlamsal analiz kullanarak farklı şemalar arasındaki benzerlikleri tespit ettiğinden, yapay zekâ şema eşlemeyi basitleştirir.

Yapay Zekâ ve Veri Kalitesi

İşletmeler yüksek hacimde veri üretme konusunda uzmanlaşmış olsa da hâlâ veri kalitesi sorunlarıyla mücadele ediyor. IBM'e göre, kötü veri kalitesinin yıllık maliyeti yalnızca ABD'de 3,1 trilyon dolar; bu da veri yönetimi yazılımlarının evriminin hâlâ yeterince yardımcı olmadığını gösteriyor. Ancak yapay zekâ farklı bir tablo çizebilir.

Yapay zekâ algoritmaları, veri kümelerini hatalar, tutarsızlıklar ve anormallikler için tarayabilir ve bunları anında düzeltebilir. Yapay zekâ algoritmalarının en iyi yanı, eksik veriyi ne kadar iyi ele alabildikleridir. Algoritmalar, verideki eksik değerleri tespit edip doğruluktan ödün vermeden bunları tahmini değerlerle doldurabilir.

Yapay Zekâ ve Veri Analizi

Yapay zekâ, muhtemelen bir veri yönetimi sürecinin son adımı olan veri analizine en fazla katkıyı sağlayabilir. GPT'nin tanıtımıyla birlikte, veri analitiğinde NLP'nin hafif entegrasyonlarında artış görüldü. NLP teknikleri; sosyal medya, müşteri geri bildirimleri ve belgeler gibi kaynaklardaki metinsel verileri analiz eder. Yapay zekâ ayrıca kümeleme algoritmalarını kullanarak benzer verileri bir araya toplayabilir.

Karar ağaçları ve regresyon analizi, veri analizindeki temel tekniklerdir. Yapay zekâ destekli makine öğrenimi modelleri, çok boyutlu veri kümelerinde bile kolaylıkla karmaşık karar ağaçları oluşturabilir.

Sonuç

Yapay zekânın veri yönetimindeki rolü yadsınamaz. Bu, yalnızca süslü bir analiz yöntemi değil; aksine günün gereğidir. İşletmelerin bugün gerçek zamanlı içgörülere ihtiyacı var ve yapay zekâ bunları sağlayabilir. Yapay zekânın rolü zamanla daha da belirginleşecek.

Uç Yapay Zekâya doğru ilerleme kaydedilebilir; bu, veri analizinin ve hesaplamanın veri toplama noktasında yapılacağı anlamına gelir. Bu teknoloji birçok manuel görevi ortadan kaldıracak ve veri yönetimini kolaylaştıracaktır.

Yapay Zekâ ve Veri Yönetimi dünyasına daha derinlemesine dalmaya hazır mısınız? DataCamp’in AI Fundamentals yolunu ve Understanding Artificial Intelligence kursunu keşfederek yapay zekânın zorluklarını ve toplumsal etkilerini inceleyin.