Veri ambarı İş Zekasını doğurdu.
Bu, analist Mike Ferguson’un Computer Weekly’nin ellinci yıldönümünü kutlayan makalelerimizden biri için kendisiyle röportaj yaptığımda bana unutulmaz bir şekilde vurguladığı bir noktaydı.
2016’da şunları söyledi: “Veri ambarlamanın gerçekleşmesi gerekiyordu ve kesinlikle BI pazarını hedefliyordu. O zamana kadar elimizde olan tek şey, işlemsel veri tabanı sistemlerinden çıkan, rapor alabileceğimiz yeşil ve beyaz basılı sayfalardı”.
1990’larda ve 2000’lerde, veri analitiğinde radikal bir adım değişikliği anlamına gelen veri ambarı, ETL ve iş zekası yazılımlarından oluşan bir üçlü iş başındaydı.
Computer Weekly’nin altmışıncı yıldönümüne sadece iki yıl kaldı ve yeni nesil İş Zekası’nın neye benzediği konusunda da benzer bir noktaya değinilebilir. Ne istersen onu söyle. Belki Neo-BI veya Üretken Yapay Zeka Odaklı İş Zekası. Ancak mantıksal bir benzerlik vardır: Veri Ambarı’nın İş Zekası için olduğu gibi (Cognos, Business Objects, Micostrategy’nin yanı sıra Qlik, Tableau ve Thinktspot gibi nispeten yeni satıcıları düşünün), Hadoop veri depolarının, veri göllerinin on beşi kadar ve hatta veri göletleri bile yeni ortaya çıkan yeni nesil iş zekası ve Bilgi Yönetimi için önemlidir. Üretken Yapay Zeka tarafından yönlendiriliyor.
Databricks, veri platformundan kaynaklanan “yeni tür İş Zekası” terimi olarak “AI/BI”yı tercih etti. San Francisco’daki son Veri+Yapay Zeka Zirvesi’nde (bir zamanlar Spark Zirvesi olarak biliniyordu) bunu açıkladı. Bunun bir kısmı “AI/BI Genie” adlı konuşma arayüzüdür.
Sağlayıcı, ürününün “bir kuruluştaki herkes için analitiği ve içgörüleri demokratikleştireceğini” iddia ediyor.
Databricks AI/BI kendi adına bir dizi tamamlayıcı deneyim sunuyor: “Hızlı, etkileşimli kontrol panelleri oluşturmak ve dağıtmak için yapay zeka destekli, az kodlu bir arayüz olan Kontrol Panelleri; ve anlık ve takip eden soruları doğal dil aracılığıyla yanıtlamaya yönelik bir konuşma arayüzü olan Genie”.
Her ikisinin de “ETL işlem hatları, köken ve diğer sorgular dahil olmak üzere bir kuruluşun tüm veri yığınındaki kullanımdan sürekli olarak öğrenen” bileşik bir yapay zeka sistemi tarafından yönlendirildiği söyleniyor.
Bileşik Yapay Zeka
Databricks’in kurucu ortağı ve CTO’su Matei Zaharia ve ortak düşünürleri, “bileşik yapay zeka sistemi” ile “modellere, alıcılara veya harici araçlara birden fazla çağrı dahil olmak üzere birden fazla etkileşimli bileşeni kullanarak yapay zeka görevlerini ele alan bir sistem” anlamına geliyor. Bunun aksine, Yapay Zeka Modeli basitçe istatistiksel bir modeldir; örneğin metindeki bir sonraki jetonu tahmin eden bir Transformer.”
Ve orijinal İş Zekası’nın finans, İK, operasyonlar, satış vb. alanlardaki iş profesyonellerine rapor biçiminde veriler sağlaması gibi, AI/BI da geniş bir iş kullanıcısı grubu için tasarlanmıştır. Databricks, akademisyenler tarafından kurulmuş ve veri mühendisleri, ML Ops mühendisleri, veri bilimcileri ve diğer ileri teknoloji uzmanları tarafından sevilen bir teknik sağlayıcı olarak tanınmaktadır.
Databricks’in kurucu ortağı ve CEO’su Ali Ghodsi, AI/BI’yi duyuran basın açıklamasında şunları söyledi: “Gerçekten akıllı bir BI çözümünün, iş kullanıcılarının sorularını etkili bir şekilde yanıtlayabilmesi için bir işletmenin benzersiz anlambilimini ve nüanslarını anlaması gerekir.
“Bunun, BI yazılımının geçmişte tasarlanma biçiminden farklı bir yaklaşım gerektirdiğine inanıyoruz; bir yapay zeka sistemini mimarinin merkezine yerleştiren ve yapay zeka sistemlerinin güçlü yönlerinden yararlanmanın yanı sıra zayıf yönlerini de tamamlayacak şekilde tasarlanmış bir yaklaşım. Bu nüansları anlama ve öğrenme zorluklarının üstesinden gelin. Yapay Zeka/BI’nın piyasaya sürülmesi böyle bir sistemin inşasına yönelik bir adımdır”.
Aynı açıklamada, Sega Avrupa Veri Hizmetleri Başkanı Felix Baker da destek ekledi. “Sega olarak dünyayı yaratıcı, yenilikçi deneyimlerle eğlendirmeyi hedefliyoruz ve veri zekası bu hedefe ulaşmada önemli bir rol oynuyor. Karar vericilerin, kontrol panelleri ve sorgular oluşturma konusunda veri uzmanlarımıza bağlı kalmak zorunda kalmadan, tüketici davranışları hakkında gerçek zamanlı olarak anlık sorular sormasına yardımcı olmak için Databricks AI/BI’yı kullanıyoruz. Artık ekip üyelerimiz, yalnızca doğal dilde sorarak oyun satışları ve oynanış verileri hakkında ayrıntılı bilgi edinebiliyor.
“AI/BI, Sega genelinde verileri demokratikleştirmemize, üretkenliği artırmamıza ve veriye dayalı karar verme hızını artırmamıza olanak sağlayacak”.
Etkinlikteki sohbette Databricks ürün pazarlama direktörü Richard Tomlinson bana yeniden üretilmeye değer ürünle ilgili bağlam sağladı.
“İş zekasını yapay zekayla buluşturmaya çalışıyoruz. SQL teklifinin bir parçası olarak müşterilerimize her zaman Databricks’te hafif gösterge panosu oluşturma olanağı sağladık. Giderek daha fazla müşteri onu kullanmaya ve beğenmeye başladı, biz de bunun arkasına birçok mühendislik koyduk.
“Sonra Yapay Zeka Nesli devrimiyle birlikte ‘Ya iş zekasını yüksek lisans kullanarak sıfırdan yeniden tasarlayıp yeniden başlatabilseydik?’ diye düşünmeye başladık.
“Sohbet benzeri bir arayüz olan Genie, beş veya altı farklı Yüksek Lisans’tan oluşuyor. Yani bir soru sorduğunuzda, göreceğiniz ilk şey onun düşündüğünü ifade etmesidir ve tüm yüksek lisans öğrencileri soruyu yanıtlamanın doğru yolunu bulmak için küçük bir sohbete girerler. Ve bununla ilgili diğer harika şey de, cevabından %95’ten daha az emin olduğunda, sadece ‘Bilmiyorum’ diyecek şekilde açıkça inşa etmiş olmamızdır. Bana açıklamak ister misin?’ Bilmediği yayık gibi bir iş kavramı olabilir. Yani ona bunun ne olduğunu söylersiniz, anlar ve bir daha sorulduğunda bu mantığı uygular”.
Databricks yalnız değil
İsminin gizli kalması kaydıyla konuştuğum kullanıcılardan biri Genie hakkında olumluydu. “Yapay zeka destekli BI kavramının tamamı bir süredir bizim için Kutsal Kase oldu”. Ayrıca diğer sağlayıcıların da aynı yolda olduğundan bahsetti. Çünkü Databricks, ister GenAI ister klasik yapay zeka olsun, yapay zekayı İş Zekası ile birleştirmeye çalışan tek kişi değil. Geçtiğimiz günlerde Belçika merkezli yerleşik bir analitik yazılım şirketi olan Luzmo’nun CEO’su ve kurucu ortağı Karel Callens ile konuştum.
Şirketi, “veriye dayalı karar almayı en geniş son kullanıcı yelpazesine getiren, yerleştirilebilir bir AI içgörü bileşeni” olarak adlandırdığı şeyi tanıttı. [Embedded] Bileşen, herhangi bir iş akışında, kullanıcıların güvendiği araç ve uygulamaların içinde yer alır ve verilerle ilgilenen kişinin bağlamına ve hedeflerine göre uyarlanmış iş öngörüleri üretir.
Bunu açıklayan açıklamada Callens şunları söyledi: “Geleneksel iş zekası (BI) çerçevelerinden daha dinamik, Yapay Zeka odaklı sistemlere geçiş, kuruluşların çalışma ve karar alma biçiminde dönüştürücü bir sıçramayı temsil ediyor, ancak bilgi çalışanları için bir araç ve teknoloji denizinde boğuluyor. bilgilerin doğal çalışma biçimlerinin bir parçası olarak entegre edilmesi gerekiyor”.
Bakış açısı
Salesforce’un Tableau’su, Düşünce Noktası veya Qlik’i ve diğerleri gibi geleneksel İş Zekası topluluğunun tamamı benzer doğrultuda düşünüyor. Daha da önemlisi, kullanıcı kuruluşları klasik ve Üretken Yapay Zeka ile zenginleştirilen İş Zekasının “Kutsal Kasesini” arıyor.
Kurumsal Strateji Grubu’nun son araştırması, bu Araştırma Raporunda yapay zeka ve iş zekasının ortaya çıkan yakınlaşmasını ele alıyor: Analitik ve İş Zekasında Yapay Zekanın Gücünün Ortaya Çıkarılması. Raporun yazarları Mike Leone ve Christian Perry şunları belirtiyor: “İşletmedeki değişim hızının çoğu zaman verilerin toplanma ve analiz edilme hızını gölgede bıraktığı göz önüne alındığında, kuruluşların, durumun mevcut durumuna dayalı olarak doğru öngörülerin zamanında sunulmasını sağlamak için yardıma ihtiyacı var.” işletme. Yapay zeka, kullanıcıların uzmanlık bilgisi veya kodlama uzmanlığına ihtiyaç duymadan verilere erişmesine ve bunları analiz etmesine olanak tanıyarak, analitiğin daha geniş işletme için demokratikleştirilmesine yardımcı oluyor.”
Analitiği demokratikleştirmeye yönelik bu temel dürtü, Databricks’in kurucularının sürekli olarak üzerinde durduğu bir dürtüdür. Bu, AI/BI ürünlerinde açıkça görülüyor, ancak eski analistlerin klişesinin de belirttiği gibi, bununla ilgilenen daha geniş bir iş kullanıcısı popülasyonu açısından bunu zaman gösterecek.
Bazı tarihsel bağlamlarda alçakgönüllülük, CW’nin ellinci yıl dönümü makalesi olan CW@50: Veri yönetimi – İş değeri için elli yıllık araştırmaların tavsiye edilmesini yasaklar.
Brian McKenna, TechTarget’in Kurumsal Strateji Grubunda iş uygulamalarına odaklanan kıdemli bir analisttir. Daha önce ComputerWeekly’de editör olarak çalışıyordu.
Kurumsal Strateji Grubu, TechTarget’in bir bölümüdür. Analistlerinin satıcılarla iş ilişkileri var.