Ordnance Survey (OS) ‘de Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) Manish Jethwa, coğrafi verileri yararlı bir anlayışa dönüştürmek için kariyer uzunluğunda bir tutkuya sahiptir. İngiltere’nin ulusal haritalama hizmetinde, kuruluşun yeni nesil jeo-uzamsal teknolojilerin gelişimine liderlik ediyor.
Jethwa, Oxford Üniversitesi’nde mühendislik bilimi okudu ve burada robotik, yapay zeka (AI) ve bilgisayar vizyonu gibi niş alanlar olarak kabul edilenlere odaklandı. Daha sonra bu ilgiyi MIT’deki bir doktora ile geliştirerek, şehir alanlarının modellerini oluşturmak için görüntülerin nasıl kullanılabileceğini araştırdı. Yirmi yıl sonra OS için çalışma fırsatı biraz eve gelmek gibi hissetti.
“Bu döngüden bir kısmı yeniden bağlanmıştı” diyor. “Şehir ölçekli modeller yaratma dünyasındaydım. Ve sonra, bilmeden önce tüm ulusu işletim sisteminde haritalamaya yardım ediyordum.”
Jethwa, 2023’ün sonlarında OS’ye katıldı. Daha önce, şirketin varlık yönetimi yazılım firması Yotta’yı satın almasının ardından Ağustos 2022’den bu yana yaptığı bir rol olan Construction Software Uzmanı Causeway Technologies’de CTO idi. Jethwa, 20 yıl boyunca Yotta’da çalışmış, önde gelen ürün ve teknoloji. OS CTO olarak veri deneyimini uygulamaya koyuyor.
“Yapay zekadaki patlama, her kuruluşun iş stratejisinde olduğu anlamına geliyor” diyor. “Yapay zeka ve bilgisayar vizyonu, burada yaptığımız araştırmanın temel bir parçasıdır, örneğin hava görüntülerinden ve sokak düzeyinde özellikleri otomatik olarak çıkarmak gibi.”
OS’deki 18 ayının çoğunluğu için Jethwa, CTO rolünün “baş” kısmına “teknoloji” yerine daha fazla odaklandığını, çünkü geniş çaplı organizasyonel değişimleri sürdürmeye yardımcı olduğunu söylüyor. Bu odak, girişimci işletmelerde çalışan ve 234 yaşında bir organizasyona katılan bir birey için anlaşılabilir.
“Ürün liderliğindeki bir işten daha fazla teslimat yapmaya odaklanan bir kuruluşa geldikten sonra, belirli şeyleri değiştirmek zorunda kaldık ve bu stratejimize yansıtıldı” diyor.
Bir değer zinciri oluşturmak
Jethwa, organizasyonel değişime odaklanmasının, işletim sisteminin müşterilere fayda sağlayan kilit hizmet sütunlarının bir değer zincirine ayrılmasına yardımcı olduğunu söyledi.
Organizasyonun aşağıdaki alanları kapsayan beş sütunu vardır: konumlandırma – doğru ölçümler yapmak için İngiltere çevresindeki yetenek; Veri Kaynağı – Bilgi Toplama ve Toplama; Rafineri – Verilere değer katma ve birleştirme bilgileri; Dağıtım – Veri beslemelerini istemcilere itmek; ve uygulama – müşterilere fikir vermek.
Bu değer zincirini verileri tedarik etmekten müşteriye fayda sağlamaya kadar oluşturduk. Müşteriler ampul istemiyor, ışık istiyorlar. İşletim sisteminde, müşteriler veri istemiyor, içgörü istiyorlar. Bu modele sahip olmak yaklaşımımızı tanımlamaya yardımcı olur
Manish Jethwa, Ordnance Anketi
“Bu değer zincirini verileri tedarik etmekten müşteriye fayda sağlamaya kadar oluşturduk” diyor, “Müşteriler ampul istemiyorlar, ışık istiyorlar. İşletim sisteminde, müşteriler veri istemiyorlar, bu modelin yaklaşımımızı tanımlamasına yardımcı oluyor.”
Jethwa, sonucun değer zinciri hakkında birçok konuşma olduğunu söylüyor. “Bunun hakkında konuşmak için dışarı çıkıyorum” diyor. “Ama 1.400 kişilik bir organizasyonun işini ve ilişkilerini görselleştirmenin güzel bir yolu. Şimdi nasıl çalıştığımızı açıklamak için üst düzey bir yapımız var.”
Jethwa, organizasyonel değişim programı için tek kredi alamayacağını söyledi. Dönüşüm için bir Drive, gelişini önceden tarihlendirdi. Onun vurgusu net iş hizmetlerini tanımlamaktı. Bu çalışmanın bir sonucu olarak, Nisan başından itibaren OS, beş temel direkte faaliyet için bir hizmet modeli vardır.
“Bu alanlarda hizmet potansiyel müşterilerimiz var ve bu hizmetler diğer bileşenlere ayrılıyor” diyor. “Bu yaklaşımla ilgili güzel olan, bu bileşenler içinde teknoloji yığınımızı aynı çerçeveyi kullanarak yönetebilmemizdir.”
Ürün sunumuna odaklanmak
Jethwa, yeni organizasyon yapısının proje tabanlı çalışma yollarından bir değişim sağladığını söyledi. BT ekibi, kısa vadeli sorunları çözen daha küçük girişimlere odaklanmak yerine, kalıcı bir çalışma programının bir parçası olarak hedefleri karşılamak istiyor.
“Personel daha sonra kabul edilecek bir program önerisi ortaya koydu” diyor. “Bir bütçeniz var, bir ekip formüle ediyorsunuz, buna karşı yürütüyorsunuz. Ancak uzun vadeli bir vizyon sunmak için, genellikle teknoloji ürünleriniz üzerinde çalışan kalıcı ekipleriniz var, böylece müşteriyi anlıyorlar, sonuçları nasıl sunacaklarını biliyorlar ve sistemleri de yönetiyorlar.”
Jethwa, projelerden ürünlere geçişin sonucunun, işletim sisteminin nasıl çalıştığı konusunda temel bir değişiklik olduğunu söylüyor. “Bu kalıcı ekipler, ne sunmaları gerektiği ve sonuçların iç veya dış müşterilere nasıl aktarılacağı konusunda belirli, tanımlanmış bir vizyona sahip” diyor. “Ürünleri sunmanın en iyi yolunu çözme fırsatı ve gücüne sahipler.”
Jethwa, takımların her zaman bir dönüşüm unsuruna odaklandığını söylüyor. Kaynak sütunu içinde ürünlerin geliştirilmesini ifade eder. Profesyoneller, drone yakalama veya sokak düzeyinde anketler yoluyla olsun, veri nasıl toplanacağını ve bu süreci yerine getirmenin en uygun yolunu düşünmektedir.
“Peyzaja ve sunmak istediğimiz özellik türlerine bağlı olarak kaynağın tedarik yaklaşımı sürekli olarak değişiyor” diyor.
“Bizim için zorluk, verilerimizin belirli bir yıl içinde teslim edilmemesi ve sonra işimiz bitti. Bu verileri sunduktan sonra, en az 10 yıl sürebilecek bir ürünü emekliye ayırmaya karar verene kadar tutarlılık sağlamalıyız ve bundan sonra güncellemeler yapmalıyız.”
Sürekli dağıtım için bu gereklilik, gelişmekte olan teknolojilerin sunulması ve kaynak görüntülerden bilgi ve özelliklerin çıkarılması gibi yeni bir zorluk seti yaratır. Jethwa, AI’nın bu süreçlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabileceğini söylüyor. Bununla birlikte, AI özellikli teknolojilerin görüntüler hakkında varsayımlar yapmamasına dikkat edilmelidir.
“Evet, AI verimliliği ve verimliliği artırabilir” diyor. “Ancak görüntüleri analiz etmek için otomatik bir yöntem kandırılabilir. Bu nedenle, müşterilere içgörü sunarken belirsizliği nasıl yöneteceğimizi düşünmeliyiz. Bu alan bizim için yeni bir zorluk sunuyor.”
Teknolojik yeniliği benimsemek
Başka bir konu teknik özelliklerdir. Jethwa, OS’nin müşteriler için veri erişimini demokratikleştirmek istediğini söylüyor. Öncül basit olsa da, süreç bazı engelleri, özellikle de çoğu verinin ayrıntılı teknik özelliklerle gelmesi gerçeğini temizlemelidir.
“Yapay zekadaki patlama, her kuruluşun iş stratejisinde olduğu anlamına geliyor. Yapay zeka ve bilgisayar vizyonu burada yaptığımız araştırmanın temel bir parçası [at OS]hava görüntülerinden ve sokak düzeyinde özellikleri otomatik olarak ayıklamak gibi ”
Manish Jethwa, Ordnance Anketi
“İyi bir örnek, ‘Dışarı çıkıp egzersiz yapmak için iyi alanları bilmek istiyorum’ diyen bir müşteri olabilir” diyor. “Şimdi, verilerimiz teknik açıdan, egzersiz kelimesine hiçbir yerde referans vermeyebilir, ancak spor stadyumları, tarlalar ve kaykay parkları gibi şeyleri içerecektir.”
Jethwa, veri ve teknik özellikler arasında bir bağlantı kurma konusundaki geleneksel yaklaşımın doğal dil işlemeyi kullanmak olacağını söylüyor. Bu mekanizmayı inşa etmek basit olmaz. Şimdi iyi haber, büyük dil modellerinin (LLM’ler) veriler ve özellikler arasında bir ilişki yaratmak için mükemmel olmasıdır.
“Büyük bir dil modeli aracısına ince ayar yaparsanız ve verilerimize ve belgelerimize yönlendirirseniz, ‘Bana egzersiz yapılacak yerlerden bahsedin’ gibi bir soru sorabilirsiniz ve bu soruyu doğrudan bir API’ya çevirin [application programming interface] ‘Binalar verilerinde bazı spor tesisleri ve işte yeşil alan verilerinde bazı eğlence alanları’ diyecek bir istek.
Jethwa, OS’nin AI teknolojilerinin tam genişliğine girdiğini söylüyor. Organizasyon, süreçlerinin çoğunu ana akım modellerde oluşturur ve dahili belgelere dayalı ince ayar yapılır. Bununla birlikte, önemli bir konu, birçok yüksek profilli LLM’nin ticari olarak temin edilebilen veriler üzerinde eğitilmesidir.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için OS, takımlarının onlarca yıl boyunca topladığı yüksek hassasiyetli İngiltere coğrafya verilerine giriyor. Kuruluşun çatı malzemeleri veya biyolojik çeşitlilik özellikleri gibi coğrafi bilgileri ayıkladığı bu temel alanda, teknoloji ekibi temel modelleri sıfırdan yukarıdan inşa ediyor.
“İngiltere manzarası diğer coğrafyalardan çok farklı” diyor. “Verilerimizdeki eğitim modellerinin, doğrudan web’den alınan görüntüler üzerinde eğitilmiş modellere güvenmeye çalışmaktan daha zengin ve daha güvenilir bir çıktı vereceğini biliyoruz.”
YOL LİDER
Jethwa, OS’deki üst düzey yöneticilerin, insanların önümüzdeki on yıl boyunca jeo -uzamsal verilerle nasıl etkileşime girebileceğini düzenli olarak tartıştığını söylüyor. Bir şey zaten açık – ilişki zaten değişti ve dönüşmeye devam edecek.
OS, geleneksel olarak insanların çevrelerinde gezinmelerine yardımcı olan kağıt tabanlı haritalar ürettiği bilinmektedir. Bu haritalar, insanların ihtiyaç duydukları verileri filtrelemelerini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Jethwa, bir haritada kontur çizgilerini görebilen ve yürüyüşlerinin yüksekliğini anlayabilen bir yürüyüşe örnek verir.
Beş veya 10 yıl ileriye bakarsanız, ilişkinin insanların harita ve arayüz ile çok daha fazla konuşması yapması gerekir.
Manish Jethwa, Ordnance Anketi
Ancak, geleneksel ilişki değişiyor. Filtrelemeye odaklanmak yerine, kuruluşun çalışmalarının büyük bir kısmı şimdi analize odaklanmaktadır. OS, müşterilerin verilerden içgörü çekmek için kullandıkları AI özellikli işlemler geliştirmektedir. Jethwa, bu etkileşimin doğasının yoğunlaşmasını bekliyor.
“Beş ya da 10 yıl ileriye bakarsanız, ilişkinin insanların harita ve arayüzle çok daha fazla konuşmaya sahip olduğu bir ilişki olmalı” diyor. “Bu ilişki, müşterilerin bir soru sordukları ve haritadan bir yanıt aldıkları bir ilişki olacak, ancak haritadan da sorular alacaklar.”
Jethwa, gelişmekte olan teknolojinin bu yeteneğin kilidini açmanın anahtarı olduğunu söylüyor. AI’ye yapılan keşiflerin yanı sıra OS, açık verileri kamu sektörü kuruluşlarıyla paylaşmak ve yeni ticari yolları keşfetmek için Snowflake pazarını kullanıyor. Şimdi öncelik, OS’nin bir sonraki veri liderliğindeki ilerlemeler dalgasını benimsemeye hazır olmasını sağlamaktır.
“Tüm mekanizmaları dahili olarak etkinleştirdiğimizden emin olmalıyız. Bu nedenle, soruları sormak ve API’ler aracılığıyla cevap almak ne kadar kolay? İster kar tanesi, AWS veya başka bir yerde olsun, doğru kaynaklar arasında verileri sağlıyor muyuz? diyor.
“Oyuna geç olmak istemediğimiz için öncülük etmeliyiz. Eğer geç kalırsak, daha az yetkili olabilecek başka veri sağlayıcıları olacak, ancak erişmek daha kolay oldukları için kazanacaklar. Ön planda olmalıyız.”
