Endüstri 4.0

Analitik Yaşam Döngüsü Yönetimi

İş akışlarımıza makine zekası eklemek artık norm haline geldi ve karar vermeye yardımcı olmak, verimliliği artırmak, riskleri azaltmak ve çalışan deneyimini geliştirmek için giderek daha fazla veri güdümlü tahmine dayalı analitik geliştiriliyor ve mevcut iş operasyonlarına entegre ediliyor.

Üretilen analitik ve yapay zeka modellerinin çoğalmasıyla birlikte modellerin optimum kararlara, tanımlanmış fırsatlara ve doğru eylemlere yol açan sağlam iş içgörüleri sağlamasını sağlamak için analitik yaşam döngüsünü verimli bir şekilde yönetme zorluğuyla karşı karşıyayız. Bu çok yönlü ve karmaşık bir görevdir.

A. Problem Formülasyonu

Herhangi bir analitik veya yapay zeka çözümü, bir iş problemi veya bir iş kullanım durumu ile başlar. Ancak iş gereksinimi açıkça anlaşıldığı zaman bir analitik çözümü öngörülen bir iş sonucu ile tasarlanabilir ve geliştirilebilir. Bu aynı zamanda, orijinal tasarım hedefini karşılaması durumunda, önerilen kullanım senaryosunda gelişmiş analitiği kullanmayı taahhüt eden bir işletme sponsorunun güvence altına alınması gereken aşamadır. Çoğu zaman bir proje analitik çıktısının herhangi bir potansiyel kullanıcı tarafından benimsenmemesi ve dolayısıyla tüm çabaların boşa harcanması tehlikesine düşer. Sonuç olarak, bir projenin erken aşamasında iş sponsorlarını dahil etmek ve onlarla birlikte çözümler oluşturmak çok kritiktir.

Sorunu formüle etmenin diğer iki yönü, proje kapsamının ve başarı ölçütlerinin tanımını içerir. Şu kritik soruları sormak önemlidir: Bu projenin kapsamı neler? Tüm çalışan nüfusunu mu yoksa yalnızca belirli iş birimlerini, coğrafyaları, ülkeleri, segmentleri mi içeriyor? Başarıyı nasıl tanımlarız? Ölçülecek başarı kriterleri nelerdir? Mevcut durum nedir ve gelecekteki durum ne olacak? Gelecekte hedef kullanıcıların deneyimi ne olacak? Bu sorulara açıklık getirmek, Çözüm Tasarımı aşaması için çok önemlidir.

B. Çözüm Tasarımı

Sorun iyi bir şekilde formüle edildikten bir sonraki adım, aşağıdakileri içeren çözümü tasarlamaktır:

  • Yinelenen çabalardan kaçınmak ve potansiyel olarak mevcut çözümlerin üzerine inşa etmek için bu alandaki mevcut durumu veya mevcut çalışmayı, özellikle de şirket içindekileri anlayın. Dış pazarda benzer çözümlerin bulunması durumunda, “satın al veya inşa et” sorusunun iş paydaşları ile tartışılması gerekebilir. Bu adım, fizibilite çalışmasının yanı sıra işletme sponsorları tarafından istenirse çabaların boyutlandırılmasını da içerecektir.
  • Çözüm için gereken verileri belirleyin ve kullanılabilirliklerini keşfedin. Bu adım, veri mühendisleri, veri bilimcileri, sponsorlu kullanıcılar ve iş paydaşları ile beyin fırtınası oturumları gerektirebilir. İş alanı bilgisine sahip kişilerin tartışmalarda yer alması burada paha biçilmez olacaktır. Öte yandan, veri toplama çoğu zaman en çok zaman alan adım olarak ortaya çıkar, özellikle de veri veri tabanı tabloları, elektronik tablolar, düz dosyalar ve diğer heterojen formatların bir karışımıyla birçok farklı kaynaktan geliyorsa. Geliştirme döngüsü, çoğu veri merkezi bir veri havuzundan otomatik olarak çekilebildiği zaman çok kısaltılabilir.
  • Verileri temizleyin, birleştirin ve keşfedin. Bu adımda ekip, verileri daha derinlemesine anlamak için ilişkileri, eğilimleri ve kalıpları araştırmak için çeşitli araçlar kullanacak ve iş sorununu analitik bir bakış açısıyla ele almaya yardımcı olacak dikkat çekici özellikleri belirleyecek. Ekip, verileri incelerken, daha hassas odaklanmış modeller oluşturmak için özellikler ekleme, silme veya birleştirme ihtiyacını bulabilir.
    Ek iş kuralları uygulama ihtiyacını anlayın. Gerçekten böyle bir ihtiyaç varsa, bu tasarım aşamasında bunlar dikkate alınmalıdır.

C. Çözüm Geliştirme

Bu aşamada, verilerdeki ilişkilerin en iyi temsilini bulmak için verilere çok sayıda analitik ve makine öğrenimi modelleme algoritması uygulanır; bu, işle ilgili soruların yanıtlanmasına veya ilk aşamada belirlenen iş gereksinimlerinin ele alınmasına yardımcı olur. Kapsamlı model oluşturma, test etme, doğrulama ve kalibrasyon buna göre yapılacaktır. Bu geliştirme aşamasının bir diğer önemli alanı, hem iş hem de analitik gereksinimlerine dayalı olarak geliştirmenin çeşitli aşamalarında verilerin kalitesini sağlayan veri kalitesi güvencesidir.
Yapay zeka güveni, herhangi bir makine öğrenimi tabanlı çözüm için giderek daha önemli bir unsur haline geldi. Günün sonunda, son kullanıcılar AI çözümünün ürettiği iç görülere, tahminlere veya tavsiyelere güvenmezlerse, verileri basitçe görmezden gelirler. Dolayısıyla veri şeffaflığının nasıl artırılacağı, AI çıktısının adilliğinin ve sağlamlığının nasıl gösterileceği ve AI kararının açıklanabilir hale getirilmesi, çözümün benimsenmesini sağlamak için çok kritik hale geliyor.

D. Çözüm Dağıtımı

Bu aşama geliştirilen çözümü ve türetilen iç görüleri aldığımız ve tekrarlanabilir ve otomatik süreçler kullanarak bunları eyleme geçirdiğimiz aşamadır. Kullanıcı gruplarını hedeflemek için kampanyalar ve etkinleştirme oturumları, nihayetinde çözümün benimsenmesini sağlayan çözüm farkındalığını artırmanın iyi yollarıdır. Öte yandan, çözümü mevcut operasyonel akışlara entegre etmek, kullanımını artırmak ve iş sonucuna ulaşmak için başka bir harika ve aslında tercih edilen yoldur. Bazen, analitik sonuçlarını önceki bir sürece dahil etmek için belirli bir düzeyde değişim yönetimi gerekli olabilir ve iş sponsorlarından ve paydaşlarından güçlü bir destek ve onay, bu süreci biraz daha kolay ve hızlı hale getirebilir.
Çözümü ölçeklendirmeden önce nispeten küçük bir kapsam ayarında doğrulamak için geliştirmeden hemen sonra bir Çözüm Pilotu aşamasına ihtiyaç duyulabileceğini unutmayın. Ekip, pilot sonucun iş paydaşlarının onayı ile birlikte önceden tanımlanmış başarı kriterlerini gerçekten karşıladığını doğruladıktan sonra, çözüm dağıtım aşamasına geçebilir.
Çözüm dağıtıldıktan ve kullanıldıktan sonra, gelecekte olası çözüm ayarlamalarını ve iyileştirmelerini desteklemek için performansının izlenmesi, kullanımın izlenmesi ve geri bildirimlerin toplanması gerekir. Öte yandan, gerçekten ciddi kusurlar veya ciddi performans sorunları tespit edilirse, ekibin çözüm geliştirme aşamasına geri dönmesi gerekebilir.

E. Başarı Ölçümü

Çözüm başarıyla uygulandıktan ve kullanımı sürekli olarak izlendikten sonra, başarıyı ölçmenin zamanı gelmiştir. Problem Formülasyon aşamasında tanımlanan başarı ölçütleri bu aşamada ölçülür ve raporlanır.

F. Çözüm Bakımı ve İyileştirme

Çözüm sabit bir duruma geldiğinde, BAU moduna geçirilebilir. Aynı zamanda, minimum bakım veya insan müdahalesi ile süreci daha verimli hale getirmek için süreci mümkün olduğunca düzene koymanın / otomatikleştirmenin zamanıdır. Bu aşamada periyodik model yenilemeleri de olacaktır.

Ek olarak standartlaştırılmış ölçütlere dayalı olarak model performansının sürekli izlenmesi ve ölçülmesiyle, ekip çözümün geçerli iş ihtiyaçlarını hala karşılayıp karşılamadığını incelemek için çözümün geçerliliğini ve etkinliğini sürekli olarak değerlendirmelidir. Bir boşluk belirlenirse, modelin geliştirilmesi ve yeniden kalibre edilmesi gerekir. Bu, iş ihtiyaçlarının zaman içinde değişmesi, mevcut veri kaynağının artık geçerli olmaması veya yeni verilerin mevcut olması durumunda, döngüyü çözüm geliştirmeye veya hatta çözüm tasarımına geri getirebilir. Bu, sonuçta yaşam döngüsü yönetimini yinelemeli bir süreç haline getirir.

G.  Çözümün Kullanımdan Kaldırılması

Orijinal iş ihtiyacının artık geçerli olmaması, gelişmiş yeteneklere sahip yeni bir çözüm geliştirilmiş olması veya müşterilerin devam etmesi durumunda, mevcut çözüme artık ihtiyaç kalmayacak ve modeli kullanımdan kaldırma zamanı gelmiştir.
Uçtan uca analitik yaşam döngüsünü gözden geçirdikten sonra, tüm bu süreci potansiyel olarak karmaşıklaştırabilecek, yavaşlatabilecek ve hatta rayından çıkarabilecek birkaç şeye dikkat etmek gerekiyor.

 

  • İhtiyaç duyulan veri kaynakları tüm organizasyona dağılmış olabilir, çok manuel toplama ve konsolidasyon gerektirebilir veya mahremiyeti ve hassasiyeti nedeniyle çok sıkı erişim olabilir veya hatta gizli olabilir, bu nedenle paylaşılamaz.
  • Veri iç görülerinde yapay zeka temelli güven geride kalıyor ve hedef kullanıcıların iç görülerdeki geçerlilik ve etik konusunda endişeleri var.
  • İşletme, hedef iş kullanım senaryosundaki içgörülerden yararlanmakta yavaş olabilir veya hedef kullanıcılar bu tür içgörülere değer vermez ve herhangi bir karar verme için bunları görmezden gelmeyi seçebilir.
    Analitiğin mevcut iş akışlarına entegrasyonu, farklı kullanıcı personeline dokunan çok sayıda değişiklik yönetimi gerektirebilir.

Yukarıdaki tuzaklardan bazılarını önlemek için aşağıda bazı öneriler verilmiştir.

  • İşletme sponsorlarından ve paydaşlarından çok güçlü destek alın
  • Tasarım odaklı düşünme oturumları aracılığıyla sponsorlu kullanıcılarla birlikte çözüm oluşturun ve tüm analitik yaşam döngüsü boyunca onları döngüde tutun
  • Çözümü çevik bir şekilde geliştirin

 

Artık analitik yaşam döngüsünün yönetiminin tadını çıkarabilirsiniz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close