कैसे छोटी डेटा विफलता एक बड़ी AI परियोजना का पतन कर सकती है ?

  बड़ी जानकारीयां दुनिया भर के तकनीकी बाजार पर भारी पड़ रही है और हाल ही में इसे सूचना संचालित दुनिया में बदल रही है।  अत्याधुनिक नवोन्मेष मॉडल और कम्प्यूटरीकृत तर्क की गतिविधियों के लिए जानकारी की आवश्यकता होती है ताकि मानव व्यवहार की गहन समझ के साथ लाभ प्राप्त करने के लिए ज्ञान के महत्वपूर्ण अंशों को चलाया जा सके।  एक एआई परियोजना से निपटना अधिकारियों को शक्तिशाली जानकारी देने और छोटी जानकारी निराशा पर विशेष ध्यान देने के लिए मौलिक है।  वास्तव में, थोड़ी सी जानकारी निराशा एआई परियोजना के बड़े टूटने का संकेत दे सकती है क्योंकि सूचना उसमें मौलिक या प्रमुख घटक है।  थोड़ी सी जानकारी निराशा एक संगठन में लाखों डॉलर के भारी दुर्भाग्य का कारण बन सकती है।  इस तरह, हम थोड़ी सी जानकारी निराशा के परिणामस्वरूप एआई कार्य के पीछे शीर्ष स्पष्टीकरण के एक हिस्से की जांच कैसे करते हैं।

  छोटी जानकारी निराशा सीधे तौर पर एआई परियोजना की निराशा से संबंधित होती है।

यह महसूस किया गया है कि एक एआई परियोजना में आवश्यक परीक्षण से जानकारी का एक बड़ा हिस्सा शामिल होता है जो थकाऊ चक्र के कारण बहुत कम जानकारी देता है।  सूचना शोधकर्ताओं या विभिन्न सूचना विशेषज्ञों के पास एआई परियोजना मॉडल के पीछे मानव निर्मित मस्तिष्क शक्ति गणना पर अधिक गहन जानकारी हो सकती है।  जो भी हो, किसी भी तरीके को दूर करने के पीछे अनुमानों के महत्व का अभाव हो सकता है।  एक एआई परियोजना आम तौर पर संगठित, असंरचित और अर्ध-संगठित जानकारी के रूप में विभिन्न स्रोतों से जानकारी पर निर्भर करती है।  इस प्रकार, कार्यपालकों को सफल सूचना के लिए बड़ी सूचनाएँ लागू सूचनाएँ देने में मदद करती हैं जिनका उपयोग तैयारी के अंतिम लक्ष्य के लिए किया जा सकता है।  यह मानते हुए कि महत्वपूर्ण जानकारी एकत्र करने और घोषणा करने में लापरवाही या संभावित गलती जैसी कोई छोटी जानकारी निराशा है, यह एआई परियोजना को निराशा का संकेत दे सकता है।  फलहीन एआई उपक्रम निकट भविष्य में लाभ बढ़ाने के लिए सटीक पूर्वानुमान या महत्वपूर्ण ऊपर से नीचे तक ज्ञान नहीं देगा।

  महत्वपूर्ण डेटा के योगदान के कारण एआई प्रोजेक्ट के बोर्ड की जानकारी पर छोटी जानकारी निराशा एक असामान्य प्रभाव डाल सकती है।  इसमें सीआरएम, ग्राहकों, सौदों, ग्राहक आचरण, उपभोक्ता वफादारी, ग्राहक प्रतिबद्धता, और कुछ और से डेटा शामिल है।  ये चर एक उपयोगी एआई परियोजना के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं।  मानव निर्मित तर्क की चतुर कार्यात्मकताएं रुचि समूह को बेहतर बनाने के लिए बोर्ड की शक्तिशाली जानकारी के लिए महत्वपूर्ण डेटा पर निर्भर करती हैं।

  थोड़ी जानकारी निराशा के पीछे महत्वपूर्ण स्पष्टीकरणों में से एक सूचना गुणवत्ता की अनुपस्थिति है।  इसका तात्पर्य यह है कि एआई परियोजना का परिणाम महत्वपूर्ण जानकारी की प्रकृति पर निर्भर करता है।  ऐसे संभावित खुले दरवाजे हैं जिनके परिणामस्वरूप व्यावसायिक अपेक्षाएं और प्रस्ताव ऑफ-बेस या गलत हो सकते हैं।  नतीजतन, यह एक एआई उपक्रम के लिए थोड़ी सी जानकारी निराशा के कारण फटने का एक कारण हो सकता है।

  एक एआई परियोजना में आवश्यक परिणाम देने के लिए मानव निर्मित चेतना और विशाल जानकारी को शामिल करना शामिल है।  यह बहुत अच्छी तरह से निराशाजनक हो सकता है कि बड़ी जानकारी में अप्रचलित, प्रतिलिपि, लापता, या तैयारी के कारण खराब जानकारी के कारण थोड़ी जानकारी निराशा शामिल है।  यदि बोर्ड कोई बेदाग सूचना नहीं है, तो यह एक मानव निर्मित तर्क उद्यम को निराशाजनक बना देता है।

  ऐसा कहा जा रहा है कि सूचना विशेषज्ञों के पास एआई परियोजना के महत्वपूर्ण घटकों से निपटने के लिए एक व्यवहार्य सूचना प्रणाली के माध्यम से अधिकारियों को वैध जानकारी होनी चाहिए जिसमें बड़ी जानकारी को उत्पादक रूप से शामिल किया जा सके।  सूचना प्रशासन थोड़ी सूचना निराशा के संभावित अंत का संकेत दे सकता है जो एआई परियोजना के गिरने की संभावना को समाप्त कर सकता है।