loader
 
  • Büyük veri, geleneksel iş süreçlerinde birçok yeniliğe öncülük ediyor

Birlikte her zamankinden daha fazla veri oluşturuyoruz ve 2022’de aynı hızda devam edecek. İşiniz dışında günlük hayatınızda ne kadar veri yarattığınızı bir düşünün! 

Hem çevrimiçi hem de çevrimdışı davranışımız, inanılmaz miktarda veri üretir. Bu daha çok büyük veri olarak bilinir. Veriyi yönetebilmek, bilgiyi yönetmenin ve akıllı karar veren yapay zeka tabanlı sistemlerin çalışması için ön-koşuldur. Günümüzde Gartner’in yeni tanımlaması ile küçük ve geniş veri tanımları (small-data and wide-data) büyük veri tanımını tekrar yapılandırsa da günün sonunda veriyi yönetebilenlerin ön plana çıkacakları bir döneme girdiğimizi söylemek hata olmayacaktır. 

 

 

2021 Temmuz ayı Gartner Raporu çerçevesinde genel bir toparlama yapacak olursak,  şirketler, yeniden kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve yönetişim sağlamak ve yapay zekanın benimsenmesini ve büyümesini hızlandırmak için yapay zeka platformlarını operasyonel hale getirmek istemektedirler. Şu anda bu durumun tüm dünya ülkelerinin gündeminde yer alması ile birlikte, ülkemizde de öncelikli başlıklardan biri olduğunu gördüğümü belirtmek isterim. AI düzenleme ve otomasyon platformları (AIOps’ler) ve model operasyonelleştirme (ModelOps ya da MLOps) bu eğilimi yansıtmaktadır. Aşağıda yer alan başlıklar bu sene bizi bekleyen başlıkların genel çıkarımları olarak değerlendirilebilir:

 

  • Yapay zekada inovasyon, veriler, modeller ve bilgi işlem dahil tüm kaynakların verimli kullanımı olarak tanımlanırsa,  çoklu deneyime sahip yapay zeka, bileşik yapay zeka, üretken yapay zeka ve dönüştürücü süreçler bu eğilimin örnekleri olacaktır.

 

  • Sorumlu AI, AI girişimlerinin artan güveni, şeffaflığı, adaleti ve denetlenebilirliği için açıklanabilir AI, risk yönetimi ve AI etiğini içerir. Özellikle finans ve bankacılık sektörü, KVKK sürecine ek olarak bu kavramları ayrıca incelemekle zaman harcayacaklar.

 

  • Küçük ve geniş veri yaklaşımları, birkaç sene önce tanımı ile Büyük Veri, daha sağlam analitik ve yapay zeka sağlayacak, kuruluşların büyük verilere olan bağımlılığını azaltarak ve daha eksiksiz durumsal farkındalık sağlaması ile veri yönetimi konusunda ön plana çıkacaktır. 

 

  • Sistem içerisinde geleneksel olarak kullanımda olan kontrol-otomasyon sistemlerinde, hazır  ürünlere ve hızlandırılmış yapay zeka geliştirme döngülerine daha fazla odaklanıldığını görüyoruz. Karmaşadan uzak hızlı uygulanabilir düşük-kodlama tabanlı mikro servislerin artacağını beklemekteyiz.

 

  • “Yenilik tetikleyicisi” teknolojileri aşağıdaki gibi önerebilir miyiz? Ne dersiniz?

 

    • Kompozit yapay zeka

    • AI tabanlı hızlı siber güvenlik çözümleri

    • AI düzenleme ve otomasyon platformu

    • Operasyonel Yapay zeka platformu

    • Üretken yapay zeka

    • İnsan merkezli yapay zeka ve AI etiği

    • Yapay Zeka’nın geliştirilmesi için gereken sentetik verilerin üretilmesi

    • Çoklu Karar zekası

    • Bilgi Çizgeleri ve Bilgi Yönetimi

    • Yapay zeka ile donatılmış Servis / Hizmet robotları

 

 

 

Prof. Dr. Altan Çakır (ITU/AITR)

 

Kaynaklar:

  1. https://www.analyticsinsight.net/the-four-vs-of-big-data-what-is-big-data/