End-To-End AI ပရောဂျက်ဒီဇိုင်းတွင် အခက်အခဲများကို ကျော်လွှားခြင်း။

S&P Global Market Intelligence ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သော 451 Research ၏ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုတစ်ခုအရ "AI ကို လက်ခံကျင့်သုံးသော အဖွဲ့အစည်းများ၏ 90% ကျော်သည် လွန်ခဲ့သည့် ငါးနှစ်အတွင်း ၎င်းတို့၏ ပထမဆုံး AI ပရောဂျက်တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို စတင်ခဲ့သည်။" အခြေတည်သော်လည်း၊ AI-enabled ဖြေရှင်းချက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့ပတ်ဝန်းကျင်တွင် တိုးမြင့်လာပါသည်။ သို့သော်၊ ဤအစပျိုးမှုအများစုသည် လက်တွေ့အသုံးချရန်ပင် လုပ်ဆောင်မည်ဆိုပါက မျှော်လင့်ချက်များနှင့် မပြည့်မီသေးပါ။

အောင်မြင်ရန်အတွက် ခေါင်းဆောင်များသည် ပြတ်သားသောမျှော်လင့်ချက်များ၊ လုပ်ငန်းပန်းတိုင်များဆီသို့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် တွေးခေါ်မြော်မြင်သောဗျူဟာဖြင့် AI ပရောဂျက်များကို ရွေးချယ်စီမံသင့်သည်။ အောင်မြင်သော AI ပရောဂျက်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲရာတွင် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသော အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ကျော်လွှားရမည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။

AI-ဖွင့်ထားသော ဖြေရှင်းချက်များအတွက် မျှော်လင့်ချက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။

ယနေ့ခေတ်ပျက်ကွက်နေသော AI ပရောဂျက်အများအပြားသည် နည်းပညာအသစ်များသည် ၎င်းတို့၏ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဟု အသင်းများက မျှော်လင့်ထားသောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပရောဂျက်များသည် ရထားလမ်းများပေါ်မှပြုတ်ကျနေသည့် ကိုးဆယ်ကျော်ကာလအတွင်း လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲပရောဂျက်များကို အမှတ်ရနေပါသည်။ ထိုအချိန်နှင့် ယခု နှစ်ခုစလုံးတွင် ကြီးမားသော ချို့ယွင်းချက်မှာ သင့်ဖြေရှင်းချက် အမှန်တကယ် ဖြေရှင်းနိုင်သည့် အရာအတွက် ကြီးမားသော မျှော်လင့်ချက်များ ရှိနေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

လုံလောက်သောဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြင့် အရာအားလုံး ရုတ်တရက် ပွင့်လင်းလာမည်ဟု ယူဆရန် အန္တရာယ်ရှိသည်။ ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမူများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်မှန်းဆရန် ပြီးပြည့်စုံသော အကြံပြုချက်များ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ကမ္ဘာကြီးသည် လူများဖြစ်လိုသည်ထက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုနည်းပါးပါသည်။ အထောက်အကူဖြစ်စေသောပုံစံများ ပေါ်ပေါက်လာသော်လည်း အဖြစ်အပျက်အားလုံးသည် အကြောင်းရင်း သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုပင်မဟုတ်—ဆူညံသံများကိုသာ ဖြစ်ပေါ်စေသည့် အရာများစွာ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။

တစ်ချိန်တည်းမှာပင် အဖွဲ့အစည်းအများအပြားသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ AI ဖြေရှင်းချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်နေသည်ကို မြင်တွေ့ရပြီး ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် ဖိအားများကို ခံစားနေကြရသည်။ AI တွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းသည် “Joneses နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိရန်” တွင် သင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ အောင်မြင်မှုများကို တွန်းအားပေးနေသည့် အရာကို နားမလည်ပါက၊ ၎င်းသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် အလုပ်ဖြစ်မည်၊ မလုပ်ဆောင်မည်ကို နားမလည်ပါက နောက်ပြန်ဆုတ်သွားနိုင်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ AI ပရောဂျက်များတွင် ခြေတစ်ထောက်ရှိကြသည်။ ဒေတာဗျူဟာများနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ ၎င်းတို့သည် AI အတွက် မှန်ကန်သောဒေတာအမျိုးအစားများကို စုဆောင်းအသုံးချနိုင်စေမည့်နေရာဖြစ်သည်။

အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ AI ပရောဂျက်များအတွက် မျှော်လင့်ချက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် သင့်ပြဿနာများကို AI ဖြင့် အမှန်တကယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့်အရာကို အတိအကျဖော်ပြနိုင်စွမ်းဖြင့် စတင်ပါသည်။

သင့်ပြဿနာများအတွက် မှန်ကန်သော AI ပရောဂျက်အမျိုးအစားများကို ရွေးချယ်ပါ။

သင်၏ AI ဗျူဟာသည် သင့်လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါသလား။ ပရောဂျက်ရွေးချယ်မှုသည် အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ AI ပဏာမခြေလှမ်းများဖြင့် ရင်ဆိုင်ရသည့် အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ သင်ဖြေရန်ကြိုးစားနေသောမေးခွန်းကို အမှန်တကယ်နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်၊ ထိုမေးခွန်းကိုဖြေဆိုခြင်းမှာ ပိုမိုကောင်းမွန်သောလုပ်ငန်းဆိုင်ရာရလဒ်များကို ပေးဆောင်နိုင်ပုံနှင့် သင့်တွင်ရှိသော အရင်းအမြစ်များက ၎င်းကို အောင်မြင်စွာနှင့် ထိရောက်စွာဖြေဆိုနိုင်သည်ဖြစ်စေ မဖြေဆိုနိုင်သည်ကို အမှန်တကယ်နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဖောက်သည်တစ်ဦးကို ကမ်းလှမ်းမည့်အချိန်နှင့် မည်သည့်လျှော့စျေးကို ဆုံးဖြတ်ရန် သင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုလိုသည်ဆိုကြပါစို့။ ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့ကို ယူဆောင်လာပါ။ ဒါပေမယ့် ဒါက ကြိုတင်ခန့်မှန်းတဲ့ မော်ဒယ်ပြဿနာအဖြစ် ချဉ်းကပ်ဖို့ တကယ်ကို ခက်ခဲပါတယ်။ ပထမဦးစွာ၊ သင့်ဖောက်သည်သည် လျှော့စျေးမပါဘဲ ကုန်ပစ္စည်းကို ဝယ်ယူမည်၊ မ၀ယ်မည်ကို သိရန်ခက်ခဲသည်။ အသုံးဝင်သော မော်ဒယ်တစ်ခု ထုတ်လုပ်ရန် လုံလောက်သော ကိန်းဂဏန်း အချက်အလက် ခိုင်မာမှုဖြင့် လိုအပ်သော ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းသည် လုပ်ငန်းအတွက် သဘာဝမကျဟု ခံစားရသည့် လုပ်ငန်းစဉ်အချို့တွင် ပါဝင်နိုင်သည်-- ဝယ်ယူသူများ မည်သည့်လျှော့စျေးများ ရရှိသည်ကို ကျပန်းလုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များက လျှော့စျေးများ ပေးစွမ်းနိုင်သည် ။ အဲဒါက အခြေအနေကို ရှုပ်ထွေးစေတယ်။

AI ဖြင့် ဤပြဿနာကို ချဉ်းကပ်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းမှာ မတူညီသောလျှော့စျေးစနစ်များအောက်တွင် သင်မျှော်လင့်ထားသည့် ဖောက်သည်အမူအကျင့်များ၏ သရုပ်ဖော်ပုံများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ တိကျသောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုသို့ရောက်ရှိရန် စနစ်အား ညှဉ်းပန်းနှိပ်စက်ခြင်းထက်၊ သရုပ်ဖော်ခြင်းနှင့် ဇာတ်လမ်းအစီအစဥ်အစီအစဥ်များသည် လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အချင်းချင်းအပေါ် အကဲဆတ်သည့်ပြောင်းလဲမှုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင့်ကိုယ်သင်မေးပါ- ဤလျှော့စျေးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်မှုကို အဓိပ္ပါယ်ရှိစေရန် အဘယ်အရာလိုအပ်မည်နည်း။ အလားအလာရှိသောရလဒ်များကိုရှာဖွေရာတွင် ဤလေ့ကျင့်ခန်းမျိုးသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာသိပ္ပံစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းထက် များစွာပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။

အောင်မြင်ဖို့အတွက် သင့်အဖွဲ့တွေကို ထူထောင်ပါ။

သင့်ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး စီခြယ်ထားသည်ကို နားလည်ရန်၊ ၎င်းကို အတိတ်တွင် မည်သို့အသုံးပြုခဲ့ပုံနှင့် ၎င်းကို အနာဂတ်တွင် မည်သို့အသုံးပြုသွားမည်ကို နားလည်ခြင်းသည် ဒေတာပေါ်ရှိ AI လုပ်ဆောင်ချက်တစ်မျိုးကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ပြီးပြည့်စုံသော ဒေတာပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် အရေးကြီးပြီး ၎င်းသည် သင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လုပ်ဆောင်နေသည့်အချိန်တွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ရရှိနိုင်သည့်အရာများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်တွင် သဘောတူညီချက်ပိုက်လိုင်းတွင် အဆင့်များစွာရှိပြီး အဆင့်ငါးအတွင်း သဘောတူညီချက်တစ်ခုပိတ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းလိုပါက အဆင့်သုံး သို့မဟုတ် လေးဆင့်တွင် အရောင်းအ၀ယ်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်၍ အသုံးဝင်သောရလဒ်များကို မျှော်လင့်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုသည့်အရာနှင့် ၎င်းကိုထုတ်လုပ်ပုံ၏ ကွဲပြားချက်များကို နားလည်ရန် ကွာဟချက်ရှိသည်။ ဒေတာဖန်တီးရာတွင် မည်သည့်လူသားနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များသည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပါဝင်သနည်း၊ ဒေတာသည် သင့်လုပ်ငန်း၏အခြေအနေတွင် အတိအကျ ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။ ဤနေရာတွင် ဒေတာနှင့်နီးစပ်သော လေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများ—နှင့် သင်ဖြေရှင်းရန်ကြိုးစားနေသော ပြဿနာများ—အလွန်တန်ဖိုးရှိသည်။ ငါတို့ကြိုက်တယ်။ AI ကို အသင်းအားကစားတစ်ခုအဖြစ် တွေးပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အောင်မြင်မှုသည် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်တတ်မြောက်မှု၏ အခြေခံအချက်အပြင် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ လိုအပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာ သို့မဟုတ် နည်းပညာကို အလွန်အာရုံစိုက်ပါက လျစ်လျူရှုနိုင်သော ပရောဂျက်အောင်မြင်မှု၏ လူသားဗဟိုပြု ရှုထောင့်များရှိသည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ AI သည် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုပြုလုပ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းကို အကြံပြုထားသည့်လုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို တစ်စုံတစ်ဦးမှ ဆုံးဖြတ်ရန်မူတည်ပါသည်။ အကြံပြုချက်သည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပေးဆောင်ရာတွင် အသုံးဝင်ပါသလော၊ လူအများလိုက်နာလိုသောဆန္ဒရှိစေမည့် အကြံပြုချက်ဖြစ်သည်။ ဤအကြံပြုချက်များကို ထိထိရောက်ရောက်လက်ခံနိုင်မည့် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကို သင်ဖန်တီးနေပါသလား။

တစ်ခုခုကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် တစ်ခါတစ်ရံသာ အသုံးဝင်သည်။ စျေးနှုန်းများ၊ ထုတ်ကုန်ပမာဏများ၊ သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သင့်ထုတ်ကုန်လိုင်းကိုပင် ပြောင်းလဲရန် ဆန္ဒရှိပါသလား။ လူတွေက ဖြေရှင်းချက်အသစ်ကို လက်ခံပြီး သူတို့ရဲ့ မြဲမြံတဲ့ အမူအကျင့်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို တိုးတက်ပြောင်းလဲလာစေဖို့ ဘယ်လို အပြောင်းအလဲ စီမံခန့်ခွဲမှုတွေ လိုအပ်လဲ။ ယုံကြည်မှုသည် တသမတ်တည်းရှိသော အပြုအမူပုံစံမှ ဆင်းသက်လာပြီး လုပ်ငန်းကို ဆက်လက်ပညာပေးလိုသောဆန္ဒ၊ လူတွေ သူတို့ရဲ့ အလုပ်တွေကို ဘယ်လို သက်ရောက်မှုတွေ ပြင်းထန်လာမယ် ဆိုရင်၊ သူတို့နဲ့အတူ လိုက်ပါဆောင်ရွက်ဖို့ လိုပါတယ်။

သေးငယ်ပြီး ထပ်ခါထပ်ခါ စတင်သည်။

ဖောက်သည်များနှင့်အလုပ်လုပ်စဉ် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရသည့်အရာများအပေါ်အခြေခံ၍ လမ်းညွှန်ချက်အချို့ကို ပိတ်လိုက်ကြပါစို့။

မကြာခဏဆိုသလို အကောင်းဆုံး ပထမ AI ပရောဂျက်သည် ရှုပ်ထွေးမှုအနည်းဆုံး ပြောင်းလဲမှုစီမံခန့်ခွဲမှုဖြင့် လည်ပတ်ရန် အလွယ်ကူဆုံးဖြစ်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုတွင် ပါဝင်ရန် အလွယ်ကူဆုံးဖြစ်လိမ့်မည်။ အလွန်သေးငယ်သော တိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့်တိုင် တန်ဖိုးကို တတ်နိုင်သမျှ မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပို့ဆောင်ပေးနိုင်သည့် အရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ကြိုးစားပါ။ သင်၏ဖောက်သည်များ၊ လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများနှင့် သက်ဆိုင်သူများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် တတ်နိုင်သမျှ နီးစပ်အောင်ထားပါ။ မော်ဒယ်ကို အထပ်ထပ်အခါခါ မြှင့်တင်ရန်နှင့် စီမံကိန်းနှင့် ၎င်း၏ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် သက်ဆိုင်သူများထံမှ အချက်အလက်များ ပိုမိုစုဆောင်းခြင်းသဘောဖြင့် တုံ့ပြန်ချက်ကောင်းမွန်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်သည်။

AI ဖြင့် ဖြေရှင်းချက်သည် လွဲချော်နေသည့် အစွန်းထွက်ကိစ္စများ အမြဲရှိလိမ့်မည်။ သို့သော် သင့်ဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းအများစုအတွက် အဆင်ပြေစေမည့် ဖြေရှင်းနည်းများကို ရှာဖွေခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အယူအဆတစ်ခုအတွက် အမှန်တကယ် ပြောင်မြောက်သော အထောက်အထားကို ဖန်တီးမည့်အစား အချို့သော စိတ်ကြိုက်အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တစ်နေ့တာ၏အဆုံးတွင် AI သည် သဘောထားကွဲလွဲမှုများကို လျှော့ချသင့်ပြီး လူများကို ၎င်းတို့၏အလုပ်များလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အသိဉာဏ်ဖြင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသင့်သည်။

Tableau AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ သွားရောက်ကြည့်ရှုပါ။ tableau.com/ai.