Bulut ile dünyayı veri odaklı bir yer haline getirmek

Kim: Evet. Bu, bulutla ilgili gerçekten harika bir şey çünkü veriler bir kez orada olduğunda, onunla harika şeyler yapılabiliyor ve inovasyon çılgınca oluyor. Ve bunu şimdi OpenAI ve ChatGPT ile olan her şeyde ve tüm bunlarla birlikte görüyoruz. Ayrıca Power BI’da, platforma bir dizi yapay zeka yeteneği gönderdik. Ve yapay zeka yeteneklerinin gerçekten çok ama çok faydalı olan önemli bir yönü, iş kullanıcılarının kullanabileceği özelliklerdir. Yani bir soru sorup grafik olarak yanıt alabileceğiniz doğal dil sorgulaması veya sisteme “Hey, iptallerimi ne etkiliyor? Bunu hangi önlemler etkiliyor?” Ve en son yapay zeka özelliğimizle bile, iş kullanıcılarının veri kümelerine ölçü yazmaları için kod oluşturmak üzere aslında GPT-3’ü kullanıyoruz. Böylece yıldan yıla hesaplamalar yapmak için kolayca kod üretebilirler veya sadece doğal dil aracılığıyla daha da karmaşık hesaplamalar yapabilirler.

Bu, işletme kullanıcılarının verileri daha önce hiç sahip olmadıkları şekilde derinlemesine incelemelerine ve yalnızca verilerle çalışmasına ve daha önce hiç sahip olmadıkları okuryazarlığı oluşturmalarına olanak tanır. Ve en büyük müşterilerimizden bazıları, birlikte çalıştığımız bir perakende şirketi var ve kullanıcılarının %40’ı bu özellikleri düzenli olarak kullanıyor. Yani sadece bir rapor açan, bir numara alan ve yoluna devam eden insanlara sahipsiniz. Artık onunla çok daha fazlasını yapabilirler ve bu soruları kendileri sorabilirler. Her ikisi de işi daha verimli hale getiriyor tabii ki çünkü bu işi yapan veri bilimcilere ihtiyaç duymuyorlar. Bir iş kullanıcısı bunu kendi başına yapabilir, ama adamım, bu iş kullanıcılarını yapar ve tüm iş kolu, daha önce hiç sahip olmadıkları bir dizi olasılığın önünü açar.

Defne: Ve bu gerçekten harika bir nokta. Anıl, verilerden elde ettiğin bu tür içgörülere yardımcı olacak veri bilimcilerine sahip olmana gerek yok. Vergiler ve ERP veya kurumsal kaynak planlaması gibi bir dizi arka ofis işleminden bahsettiniz. Öyleyse, insanların karar verme konusunda yetkilendirildiğini ve aslında sadece elektronik tabloların derinliklerinde daha az zaman harcamakla kalmayıp, aynı zamanda yenilik yapıp mal ve hizmet sunma şekillerini değiştirdiğini başka nasıl görüyorsunuz?

Anıl: Kesinlikle. Bu harika bir soru. Ve Kim’in OpenAI ve ChatGPT hakkındaki yorumu, pek çok farklı düşünme ve yetenek getirerek iş kullanıcılarının rollerini veri bilimcilere karşı bunun bir parçası olarak değiştiriyor. Bu teknolojileri benimseyen bazı fonksiyonel ekiplere nasıl baktığımız çok yönlü bir yaklaşım, değil mi? Birincisi, yapay zeka, makine öğrenimi, örneğin metin madenciliği gibi yeniliklerin ve yeteneklerin olduğu Microsoft gibi bulut hizmeti sağlayıcılarıyla yakın bir işbirliği görüyoruz. Ve metin madenciliği gibi basit şeyler eskiden bir veri bilimi deneyiydi, özellikle sağlık hizmetlerinde bir hipotezle ortaya çıkardık. Birisi bir metin akışı almak ve “Hey, hastalık nedir? Reçete nedir ve teşhis nedir?” Tüm bunlar, bunu yapmak için kullanılan bir makine öğrenimi modeliydi.

Ancak Microsoft’un açık veya uygulamalı yapay zeka yetenekleri vardır, bu metin akışını gönderebilirsiniz ve size otomatik olarak “Hey, hastalık nedir?” şeklinde çıktılar verir. hastalığa karşı semptoma karşı ilaca karşı doktor kategorizasyonu, kullanıma hazır sınıf sizin için sınıflandırır. Bu basit bir yenilik, OpenAI veya onun gibi bir şeyden bahsetmiyorum bile. Bu yeteneklerden bazılarını kullanmanız gerekiyorsa, Microsoft Azure gibi inovasyona çok fazla yatırım yapan ve bu yetenekleri getiren hiper ölçekleyici sağlayıcılarla yakın teması sürdürmelisiniz. Ve bu teknoloji forumlarından çok var. Bir CDO olabilir [chief data officer] forum, bir teknoloji yenilik forumu, herhangi bir hiper ölçekleyicide çalışabilecek yenilikçi yetenekler getiren odak grupları tartışmaları. Bu, iletişim halinde olmamız gereken başka bir mekan. Ve taktiksel olarak söyleyeceğim bir şey daha var, müşterilere tasarlanmış bir mimari önerirken, yetenek geçişinin daha kolay olması için çok modüler bir mimari yapılmasını öneriyoruz. Örneğin, OCR motorlarının veya dil çeviri motorlarının değiştirilmesi veya işlerin sürekli olgunlaştığı birkaç örnek.

Mimarinizi çok modüler bir şekilde inşa ederseniz, bu geçiş de çok kolay olacaktır. Ve nihayetinde her şey, bu yetenekleri sunan çok çeşitli bir ekibe indirgeniyor. Eğitimi, ileri eğitimi ve bahsettiğiniz gibi teknoloji işinin o çeşitli beceri karışımına sahip olmayı ve bunları karıştırmayı teşvik etmek, açıkçası ekibin kendisine yeni bir düşünce getiriyor ve böylece bu yenilik ve yeteneklerin bazılarını benimseyebileceğiz. pazarın kendisinden çıktı. Operasyonlar ve hatta vergi gibi bazı büyük ERP veya arka ofis dönüşümlerini etkileyen duruma bu şekilde bakıyorum. Orada bu yeteneklerin bazılarını kesinlikle kullanabiliriz. Örneğin, vergi. Vergi için, yapılandırılmamış verilerden gelen koca bir büyük veri akışı var, bunlar PDF belgeleri, aldığımız biçimlendirilmemiş belge parçaları, bunu nasıl anlamlandırıyorsunuz? Verileri, düzenleyicilerin de inanacağı yapılandırılmış bir biçime getirebilen, takabileceğiniz çok sayıda yapay zeka yeteneği vardır. Yani bundan biraz etki.

Defne: Bu, artık Microsoft Azure gibi bulut platformu hiper ölçekleyicilerinin bu özelliklerin birçoğunu sunduğu bu kadar çok operasyonla arka ofiste nelerin mümkün olduğuna dair iyi bir örnek veriyor. O halde şirketler, özellikle finans ve sağlık gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörler için veri yönetişimine gerçekten odaklanmanın yanı sıra bulut platformu ile en son gelişen teknolojiler arasında birlikte çalışabilirlik fırsatlarını nasıl yaratır?

Anıl: Bakın, çoğu kuruluş, tanımların üzerinde anlaşmaya varıldığı iyi bir veri yönetişim düzenine sahiptir ve bu endüstrinin zaten desteklediği düzenlemeler alanındadır. Örneğin mortgage sektörüne bakarsanız birisi gelip sizden borç istiyor, o müşterinin belli unsurları var, organizasyonun diğer bölümlerine ifşa edebiliyorsunuz, ifşa edemediğiniz belli unsurlar var. Böylece yönetişim, veri perspektifinden iyi bir şekilde kurulur. Uygulamalı yapay zeka hizmetleri söz konusu olduğunda, Microsoft Azure ve diğer platformlar zaten yapay zekanın bazı etik yönlerini dikkate alıyor. Tahmin perspektifinden analitikle ne yapabiliriz? Ne yapamayız? Yani bu açıdan korunuyoruz.