Bulut Bilgi İşlem Kavramları Merkezi

Veri alımı, çeşitli kaynaklardan veri toplama ve ardından depolama ve analiz için bir hedef sisteme taşıma sürecidir. Modern sistemler, verilerin kuruluşa farklı biçimlerde ve hızlarda "aktığını" düşünür. Örneğin, akıllı sensörlerden gelen veriler sürekli bir sensör girişi akışı olarak alınırken, müşteri satış verileri günün sonunda harmanlanıp girilebilir. Farklı veri kaynakları, verilerin kuruluşa girmeden önce çeşitli kimlik doğrulama ve onaylama denetimleri, ön işleme ve hata yönetimi süreçlerinden geçmesini gerektirir. Veri alımı, daha fazla analiz için verileri güvenli bir şekilde toplamak, ön işlemlerden geçirmek ve depolamak için gerekli tüm teknolojileri ve süreçleri içerir.

Bir veri tabanı yönetim sistemi (DBMS), veri tabanınızdaki bilgileri büyük ölçekte yöneten bir yazılım teknolojisidir. Veri tabanı; verileri okumanıza, yazmanıza ve güncellemenize olanak tanıyan, elektronik olarak depolanan bir veri koleksiyonudur. Ancak verileriniz büyüdükçe, optimum veri kullanımı için depolama ve çoğaltmayı yönetmek gerekli hale gelir. Bir veri tabanı yönetim sistemi; kullanılabilirliği, güvenilirliği ve performansı artırırken verilerin büyük ölçekte depolanmasını kolaylaştırır. Ayrıca, veri korelasyonlarını tanımlamak ve gerektiğinde sistem içinde analizler gerçekleştirmek için araçlar sağlar.

Veri yığını, bir kuruluştaki verileri toplamak, depolamak ve işlemek için birlikte çalışan teknolojilerden oluşan bir koleksiyondur. Veri hacmi ve veriye dayalı karar verme son on yılda önemli ölçüde arttı. Veri yığını teknolojileri, verileri kaynaktan depolamaya ve daha sonra kullanılmak üzere taşımak için birbirleriyle entegre olur ve iletişim kurar. Bir kuruluşun tüm düzenleyici ve güvenlik gereksinimlerini karşılarken verilerini iş zekası için kullanmasına izin verir.

Düşünce zinciri istemleri, mantıksal bir adım dizisi kullanarak görevleri tamamlamak için büyük dil modellerine (LLM'ler) rehberlik etmek üzere kullanılan bir tekniktir. Yapay zeka modelleri insanları taklit etmeye çalışsa da yüksek kaliteli, isabetli ve alakalı çıktılar oluşturmak için istemler adı verilen ayrıntılı talimatlara ihtiyaç duyarlar. İstem mühendisliği, iyi istemler yaratma sanatı ve bilimidir. Düşünce zinciri (CoT) akıl yürütme, bir cevaba ulaşmak için karmaşık görevleri daha basit ve daha yönetilebilir adımlara ayıran bir istem mühendisliği tekniğidir. LLM'nin yanıtlara nasıl ulaştığı konusunda kullanıcılara daha fazla kontrol ve öngörü sağlar. 

Düşünce zinciri örneği

"Aşağıdaki matematik kelime problemlerini adım adım çöz.

7 muzunuz varsa ve arkadaşınıza 4 muz verirseniz, ardından 5 muz daha alırsanız ve sonra 3 çürük muzu çöpe atarsınız kaç tane muzunuz kalır?

Düşünce zinciri çıktısı

Adımlara bölelim:

1. 7 muzla başlıyorsunuz.
2. Arkadaşınıza 4 muz veriyorsunuz, yani: 7 - 4 = 3 muz kaldı
3. 5 tane daha muz satın alıyorsunuz, yani şimdi: 3 + 5 = 8 muzunuz var

4. 3 muzu çöpe atıyorsunuz, yani: 8 - 3 = 5 muz kaldı

Dolayısıyla 5 muzunuz kaldı.

Bilişsel bilgi işlem, bir yazılımın bir insan gibi akıl yürütmesini ve "düşünmesini" sağlama sürecidir. İnsanların doğuştan gelen gelişmiş akıl yürütme kabiliyeti, yeni durumlara uyum sağlamamızı ve karmaşık sorunları çözmemizi sağlar. Örneğin, ormanda kaybolan bir insan, hayatta kalmak için su sesine veya yardım bulmak için trafik gürültüsüne doğru hareket edebilir. Benzer şekilde, bilişsel bilgi işlem de yazılım sistemlerinde insana özgü düşünce süreçlerini algı, dikkat ve hafıza yoluyla simüle etmeyi amaçlar.

Geleneksel yapay zeka (AI) sistemleri; verileri analiz etmek, tahminlerde bulunmak veya kullanıcının yönlendirdiği şekilde metin oluşturmak gibi özel olarak eğitildikleri alanlardaki sorunları çözebilir. Bununla birlikte, bilişsel bilgi işlem, çevresel değişikliklere yanıt olarak bağımsız karar verme yoluyla önceden belirlenmiş hedefleri karşılamak için yazılım sistemlerine öğreterek yapay zekayı daha da ileri götürmeyi amaçlamaktadır. 

Bilişsel bilgi işlem örneği

Kuruluşunuzdaki bir uzman için bir randevu planlama görevi düşünün. Öğleden sonraları yeni randevular sadece uzmanın müsait olduğu ve müşteri ile mevcut bir ilişkisinin olduğu durumlarda oluşturulmalıdır. Randevular ayrıca talep tarihini izleyen 2 haftalık zaman aralığı için oluşturulmalıdır. Bununla birlikte, bu koşullarda çeşitli nüanslar vardır, örneğin 

• Öfkeli veya üzgün müşteriler sabahları da dahil olmak üzere daha erken randevular alabilir.
• İki haftalık zaman diliminin sonrası için randevu talep edilebilir.
• Bazı uzun vadeli müşteriler için, rezervasyon tamamlandıktan sonra kişiselleştirilmiş bir e-postanın gönderilmesi gibi özel hizmetler gerekebilir.

Yapay zeka genellikle birincil koşulları yerine getirerek görevi otomatikleştirecek şekilde eğitilebilir ancak nüansları profesyonel bir insan gibi ele alamaz. Bununla birlikte, bilişsel bilgi işlem, rezervasyon sırasında müşteri memnuniyeti hedefine ulaşmak için koşulları gerektiği gibi ayarlayabilen bir yapay zeka teknolojisidir. Örneğin, müşterinin mesajındaki duyguyu algılayıp bu kişinin rezervasyonlarına öncelik verebilir veya uzun vadeli bir müşterinin ihtiyaçlarını karşılamak için sabah saatlerinde erken randevu planlayabilir.

Doğal dil anlama (NLU), bir bilgisayar sisteminin veya yazılımının insan dilini anlama kabiliyetidir. Yazılımın sohbetteki niyeti ve duyguyu tanımasına ve gerçekçi konuşma etkileşimleri yoluyla son derece ilgi çekici kullanıcı deneyimleri sağlamasına olanak tanır. Örneğin, Alexa gibi asistanlar insan sesine yanıt verir; yapay zeka destekli sohbet robotları ise metin tabanlı konuşmalara katılır. Doğal dil anlama, bu sistemlerin insanlar tarafından oluşturulan herhangi bir konuşma girdisini alıp dahili bilgisayar dili söz dizimine dönüştürmesine ve girdiye dayalı olarak harekete geçmesine olanak tanır. Kullanıcılar, tercih ettikleri dili kullanarak makinelerle doğal olarak etkileşime girebilirler.

Çok modlu yapay zeka; metin, görüntü, ses ve video gibi birden fazla veri türünü işleyen, yorumlayan ve entegre eden bir yapay zeka sistemidir. İşletmelerde birçok iş akışı; altyazılı videolar, özgeçmiş içeren görüntüler veya ilgili tasarım planlarının olduğu sesli toplantı notları gibi birbiriyle ilgili çeşitli veri türleriyle karmaşık veri kümeleri oluşturur ve kullanır. Çok modlu yapay zeka, karmaşık analiz ve otomasyon amacıyla böylesine çeşitli ve zengin bir bilgi kümesini yorumlayabilir. Kuruluşlar yapılandırılmamış, çok modlu veri kaynaklarından doğru öngörüler elde etmek ve süreç verimliliğini artırmak için video analizi, belge işleme, içerik oluşturma ve benzer iş akışlarını kullanır.

SQL veri tabanı, satır ve sütun içeren tablolar olarak görselleştirilen bir veri koleksiyonudur. Veriler, veri özniteliklerini gösteren sütunlar ve verilerin ilgili olduğu varlığı veya nesneyi tanımlayan satırlarla bir elektronik tabloya benzer şekilde depolanır. Çoğu SQL veri tabanı, kullanıcı-veri etkileşimi için yapılandırılmış sorgu dilini (SQL) kullandığından bu isimle anılır. Tablolar arasındaki veri ilişkilerini depolayabileceğiniz için bunlar ilişkisel veri tabanlarıdır.

Örneğin, bir ürün tablosunda ürün adı, tür, maliyet gibi sütunlar vardır ve bir satır her ürün için değerler içerir. Müşteri tablosunda müşteri adları ve iletişim bilgileri içeren sütunlar vardır. Müşteri verilerini müşterilerin satın aldıkları ürünlerle ilişkilendiren üçüncü bir tablo oluşturabilirsiniz.

Veri mimarisi, bir kuruluşun veri toplama, yönetim ve kullanımını tanımlayan ve yöneten kapsayıcı çerçevedir. Günümüzde kuruluşlar, çeşitli veri kaynaklarından gelen büyük veri hacimlerine ve analiz, makine öğrenimi, yapay zeka ve diğer uygulamalar için bu verilere erişmek isteyen farklı ekiplere sahiptir. Modern veri mimarisi, veri güvenliği ve kalitesini sağlarken verileri erişilebilir ve kullanılabilir hale getiren uyumlu bir sistem sunar. Kuruluşların verileri departmanlar arasında kolayca taşımasına ve mevzuata uygunluğu tam olarak desteklerken gerçek zamanlı erişim de dahil olmak üzere ihtiyaç duyulduğunda erişilebilir olmasını sağlamasına olanak tanıyan politikaları, veri modellerini, süreçleri ve teknolojileri tanımlar.

Bağımsız yazılım satıcısı (ISV), temel donanım ve işletim sistemlerinden bağımsız yazılım ürünleri oluşturup satan bir kuruluştur. Bir yazılım çözümü tipik olarak satış veya finansal veri oluşturma ve yönetme gibi belirli bir müşteri sorununu çözer. Veri depolama, güvenlik veya kimlik doğrulamayı destekleyen altyapı yazılımı da olabilir. Satıcı, geniş bir müşteri tabanını hedeflemek için çeşitli donanım platformlarıyla yazılım uyumluluğu sağlar.

ISV'ler yazılımlarını kalıcı lisanslar, vadeli sözleşmeler veya Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) gibi farklı formatlarda satarlar. Yazılım, müşterilere lisanslanır ancak mülkiyet hakları ISV tarafından korunur.

Sohbet robotu, kullanıcıların ses veya metin aracılığıyla sohbet edebileceği bir program veya uygulamadır. Sohbet robotları ilk olarak 1960'larda geliştirildi ve bunları destekleyen teknoloji zamanla değişti. Sohbet robotları geleneksel olarak, kullanıcılarla sohbet etmek ve betik çalıştıran yanıtlar sağlamak için önceden tanımlanmış kuralları kullanır. Çağdaş sohbet robotları ise kullanıcıları anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak karmaşık sorulara çok kapsamlı ve doğru yanıtlar verebilir. Kuruluşunuz müşteri hizmetleri iş akışlarından DevOps yönetimine kadar her alanda iletişimi ölçeklendirmek, kişiselleştirmek ve geliştirmek için sohbet robotlarını kullanabilir.

Kurumsal yapay zeka (AI), büyük kuruluşlarda gelişmiş yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesidir. Yapay zeka sistemlerini prototipten üretime taşımak; ölçek, performans, veri yönetişimi, etik ve mevzuata uygunluk konularında çeşitli zorlukları beraberinde getirir. Kurumsal yapay zeka, büyük bir kuruluşta yaygın yapay zeka kullanımı için politikalar, stratejiler, altyapı ve teknolojiler içerir. Kurumsal yapay zeka, önemli yatırım ve çaba gerektirmelerine rağmen yapay zeka sistemleri daha yaygın hale geldiğinden, büyük kuruluşlar için önemlidir.