نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در استارتاپ دانش بنیان

درک نیازهای تیم علوم داده

طبق مقاله اخیر بازرگانی دانشگاه هاروارد، انتظارات مدیران یک استارتاپ دانش بنیان از مسئولان ارشد داده، بیش از اندازه است. مسئولان ارشد داده در سازمان‌ها، مسئولیت‌های بسیاری دارند. با این حال اغلب اوقات در دستیابی به اهداف خواسته شده، مشکل به وجود می‌آید.

تیم‌های IT می‌توانند و باید به مدیر ارشد داده کمک کنند. با انجام این کار، به توجیه بودجه فناوری اطلاعات و تسریع در استقرار سامانه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) شرکت کمک می‌کند.

توماس دونپورت و رندی بین می‌نویسند:

در این مطالعه، مسئولان ارشد داده و نقش آن‌ها طی یک دهه گذشته بررسی شده است. ما هفت وظیفه اصلی آن‌ها را شناسایی کرده‌ایم. هریک به اندازه کافی متمایز هستند و انجام تمام آن‌ها برای یک فرد، بسیار دشوار یا غیرممکن است.

در این بخش برخی از وظایفی که تیم‌های فناوری اطلاعات می‌توانند در آن به مسئولان ارشد داده کمک کنند؛ فهرست شده است. با Rootlan همراه باشید.

مدیر ارشد داده و تحلیل

مدیر ارشد داده و تحلیل و آنالیتیکس کار سختی در تهیه دیتا و استفاده از جدیدترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی دارد. این اطلاعات اغلب در یک نوت بوک Jupyter که TensorFlow را روی یک کلاستر از سرورهای GPU اجرا می‌کند، بررسی می‌شود.

برای دستیابی به این هدف، تیم‌های علوم داده استارتاپ باید به طور مستقیم با زیرساخت ها کار کنند. واقعیت این است که تیم‌های علوم داده سرگرم مسائل مربوط به دیتا هستند. این متخصصین می‌خواهند تمرکز خود را بر روی علم داده حفظ کنند، نه زیرساخت‌ها.

بخوانید : راهنمای خریداران : سری های ۳۵۰X و ۵۵۰X

کارآفرین

تیم‌های علوم داده به سختی کار می‌کنند تا از داده‌ها برای هر محصول یا خدماتی که پشتیبانی می کنند، کسب سود کنند. فناوری اطلاعات باید به طور کامل از ارزش داده‌ها آگاه باشد. در نتیجه آن‌ها نیز می‌توانند زیرساخت‌ها و منابع انسانی اختصاص داده شده برای کمک به تیم علوم داده را توجیه کنند.

بنابراین، مهم است که بخش IT تبدیل به قهرمان استخراج ارزش از داده‌ها بشود. در نهایت راهی ایجاد می‌شود تا تفکرات مدیریت به عنوان بخشی از تحول دیجیتال گسترده به آن سازمان و شرکت‌های تابعه تزریق شود.

معمار داده

تیم علوم داده نیاز به پاک‌سازی دیتا، کاهش داپلیکیشن و دفرگمنتیشن دارند. به عبارت دیگر‌ آن‌ها نیاز به زیرساخت مناسب برای محاسبه، شبکه و ذخیره‌سازی دارند. فناوری اطلاعات می‌تواند این وظایف را برای کمک به استقرار موفق آن پیاده‌سازی کند.

مدیر ارشد داده

تیم‌های علوم داده باید مکانیزم‌های امنیتی مناسبی را برای اطمینان از استفاده از داده‌ها به روشی کنترل شده داشته باشند. به گونه‌ای که الزامات نظارتی برآورده شود. با سازوکارهای اجرای IT می‌توان سیاست صحیح را تنظیم و اجرا کرد.

فضای ابری می‌تواند بخش مهمی از زیرساخت یک استارتاپ دانش بنیان باشد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی با توجه به سهولت استفاده از آن، می‌توان چندین نسخه از دیتا را ایجاد و مشکلات داده را حل کرد. سیسکو معتقد است فناوری اطلاعات باید درگیر پروژه‌های علوم داده باشد تا اطمینان حاصل شود که مدیریت داده، چه به صورت پایه و چه از طریق رایانش ابری، به درستی اداره و مدیریت شود.

نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در استارتاپ دانش بنیان

نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در استارتاپ دانش بنیان