AI üçün strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış verilənlər sistemlərinizin necə səmərəli şəkildə öyrəndiyini, proqnozlaşdırdığını və məzmun yaratdığını müəyyən edir. Strukturlaşdırılmış verilənlər sətrlərə və sütunlara bölünərək ənənəvi maşın öyrənmə modellərinə nümunələri müəyyən etmək üçün aydın xəritə təqdim edir. Əksinə, strukturlaşdırılmamış verilənlər daha mürəkkəb emal tələb edən mətn, şəkillər və audiodan ibarətdir. Bu fərqi başa düşmək istər proqnozlaşdırıcı mühərrik, istərsə də generasiya köməkçisi qurmağınızdan asılı olmayaraq, xüsusi biznes məqsədləriniz üçün düzgün alətlərin tətbiqi vacibdir.
Verilənlər strukturunda əsas fərq nədədir?
Fundamental fərq məlumatların əlçatanlığında və təşkilindədir. Strukturlaşdırılmış verilənlər hər bir sahənin əvvəlcədən təyin olunduğu əlaqəli məlumat bazalarında yerləşir, məsələn, müştərinin alış tarixçəsi və ya SQL cədvəlindəki inventar sayları. Bu format kəmiyyət təhlili üçün mükəmməldir, çünki hər bir giriş aydın şəkildə etiketlənir və standart alqoritmlər üçün əlavə şərh tələb etmədən təhlil etmək asandır. Siz bunu cədvəl tətbiqində abunəliyin ləğvi nisbətlərini hesablamaq və ya aylıq təkrarlanan gəliri izləmək üçün istifadə edə bilərsiniz.
Strukturlaşdırılmamış verilənlər isə əvvəlcədən təyin edilmiş heç bir modelə malik deyil və bu, sadə maşınların onu birbaşa oxumasını çətinləşdirir. Buraya e-poçtlar, sosial media şərhləri, video fayllar və PDF sənədləri daxildir. Bu verilənlər böyük miqdarda keyfiyyət məlumatı ehtiva etsə də, cədvəlin sərt çərçivəsindən məhrumdur. Əgər minlərlə müştəri xidməti müraciətini kateqoriyalara ayırmaq istəyirsinizsə, xam mətn məzmunu təmin edir, lakin strukturlaşdırılmamış xaosdan məna və niyyət çıxarmaq üçün yüksək səviyyəli emal qabiliyyətinə ehtiyac duyur.
AI modelləri bu müxtəlif növləri necə emal edir?
AI modelləri ümumiyyətlə məlumat növlərini necə idarə etdiklərinə görə ixtisaslaşıblar. LLM-lər strukturlaşdırılmamış mətnin emalında üstündür, ənənəvi ML modelləri isə proqnozlaşdırma tapşırıqları üçün tez-tez strukturlaşdırılmış cədvəl məlumatlarına güvənirlər. Bu ayrı-seçkilik o deməkdir ki, model seçimini verilənlər formatınızla uyğunlaşdırmalısınız. Strukturlaşdırılmamış mətni ədədi reqressiya üçün nəzərdə tutulmuş modelə məcbur etməyə çalışsanız, sistem ehtiyac duyduğunuz nümunələri müəyyən edə bilməyəcək.
Məsələn, müştəri üçün reklam xərcləri məlumatlarını idarə edən ajiensiya keçmiş büdcə bölgülərinə əsasən gələcək performansı proqnozlaşdırmaq üçün strukturlaşdırılmış məlumatlardan istifadə edəcək. Model proqnoz yaratmaq üçün Tarix, Kampaniya ID, Xərc və Dönüşüm Sayı kimi sütunlara baxır. Əgər həmin agentlik yüzlərlə e-poçtdan müştəri rəylərini ümumiləşdirmək istəsə, o, strukturlaşdırılmamış formatlarda tapılan insan nitqinin və kontekstinin nüanslarını idarə edə bilən dildə əsaslanan modelə keçməlidir.
Hansı məlumat növünə üstünlük verməlisiniz?
Seçim tamamilə sizin məqsədinizdən və mövcud boru kəmərindən asılıdır. Bir çox təşkilatlar məlumat bazalarında artıq mövcud olanlarla suallarına cavab verə biləcəklərini görmək üçün mövcud aktivlərini qiymətləndirməklə başlayır. Əgər keçən rübdə ən çox məhsul kateqoriyasının satılması kimi sadə tendensiyalar axtarırsınızsa, strukturlaşdırılmış verilənləri emal etmək adətən daha sürətli və ucuzdur. O, etibarlıdır və Looker və ya Tableau kimi mövcud biznes kəşfiyyatı alətlərinə yaxşı uyğun gəlir.
Əgər məqsədiniz əhval-ruhiyyəni başa düşmək və ya brend mesajınızın yaradıcı variasiyalarını yaratmaqdırsa, strukturlaşdırılmamış mənbələrə baxmalısınız. Bu proses daha intensivdir, çünki xam mətnini modelin hesablaya biləcəyi bir şeyə çevirmək üçün vektorlaşdırma və ya təbii dil emalı kimi üsullar tələb edir. Növbəti layihəniz üçün hansı yola üstünlük verəcəyinə qərar verərkən aşağıdakı amilləri qiymətləndirməlisiniz:
- Mövcud məlumatların həcmi: Strukturlaşdırılmamış məlumatların yüksək həcmi əhəmiyyətli hesablama resursları tələb edir.
- Biznes məqsədinin aydınlığı: Proqnozlaşdırıcı məqsədlər strukturlaşdırılmış verilənlərə üstünlük verir, yaradıcı və ya təsviri məqsədlər isə strukturlaşdırılmamış verilənlərə üstünlük verir.
- Texniki resurslar: Komandanızın SQL və cədvəl təhlili və ya NLP və LLM sorğu mühəndisliyi təcrübəsi varmı?
- Gecikmə tələbləri: Real vaxt strukturlaşdırılmış yeniləmələrin həyata keçirilməsi adətən real vaxtda strukturlaşdırılmamış məzmunun generasiyasından daha sürətli olur.
Alien Road strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatları necə tətbiq edir
Alien Road müştəri ehtiyaclarından asılı olaraq hər iki məlumat növünü birləşdirən aydın boru kəməri yaratmaqla işləyir. Tipik əməkdaşlıqda biz boşluqları müəyyən etmək üçün müştərinin cari verilənlər infrastrukturunun auditi ilə başlayırıq. E-ticarət mağazaları olan müştərilər üçün biz proqnozlaşdırıla bilən proqnozlaşdırma modelləri qurmaq üçün tez-tez Shopify və ya Google Ads-dən strukturlaşdırılmış məlumatları əldə edirik. Biz bunu ROAS və ya müştəri əldə etmə dəyəri kimi performans ölçüləri üçün baza xətti yaratmaq üçün istifadə edirik.
Strukturlaşdırılmış təməl möhkəm olduqdan sonra strategiyanı təkmilləşdirmək üçün strukturlaşdırılmamış verilənləri əlavə edirik. Fəaliyyətə yararlı fikirlər və ya yaradıcı reklam nüsxəsi yaradan LLM-lərə daxil olmaq üçün müştəri rəylərini, daxili görüş transkriptlərini və bloq məzmununu götürürük. Bunları birləşdirməklə biz yaradıcı istiqamətin həmişə rəqəmsal performans məlumatları ilə dəstəklənməsini təmin edirik. Bu yanaşma dildə əsaslanan generasiya çevikliyini qoruyub saxlamaqla yanaşı, kampaniyaları reallıqda saxlayır.
Məlumatların hazırlanmasında ümumi tələlər hansılardır?
Əsas problemlərdən biri, xüsusilə strukturlaşdırılmamış mənbələrlə məlumatların toplanmasında ardıcıllığın olmamasıdır. Komandanız müştəri rəylərini dörd müxtəlif platformada on müxtəlif formatda saxlayırsa, model ümumi dil tapmaqda çətinlik çəkəcək. Ümumi model odur ki, komandalar məlumatların təmizlənməsinə modeli faktiki öyrətməkdən daha çox vaxt sərf edirlər. Strukturlaşdırılmamış olsalar belə, girişlərinizi metadata ilə etiketləməklə və ya ardıcıl qeyd sistemindən istifadə etməklə standartlaşdırmalısınız.
Başqa bir ümumi səhv qabaqcıl AI tapşırıqlarına keçməzdən əvvəl strukturlaşdırılmış məlumatların keyfiyyətinə məhəl qoymamağı əhatə edir. Məlumat bazanız sıfır dəyərlər, dublikat sətirlər və ya köhnəlmiş qeydlərlə doludursa, proqnozlaşdırma modeliniz qeyri-dəqiq nəticələr verəcəkdir. Avtomatlaşdırma mühərrikinə daxil etməyə çalışmazdan əvvəl həmişə SQL məlumat bazalarınızı və ya CSV ixraclarınızı təmizləyin. Layihənizə başlamazdan əvvəl bu elementləri yoxlamaqla nəticələrinizi yaxşılaşdıra bilərsiniz:
- Əsas performans sütunlarınızda əskik dəyərləri yoxlayın.
- Bütün qeydlərdə ardıcıl olmasını təmin etmək üçün tarix formatlarını yoxlayın.
- Proqnozlaşdırma modelinizin nəticələrinə xələl gətirə biləcək dublikat girişləri silin.
- Strukturlaşdırılmamış mətnin lazımsız HTML və ya formatlaşdırma etiketlərindən təmizləndiyinə əmin olun.
- Tam məlumat dəstinə miqyas verməzdən əvvəl məlumatların kiçik nümunə ölçüsünü sınayın.
Hər iki məlumat növünü nə vaxt birləşdirməlisiniz?
Məlumat növlərini birləşdirmək avtomatlaşdırılmış qərarlarınıza kontekst təmin etmək istədikdə idealdır. Məsələn, müəyyən bir bölgədə satışların azaldığını müəyyən etmək üçün strukturlaşdırılmış məlumatlardan istifadə edə bilərsiniz və sonra səbəbi müəyyən etmək üçün həmin bölgədən dəstək jurnalları üzrə strukturlaşdırılmamış təhlildən istifadə edə bilərsiniz. Bu hibrid yanaşma sizə həm ‘nə’, həm də ‘niyə’ verir ki, bu da hər hansı bir məlumat növündən öz-özünə daha faydalıdır.
Bir çox qabaqcıl marketinq komandaları artıq müştəri səyahətlərini fərdiləşdirmək üçün bu üsuldan istifadə edirlər. Strukturlaşdırılmış davranışı (kliklənmələr və satınalmalar) strukturlaşdırılmamış üstünlüklərlə (axtarış sorğuları və ya sorğu cavabları) xəritələşdirməklə sistem yüksək səviyyədə uyğun məzmun təklif edə bilər. Bu, konversiyaya daha birbaşa yol yaradır. Bu, süni intellektinizi yalnız geniş spektrlərə deyil, həm də fərdi istifadəçi ehtiyaclarına daha ağıllı və həssas hiss etdirməyin etibarlı yoludur.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Cari məlumat mənbələrinizi kateqoriyalara ayırmaqla başlayın. Komandanızın istifadə etdiyi hər bir alətin sadə siyahısını yaradın və onun strukturlaşdırılmış cədvəl məlumatları, yoxsa strukturlaşdırılmamış məzmun yaratdığını müəyyənləşdirin. Bu siyahıya sahib olduqdan sonra həll etmək istədiyiniz bir xüsusi problemi seçin, məsələn, reklam hədəfləməsini yaxşılaşdırmaq və ya e-poçt cavablarını təhlil etmək. Daha qabaqcıl inteqrasiyalara keçməzdən əvvəl təməlinizin təmiz olmasını təmin edərək, səylərinizi hər dəfə bir məlumat növünə yönəldin.
Məsələn, strukturlaşdırılmış məlumatlara diqqət yetirməyə qərar versəniz, vaxtınızı son altı ayın kampaniya performansının təmiz ixracını qurmağa sərf edin. Əgər strukturlaşdırılmamış seçimi seçirsinizsə, ən yaxşı nəticə göstərən sosial media yazılarından bir dəst toplamaq və hansı ümumi mövzuların ortaya çıxdığını görmək üçün onları LLM ilə sınamağa başlayın. Məlumatların öz mürəkkəbliyinə görə həddən artıq yüklənməmək üçün əhatə dairəsini kiçik saxlayın. Bu kiçik, qəsdən addımlaratmaqla siz süni intellekt tətbiqinizin real nəticələrə diqqət yetirməsini təmin edirsiniz.
Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası · AI Optimizasiyası