ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ಶಾಶ್ವತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವಿರಿ ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಕ್ಷಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿವೆ.
ನಿಮ್ಮ AI-ಚಾಲಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಮೈಲಿಗಲ್ಲು ಆದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು AI ತರಬೇತಿಯು ಲಾಂಚ್ ನಂತರ ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಾಳಜಿಯಿಂದ ಪೀಡಿತವಾಗಿವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಇಂದು ಚರ್ಚಿಸಲಿರುವ ಕಾಳಜಿ ಅದಲ್ಲ. ಈ ಕಾಳಜಿಯ ನಂತರ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಿದ್ದೇವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನೀವು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ.
ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ನಾವು ಇಂದು ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಲಿದ್ದೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ಮಾತನಾಡಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂಡಗಳು ಈ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಯಂತ್ರದ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ನಮಗೆ ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಯಂತ್ರದ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವ 5 ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವ 5 ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸವಾಲುಗಳು
ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಲು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ ಎರಡನ್ನೂ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿವೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಾಗ, ಆಂತರಿಕ ತಂಡಗಳನ್ನು ಮೀಸಲಿಟ್ಟಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಉದ್ದೇಶಗಳು, ಮುಖದ ಅಡೆತಡೆಗಳಂತಹವು:
- ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗಿ ತರಬೇತಿ
- ತಂಡಗಳಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸದ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದು
- ಮೈಕ್ರೋ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
- ಕ್ಷೀಣತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮರು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು
- ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು
- ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳ ನಿರ್ಮೂಲನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು
ಹಣಕಾಸಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
AI ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಜೆಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಟೆಕ್ ಸ್ಟಾಕ್, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಎಷ್ಟು ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಖರವಾದ RoI ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹತ್ತಿರ 26% ಕಂಪನಿಗಳು ಅಸಮರ್ಪಕ ಬಜೆಟ್ನಿಂದಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಾಹಸವು ಅರ್ಧದಾರಿಯಲ್ಲೇ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹಣವನ್ನು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಪಂಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಇಲ್ಲ ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಹಣವನ್ನು ಏನಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಇಲ್ಲ.
ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಉದ್ಯಮಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಯೋಜನೆಗೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಗಂಟೆಗೆ ಪಾವತಿಯ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು SME ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಲೋಪದೋಷದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಉದ್ದೇಶಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮಧ್ಯವರ್ತಿಗಳ ಪೂಲ್ ಅನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಬಜೆಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ
AI ಗಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಾಗ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅಲೆಯ ಮೇಲೆ ಸವಾರಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಜೀವನ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮುನ್ನುಗ್ಗುತ್ತಿವೆ. ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನ ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸವಾಲಾಗಿದೆ - ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು.
ಇದು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮಾನದಂಡಗಳ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾದ ನ್ಯಾಯಯುತ ಬಳಕೆಗೆ ಅನುಸರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ, ಡೇಟಾದ ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ, ಡೇಟಾ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅನಧಿಕೃತ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆ, ಫೈಲ್ಗಳ ಅಕ್ರಮ ಡೌನ್ಲೋಡ್ಗಳು, ಕ್ಲೌಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ತಡೆಯುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾನೂನುಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು
ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ - ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾದರಿಯು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮರಾಗಿದ್ದಾರೆ.
AI-ನೆರವಿನ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳು ನಾವು ಇಂದು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪಾಲುದಾರರ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ನಿಯೋಜನೆಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ನೀಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಇನ್ನೂ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಮಾನವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ತಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಲೇಬಲ್ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸದವರಿಗೆ, ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿವೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ -
- ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಡೇಟಾ - ಯಾರು ನೋಡಿದರೂ ಅದು ನಿಜ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ
- ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ - ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಹು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕೆಂಪು ಸೇಬಿನಂತೆ ಸೇಬು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಇದ್ದಾಗ ವಿಷಯಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತವೆ. ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಹಾಸ್ಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕಾಮೆಂಟ್ ವ್ಯಂಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಅಭಿನಂದನೆಯೇ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಸಾಕಷ್ಟು ಬುದ್ಧಿವಂತರಾಗಿರಬೇಕು. ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಹು ಕಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಮನಸ್ಸುಗಳು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಒಂದು ತಂಡವು ಒಮ್ಮತಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಬರುತ್ತದೆ?
ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆಯನ್ನು ತರುವ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಹೇಗೆ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದು?
ಅಪ್ ಸುತ್ತುವುದನ್ನು
ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಗಾಧವಾಗಿದೆ, ಸರಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಪ್ರತಿದಿನ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವೇ? ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದ ಕಾಳಜಿಗಳು ಸ್ಥಿರತೆಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸವಾಲಿನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ. ಈ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಹಲವು ಇವೆ.
ಆಶಾದಾಯಕವಾಗಿ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು. ಒಳ್ಳೆಯದು, ಯಾವಾಗಲೂ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ (ಶೇಪ್) ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
