Robotlar verilerimizi sakladıktan sonra ne olacak?

Büyük veri yapan robot kavramı, teknolojinin müthiş değişimi ve gelişmesine rağmen, büyük bir olay. Küçük şirketler bile, her tür çevrimiçi kaynaktan elde edilen büyük miktarda bilgiyi toplamanın ve analiz etmenin peşinden koşmaya devam ediyor.

Robotlar verilerimizi sakladıktan sonra ne olacak?

Büyük veri kavramı, son zamanlarda popüler olsa da, uzun bir süredir robot dünyasının önemli bir parçası olmuştur. Robotların her zaman verilerle birlikte açıklanmasına hiç yabancı değiliz. Robot verisinde operasyonel tanım; duy, planla, hareket et olarak ifade edilir. Robotun çevresini yönlendirmesi için algılamaya ihtiyaç duyulur, böylelikle etrafında neler olup bittiğinin farkındadır ancak aynı zamanda robotun çevredeki mevcut yerleşiminin özveriliğini gerektirir. Karmaşık ortamlarda istenen amaç ve güvenilirlikle planlama yapmak gerekir. Planlanan hedeflere ulaşmak için planlı eylemlerin gerçekleştirilmesi ve izlenmesi gerekir. Tüm bu uygulamalar sırasında çok yoğun veri kullanımından söz edebiliriz. Mesafe ölçüm sensörleri, konum ve görsel sensörleri, büyük miktarlarda veri üreten çok yapısal algoritma yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yüzden robotlar, büyük veri olmadan büyük veri ile çalışma konusunda uzun bir geçmişe sahip değiller. Verileri anlama ve planlama ile görülenleri eylemlerle ilişkilendirmek, duy, planla, hareket et döngüsünün tüm aşamalarında verilerin ileri işlemden geçirilmesini ve analizini içerir. Teknoloji kullanımından, istatistikten, optimizasyonundan ve bilgisayar görüşünden analitik metodolojilere çok fazla güveniyoruz ve bunları uyguluyoruz. Bazen robotlar, başlangıçta ve daha sonra diğer uygulamalar için kullanılan eşzamanlı entegrasyon ve haritalama gibi belirli robotik problemleri çözmek için, başlangıçta tasarlanan orijinal tekniklerle karşılaşırlar. Robotun çevresini gözlemlemek ve modellemek için başlangıçta ayrı olan süreçler birleştirilir ve robotun kendi ortam modelindeki konumunu tahmin eder. Veri yönetimi dünyasında bulunduğunuz için, veri yönetiminin bitmediğini bilmeniz gerekir. Robotlarla veri kavramı bir endişe kaynağı olabilir çünkü çeşitli dağıtımlarda veri, yoğun işleri gerçekleştirmek için ayarlanması ve özelleştirilmesi gerekir. Finanstan perakendeye kadar pek çok alanda bu incelemenin yapılması gerekir. Veri yönetiminde, robotları kullanmak için ilginç yeni olasılıklar ortaya çıkıyor. Veri yönetimi, toplama ve iyileştirme işlemlerinde faydalanabilecek çok sayıda tekrarlayan görev içerir. Büyük veriyi, havuzlarına uygulamak, veri temizleme, normalleştirme, veri düzenleme ve meta verilerin oluşturulması veya güncellenmesi gibi işleri daha verimli hale getirir. Bu görevlerin hepsi son derece tekrarlayan ve aynı zamanda benzersiz olma eğilimindedir. Her veri erişim durumu, özel sebepler gerektirir. Veri girişi, manuel anahtarlama veya dosya gönderimi yerine kurumsal satın almalardan veya birleşme işlemlerinden elde edilen veriler gibi farklı veri depoları arasında veri geçişi gerektirir.

Gelişmiş işleme algoritmaları için zengin veri kaynakları sağlamak zorundayız. Toplama veri birleşimi, düzensizliklerin taranması ve tekrarlayan görevlerle veri kalitesinin iyileştirilmesi için zora girmesi demektir. Nesnelerin interneti içindeki makine kayıtları ve diğer sistem tarafından üretilen ham veriler gibi, yeni veri kaynaklarındaki verileri daha sağlıklı almak için kullanılacağını ifade etmek gerek.

Tüm veriyi topladık, sonra ne olacak ?

Robotik analiz, çoğu zaman yüksek hacimli tekrarlayan görevleri bulmak ve otomatikleştirmekle ilgilidir. Buna en iyi örnek veri girişi ve yönetimidir. Verileri girmek ve yönetmek için, bir insan kullanmak yerine, yazılım robotları, görevleri bağımsız olarak yapacak şekilde programlanmıştır. Robotlarla veri analizi yapmak, maliyeti düşürme, verimlilik, bilgi yönetimi ve organizasyon yapılarını revize etmede büyük fırsatlar sunar. Ne kadar çok veriye ve yönetmeye sahipseniz o kadar çok düzeyde karar verme ve optimizasyon süreçlerindeki boşlukları doldurmaya fırsat yaratır. Tüm bu süreçlerin sonucu olarak verimliliği arttırma fırsatınız olur. Robotik data yönetimi, organizasyonu tamamen izlemek ve belgelemek demektir. Veri robotik çözümü, iş akışına ilişkin derinlemesine bir inceleme ve belirli düzenlemelere uymak için bir yapı sağlar. En önemli yapı taşı ise, veri robotik yönetimi asla zamana ihtiyaç duymaz. Aynı iş hacmini daha kısa sürede yapar. Data yönetimi ve organizasyonunun etkileşimi ile, problem çözme ve karar verme gibi değerli olduğunu düşündükleri yapıların verimliliği artar. Buna ek olarak, diğer görevlerinde daha iyi veri sağladıkları ve yönettikleri için organizasyonu destekler ve üretkenliği tekrar arttırır. Gelecekte veri yönetimini robotlarla büyük rol oynayabilir ve robotların hızlı düşünmesi, kolay veri alması sayesinde her düzensiz şemada uygulanabilir, böylece veriler farklı yerlerden alınsa bile çözümlesi daha hızlı ve kolay olur. Şirket içi çalışanların hata payı daha yüksektir. Data yönetim robotları, tüm işlemler ve yapı ile iyi entegre edilirse hata payı ortadan kalkar. Data robotunun test edilmesi, eğitimi ve yönetilmesi için hala zamana ihtiyaç vardır. Bir şirket veya kuruluş, robotik data araçlarını kullanarak, bir işlem yapmak, verileri güncellemek, yanıtları hızlı şekilde yapmak ve diğer sistemlerle hızlı entegre kullanmak için data robotlarını yapılandırır. Bu süreç zarfında, daha hızlı çözüm, veri problemini çözmek ve araştırmak, ayrıca BT alt yapısını uzaktan yönetmek ve ölçeklenebilir bir data analizinin bakımını kolaylaştırır. Kısa süreli çözümleri ve aynı zamanda uzun vadeli talepleri insan ihtiyacı duymadan ve eğitim almadan çözümlemeyi sağlar. Tüm bu süreçlerin sonucunda şirket ve kurumlar için 3 faklı robotik data özelliğinden bahsedebiliriz. İlk olarak, robotlar, algoritma ve yapay zeka programlarını kullanarak, çözümledikleri verilerle, müşterilerilere ve kurumlara daha adil bir çözüm paketi sunar. İkincisi ise, bilgi güvenliği olmayan şirketlerin verisinin en ucuz ve güvenilir şekilde saklar ve yönetilmesini sağlar. Sonuncu özellik ise, robotlar, algoritma ve yapay zeka araçlarını kullanarak sadece merkezi bir ortamda çalışmak yerine entegre edildiği tüm yapının boyutuyla ilgilenir. Veri yönetiminin geleceği, yalnızca gelişen kavramların ve gelişen teknoloji ile ilgili değildir. Değişime uyum sağlayan insan yönetimi ve verinin üretilmesi ile ilgilidir.