Yapay Zeka İçin Veri Hazırlığı

Veri, kullanım hakkı kanıtı, kritik kesit kalitesi, data lineage ve adı belli bakım sorumlusu aynı kabul kararını desteklediğinde AI görevi için hazır sayılıyor.

Veriyi kaynağı, erişimi, kritik kesitlerdeki kalite durumu, data lineage'ı ve bakımıyla birlikte ele alıyoruz. Kullanım hakkına dair mevcut kanıt yetkili hukuk değerlendiricinize gidiyor. Veri sorumlunuz ise kalan açıkların kabul koşullarını karşılayıp karşılamadığına karar veriyor. Son kayıt size kaynak ve data lineage haritasını, kritik kesit karnesini, kullanım hakkı dosyasını ve yeniden test noktaları belli iyileştirme listesini veriyor.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Yapay Zeka İçin Veri Hazırlığı illüstrasyonu: sistemleri ve veriyi bir hazırlık kontrol listesine göre değerlendiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Findeks
  • Sigortam.net
  • TRT
  • Dalin
  • Desa
  • Yatsan
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • Abdi İbrahim

Adımların sırası ve her adımı kimin onayladığı

Çalışma şeklimiz

Veriyi kaynağından amaçlanan kullanıma kadar izliyor, hak, kalite ve bakım sorularını görünür tutuyoruz.

  1. Kaynakları ve erişimi izleyin

    Her kaynağın sorumlusunu ve data lineage'ını izliyor, eldeki onay veya kullanım hakkı kanıtını, erişim yolunu ve yenileme sürecini aynı envanterde topluyoruz. Her kaynağın tanımlanabilir, incelemeye açık ve doğru sorumluya bağlı olduğunu veri sorumlunuz onaylıyor.

  2. Kritik kesitleri profilleyin

    Temsili veriyle kritik kesitleri ayrı profilliyor, kalite, kapsama, yanlılık, sızıntı ve veri bölme riskini bu ayrım üzerinden değerlendiriyoruz. Toplu sonuç iyi görünse bile hangi kritik kesitin iyileştirme gerektirdiğine veri sorumlunuz karar verir.

  3. Bakımı ve kabul sınırlarını test edin

    Güncellik ve data lineage kanıtını kabul sınırlarıyla karşılaştırıyor, teslimden sonra bunları kimin sürdüreceğini de netleştiriyoruz. Bu değerlendirmeden sonra güncelliği ve data lineage'i kimin sürdüreceğini veri sorumlunuz onaylar.

  4. İyileştirme sorumlularını atayın

    Açık kalan kullanım hakkı, erişim, kritik kesit, data lineage ve bakım bulgularını kabul koşulu ve yeniden test noktası belli işlere ayırıyoruz. Veri ilerlemeden önce kritik her açığı kimin kapatacağını veri sorumlunuz adlandırır.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Toplu sonuç tek başına sunulmuyor. Kritik kesit bulguları, kullanım hakkı soruları ve bakım sorumlulukları aynı veri kaydında izlenebiliyor.

  • Dataset

    Veri envanteri ve data lineage

    İlgili kaynakları, sorumluluğu, data lineage'ı, erişim yollarını, sonraki kullanımı ve bilinen data lineage açıklarını ortaya koyar.

  • Pano

    Kritik kesit kalite ve kapsama karnesi

    Gerçek ve kritik kesitlerde gözlenen kalite, kapsama, yanlılık, sızıntı ve veri bölme riski bulgularını bir araya getirir.

  • Risk kaydı

    Kullanım hakkı kanıtı ve açık sorular dosyası

    Elde olan kullanım hakkı kanıtını, erişim kısıtlarını, açık kalan soruları, değerlendiricileri ve istisna kararlarını bir araya getirir.

  • Yol haritası

    Veri kabul sınırları içeren iyileştirme listesi

    Her veri açığı için önceliği, sorumluyu, kabul koşulunu ve yeniden test ihtiyacını kayda alır.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

AI görevi, kaynağı belirsiz, kullanım hakkı açıkta, kritik kesitleri zayıf veya bakım sorumlusu olmayan veriye dayanacaksa bu inceleme gerekir.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • AI görevi belli, ama ekipler hangi kaynağın nerede kullanıldığı ve göreve hangi erişim yolundan girdiği konusunda uzlaşamıyor.
  • Örnek veri mevcut, ama sorumluluk kayıtları, erişim yolları ve yenileme süreçleri veriyi kimin sürdürdüğü konusunda çelişiyor.
  • İstisnalar veri sorumlusuna ulaşıyor, ama hangi hak, kritik kesit veya data lineage açığının kabulü durdurduğu yazılı değil.
  • Bir kaynak AI görevinde kullanılıyor, ama data lineage'ı, kullanım hakkı kanıtı veya erişim sorumlusu tek envanterde izlenemiyor.
  • Toplu kalite sonucu iyi görünüyor, ama kritik kesitlerin kapsama, yanlılık, sızıntı ve veri bölme riski ayrı profillenmiyor.
  • Güncellik ve data lineage bir kez kontrol ediliyor, ama teslimden sonra korunacak sınırlar adı belli bir bakım sorumlusuna bağlanmıyor.
  • Veri açıkları biliniyor, ama iyileştirme listesinde her kritik iş için sorumlu, kabul koşulu veya yeniden test noktası bulunmuyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Kullanım hakları için hukuki veya düzenleyici onay istiyorsunuz. Biz eldeki kanıtı kaydediyoruz, yeterlilik kararını yetkili hukuk değerlendiriciniz veriyor.
  • Eksik verinin tedarik edilmesini veya production veri hattının işletilmesini bekliyorsunuz. İkisi de bu hazırlık incelemesinin dışında kalıyor.
  • Toplu kontrollerin her grup ve koşulu güvenli kılmasını bekliyorsunuz, ama başarısız bir kritik kesit veri kabulünü yine durduruyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Tavsiye veren ekip aynı zamanda kuruyor

Zeo 2011'den bu yana 500'den fazla markayla çalıştı. AI'ın işinizin neresine uyup neresine henüz uymadığına karar verirken aynı masada, production'da AI sistemleri kuran ve işleten kıdemli mühendisler ve stratejistler oturuyor. Verdiğimiz tavsiye de gerçekten çalışan sistemlerden gelen deneyime dayanıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıCan MutioğluOpenAI Modelleri ve OpenAI API KullanımıYazıDidem HimmetliVeri Analizinde Yapay Zeka Asistanlarının Gücünü En Üst Düzeye ÇıkarmaVideoYiğit KonurFrom SEO to AI: Building Dashboards and Tools with Claude + GPT-4 + Cursor, Yiğit Konur, Wope

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Airtable

    Sorumlulukları, kullanım haklarını, açıkları ve kabul koşullarını izliyor

  • DVC

    Kaynak ve dönüşüm sürümlerini değerlendirilen task dataset'ine bağlıyor

  • Giskard

    Veri zayıflıklarının önemli AI davranış hataları üretip üretmediğini test ediyor

  • Jupyter

    Veri kalitesini toplam ortalamalar yerine kritik kesitlerde profilliyor

  • Tonic

    Production kayıtları taşınamadığında gizliliği koruyan temsili test verisi oluşturuyor

Sonraki adım

Bu veri AI görevini taşıyabilir mi, kanıtıyla inceleyelim

AI görevini, örnek veriyi ve kaynaklardan sorumlu kişileri paylaşın. Neyin bugün kabul edilebildiğini, neyin hukuk incelemesi, iyileştirme veya bakım sorumlusu beklediğini gösterelim.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Hangi girdileri ve erişimleri hazırlamanız gerekir?

Hedef AI görevi, kaynak envanterleri, örnek veri, sorumluluk ve kullanım hakkı kayıtları, erişim yolları, yenileme süreçleri ve kalite beklentileri gerekiyor. Hassas içeriği incelemeden önce amacı, erişim sınırını, saklama kuralını ve sorumlusunu netleştiriyoruz.

Değerlendirme sırasında AI agent'larından nerede yararlanıyoruz?

Onaylı çalışma alanında envanterleri düzenleyebilir, şemaları karşılaştırabilir, kapsama açıklarını işaretleyebilir ve profil özetleri hazırlayabilirler. Kaynakları, hesaplamaları, etiketleri ve sonuçları adı belli uzman doğrular. Veri kullanım onayı ve kabul kararı insanlara aittir.

Hazırlık kararında hangi ölçüler daha fazla ağırlık taşıyor?

Yetkili kaynak kapsamasına, kritik kesit bazında kalite sınırı geçiş oranına, kullanım hakkı ve erişim hazırlığına, data lineage ile güncelliğin sorumlu kapsamına bakıyoruz. Güçlü bir toplam sonuç, eksik bir grubu, açık bir kullanım hakkını ya da bakım sorumlusu olmayan bir kaynağı geçersiz kılamaz.

Bu değerlendirmenin garanti sınırı nerede?

Hukuki onay vermez, model performansını garanti etmez ve bakım yapılmadan verinin hazır kalacağını vaat etmez. Üzerinde anlaştığımız AI görevi için elde olan kanıtı, açık riskleri, kabul sınırlarını ve iyileştirme sorumlularını kayda geçirir.