SAS, Yapay Zekaya Hazır Data İdaresini İleri Taşıyor

Entegre analitik ve yapay zeka odaklı otomasyon; kurumların datayı muteber yapay zekâ için ölçekli biçimde hazırlamasına, yönetmesine ve kullanıma almasına yardımcı oluyor.

 İşletmeler yapay zekayı operasyonel hale getirmek için süratle ilerlerken, birçok kurum modüllü bilgi ortamları ve manuel data mühendisliği süreçleri nedeniyle darboğaz yaşıyor. Ayrıyeten mevcut yönetişim modelleri, yapay zeka dayanaklı karar alma süreçlerinin gereksinimlerini karşılamakta yetersiz kalıyor.

Yapay zeka yetkinlikleri süratle gelişirken, bu teknolojilerin inançlı ve muteber halde devreye alınmasını sağlayacak data temelleri tıpkı süratte ilerlemiyor. Bu durum projelerin gecikmesine, risklerin artmasına ve yapay zeka teşebbüslerinin üretim basamağına geçmekte zorlanmasına yol açıyor.

SAS, analitik, otomasyon ve yapay zeka uygulamaları için bilgiyi hazırlamaya, yönetmeye ve etkin hale getirmeye yardımcı olmak hedefiyle geliştirilen, SAS® Viya® veri ve yapay zeka platformu üzerinde çalışan bulut tabanlı SAS Veri Management çözümünü duyurdu. SAS; yönetişim, bilgi soy izlenebilirliği (data lineage) ve performans yetkinliklerini direkt bilgi iş akışlarına entegre ederek kurumların itimat ve denetimi kaybetmeden yapay zeka projelerini ölçeklendirmesini sağlıyor.

Öne çıkan yeni ve genişletilmiş yetkinlikler şunlardır:

SAS Data ve Yapay Zeka Stratejisi Kıdemli Yöneticisi Alyssa Farrell, hususla ilgili yaptığı açıklamada şunları söyledi: “Kuruluşlar, insan müdahalesinin daha hudutlu olduğu casus tabanlı yapay zeka iş akışlarına yöneldikçe, çağdaş bilgi platformları kritik bir muhtaçlık haline geliyor. SAS olarak, kurumların data altyapılarını modernize etmesine, karmaşıklığı azaltmasına ve yapay zekadan elde edilen pahası artırmasına yardımcı olarak data idaresini yapay zeka çağı için yine tanımlıyoruz. Bunu yaparken yönetişim ve inanç ögelerini da altyapının merkezine yerleştiriyoruz.”

Güven temelli ve bütünleşik bilgi yönetimi

IDC ve SAS tarafından gerçekleştirilen global araştırmaya göre kurumların %49’u, merkezi olmayan yahut gereğince optimize edilmemiş bulut data ortamlarını yapay zeka dönüşümünün önündeki en büyük pürüz olarak görüyor. Bunu %44 ile yetersiz bilgi yönetişimi süreçleri izliyor. Kesim analistleri de bu probleme dikkat çekiyor. Gartner, yapay zeka teşebbüslerinin %60’ının yapay zekaya hazır data eksikliği nedeniyle başarısız olacağını öngörüyor.

SAS Viya üzerindeki bilgi idaresi tahlilleri, yönetişim ve denetlenebilirliği bir uyumluluk zaruriliği değil, temel bir tasarım prensibi olarak ele alarak bu zorlukları gideriyor. SAS; denetim sistemlerini birbirinden kopuk araçların üzerine bir katman olarak eklemek yerine; data erişimi, hazırlığı ve aktifleştirilmesi süreçlerine bilgi izlenebilirliği ve şeffaflığı direkt dahil ederek kurumların muteber ve denetlenebilir bir temel oluşturuyor.

Analitiği bilgiye taşıyan yaklaşım

Pek çok kurum için analitik ve yapay zekayı ölçeklendirmek, bugüne kadar datanın farklı platformlar ortasında taşınmasını ve çeşitli ortamlarda çoğaltılmasını gerektiriyordu. Bu durum gecikmelere, maliyet artışına ve yönetişim risklerine neden oluyordu. SAS Veri Management ise farklı bir yaklaşım benimseyerek analitik ve yapay zekayı bilginin bulunduğu ortama taşıyor.

Bu yaklaşımın en değerli örneklerinden biri olan SAS SpeedyStore, SAS Viya ile sıkı entegre çalışan yüksek performanslı ve bulut tabanlı bir analitik bilgi platformu olarak öne çıkıyor. Analitik ve yapay zekayı dağıtık bilgi yapılarının yanında çalıştıran SAS SpeedyStore, bilgi taşınmasını minimize ederken performansı artırıyor ve kurumların gereksinim duyduğu bilgi izlenebilirliği ile denetlenebilirliği koruyor.

SAS, bu yaklaşımı sırf kendi bilgi platformuyla hudutlu tutmuyor. SAS Veri Accelerator çözümü sayesinde SAS analitik yetkinlikleri, kurumların halihazırda kullandığı önde gelen bulut data ortamları içinde direkt çalışabiliyor. Büyük ölçekli bilgi ambarları ve lakehouse mimarileriyle uyumlu çalışan tahlil; gecikmeyi azaltıyor, maliyetleri düşürüyor ve datayı bulunduğu yerde işleyerek güvenliği artırıyor. Ayrıyeten SAS Viya, DuckDB üzere çağdaş gömülü analitik motorlarını destekleyerek Parquet, CSV ve JSON üzere açık data formatlarının yönetişim denetimli iş akışları içinde süratli ve mahallî biçimde tahlil edilmesini sağlıyor.

Veri idaresini dönüştüren  ajan tabanlı yapay zeka çözümleri

Kurumlar karar süreçlerini ve iş akışlarını otomatikleştirmek için ajan tabanlı yapay zeka ve copilot tahlillerini kullanmaya başladıkça, bu sistemleri besleyen bilginin kalitesi ve yönetişimi daha da kritik hale geliyor. Pek çok yapay zeka asistanı sadece bilgi hazırlandıktan sonra devreye girerken, bu durum inanç, izlenebilirlik ve kontrol açısından kıymetli boşluklar yaratabiliyor. SAS ise farklı bir yaklaşım benimseyerek yapay zeka dayanaklı yardım sistemlerini direkt bilgi ömür döngüsünün merkezine konumlandırıyor. Böylelikle yapay zekanın ölçekli biçimde itimatla kullanılabilmesi için kritik temel karar süreçleri daha sağlıklı yönetilebiliyor.

SAS’ın sunduğu casus tabanlı yapay zeka ve Copilot; kurumların bilgiyi anlamasına, hazırlamasına ve analitik, otomasyon ya da yapay zeka uygulamalarında inançlı biçimde kullanmasına dayanak oluyor. Yönetişim denetimli data iş akışları içinde çalışan bu yetkinlikler, manuel iş yükünü azaltırken şeffaflık ve denetimin korunmasına yardımcı oluyor.

SAS Viya Copilot for Veri Discovery, kullanıcıların yönetişim denetimli bilgi ve analitik varlıklarını doğal lisan kullanarak keşfetmesini sağlıyor. Böylelikle kullanıcılar hangi datanın mevcut olduğunu, nasıl kullanılabileceğini ve emniyetli olup olmadığını saniyeler içinde anlayabiliyor; bilgi keşif süreçleri günler yerine saniyeler içinde tamamlanabiliyor.

SAS Viya Copilot for Code Assistance ise yapay zeka takviyeli geliştirme tecrübesini direkt SAS Studio ortamına taşıyor. Geliştiriciler, yönetilen geliştirme ortamından ayrılmadan doğal lisan aracılığıyla SAS ve Python kodlarını yazabiliyor, anlayabiliyor ve güzelleştirebiliyor. Bu sayede geliştirme süreçleri hızlanırken insan kontrolü korunuyor.

SAS Veri Maker veri erişim kısıtlarını aşmak için yüksek doğrulukta sentetik data üretiyor. Gerçek bilginin istatistiksel, ilişkisel ve zamansal özelliklerini yansıtan bu sentetik bilgi; zımnilik, denetlenebilirlik ve regülasyonlara uyumluluk ihtiyaçlarını koruyarak grupların hassas dataları açığa çıkarmadan geliştirme, test ve iş birliği süreçlerini yürütmesine imkan tanıyor.

 

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı