ಲಾಭಗಳು:
- KVKK ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತಾ ತತ್ವಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ MIS ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಸವಲತ್ತು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ನೈತಿಕತೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಅನುಮೋದನೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ MIS-AI ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಯಾವ ಹೇಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ?
- A) AI ಕರಡುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ✔ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿಯಮವು ನೈಜ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮಾನವನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ
- ಬಿ) AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕದ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ನೇರವಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು
- ಡಿ) ಹಣಕಾಸು-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ, AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು, SQL ಮತ್ತು ವರದಿಗಳಂತಹ ಮಧ್ಯಂತರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಈ ಕರಡುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಗೆ AI ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿಲ್ಲ.
2. ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ 'ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೇಗವಾಗಿರಬೇಕು' ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
- ಎ) ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅದನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ✔
- ಸಿ) ಇದು ಹಲವಾರು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರಣ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವುದಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಇದು ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. 'ಫಾಸ್ಟ್' ಎಂಬುದು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ; ಸಂಖ್ಯೆ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮೂಲಕ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಅಗತ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. 'ಸರಾಸರಿ ಲೋಡ್ನಲ್ಲಿ 2 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ'). ಅಳೆಯಲಾಗದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
3. ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಡೇಟಾ ನಕಲು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನವೀಕರಣ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ ✔
- ಸಿ) ಯಾವಾಗಲೂ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಫೈಲ್ಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
- ಡಿ) ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬೋರ್ಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವುದರಿಂದ ನವೀಕರಣ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ವರದಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು ಗುರಿಯಲ್ಲ; ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ 'ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಮಾರಾಟ ಹೆಚ್ಚಿದೆ, ಹಾಗಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ' ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯವೇನು?
- ಎ) ಕಾರಣದೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವುದು; ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಟಿಸುವುದರಿಂದ ಒಬ್ಬರು ಇನ್ನೊಬ್ಬರನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ✔
- ಬಿ) ಚಾರ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ತಪ್ಪಾದ ಆಯ್ಕೆ
- ಸಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಬೋರ್ಡ್ ಹಲವಾರು ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಇದು ಕಾರಣದೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚಲಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮೂರನೇ ಅಂಶ (ಉದಾ. ಸೀಸನ್, ಪ್ರಚಾರದ ಅವಧಿ) ಎರಡನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. MIS ಪರಿಣಿತರು AI- ರಚಿತವಾದ ನಿರೂಪಣೆಯ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಬಲೆಗೆ ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕಾರಣವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
5. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ನಲ್ಲಿ, RPA (ರೊಬೊಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಟೊಮೇಷನ್) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, RPA ಯಾವ ಹಂತದ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಹಂತಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ವಿಭಿನ್ನ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ನಿಯಮಿತ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳು ✔
- ಸಿ) ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹಾನುಭೂತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಮಗಳು
- ಡಿ) ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತಗಳು
ವಿವರಣೆ: ನಿಯಮಿತ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ RPA ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ: ಒಂದು ಪರದೆಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ನಮೂದಿಸುವುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತೀರ್ಪು, ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ.
6. ERP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಏಕೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು?
- ಎ) ERP ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- ಬಿ) ERP ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ; ತಪ್ಪು ನೇರ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ✔
- ಸಿ) ERP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಎಐ ಇಆರ್ಪಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ERP; ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ, ದಾಸ್ತಾನು, ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ವೇತನದಾರರಂತಹ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ದೋಷವು ಹಣಕಾಸಿನ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್, ಪಾವತಿ ಅಥವಾ ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
7. CRM ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ MIS ತಜ್ಞರು ಗಮನ ಹರಿಸಬೇಕಾದ ಮೊದಲ ವಿಷಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಫಲಕದ ಬಣ್ಣದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
- ಬಿ) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ: ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಅಧಿಕಾರ ಮತ್ತು KVKK ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
- ಸಿ) ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಾಹನಕ್ಕೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಡಿ) ಮಾದರಿಯ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಕು
ವಿವರಣೆ: CRM ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ (ಹೆಸರು, ಸಂಪರ್ಕ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ). ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಅಧಿಕಾರ ಮತ್ತು KVKK ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಹಕ್ಕಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
8. ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ದರ (ಶೇಕಡಾವಾರು) ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವ ಪ್ರಕಾರದ ಚಾರ್ಟ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ?
- A) ಸಮಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಾಗಿ ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್; ಮಾಪಕ ಮತ್ತು ಅಕ್ಷವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು ✔
- ಬಿ) ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಚಾರ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರವು ಸಂದೇಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ, ಅವೆಲ್ಲವೂ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಲೈನ್ ಚಾರ್ಟ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ; ಅಕ್ಷಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಓದಬಹುದು. ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪಾಲನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಸಂದೇಶವನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಪ್ರಕಾರ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
9. ಆಡಳಿತದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನೋ-ಕೋಡ್ / ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ
- B) ದಾಖಲೆರಹಿತ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಿಲ್ಲದ 'ನೆರಳು IT' ಪರಿಹಾರಗಳು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ ✔
- ಸಿ) ಅವರು ಎಂದಿಗೂ ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಅವುಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ನೋ-ಕೋಡ್/ಲೋ-ಕೋಡ್ ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ (ನಾಗರಿಕ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಬೆಳೆದಾಗ; ದಾಖಲೆರಹಿತ, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅನಾಥ 'ನೆರಳು IT' ಪರಿಹಾರಗಳು ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
10. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ 'ಸ್ಥಿರತೆ' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಡೇಟಾವು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಒಂದೇ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಘರ್ಷಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ✔
- ಸಿ) ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ತುಂಬಿವೆ
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ಥಿರತೆ ಎಂದರೆ ಒಂದೇ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಘರ್ಷಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, CRM ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಳಾಸ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆ ಎಂದರೆ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದು, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಎಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ನವೀಕೃತತೆ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾದ ಸಮಯೋಚಿತತೆ. ಇವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಯಾಮಗಳು.
11. KVKK ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು MIS ತಜ್ಞರು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ✔
- ಸಿ) ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಾಕುವುದು
- ಡಿ) ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬಿಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ: ಗುರುತಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವಾಹನದಿಂದ ದೂರ ಇಡಲಾಗುತ್ತದೆ. 'ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ, ಉತ್ತಮ' ವಿಧಾನವು KVKK ತತ್ವಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ.
12. AI-ಚಾಲಿತ ಅಗತ್ಯತೆಯ ಕರಡುಗಳಲ್ಲಿ 'ಸೂಕ್ತವಾದಾಗ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತದೆ' ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ
- ಬಿ) 'ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು' ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ತೆರೆದಿರುತ್ತವೆ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗದ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪೀಡಿತ ✔
- ಸಿ) ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: 'ಸೂಕ್ತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು' ಒಂದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ; ಯಾವ ಷರತ್ತುಗಳು ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಡೆವಲಪರ್ನಿಂದ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. MIS ತಜ್ಞರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಇಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.
13. ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ಇಟಿಎಲ್ (ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್-ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್-ಲೋಡ್) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
- ಎ) ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
- ಬಿ) ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಿರವಾದ ರಚನೆಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ✔
- ಸಿ) ಪ್ಯಾನಲ್ಗಳ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು
- ಡಿ) ಕಾನೂನನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ವಿವರಣೆ: ETL; ಇದು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ (ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್), ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ರಚನೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ (ರೂಪಾಂತರ) ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ (ಲೋಡ್) ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾದ ಚದುರಿದ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಸ್ಥಿರ ರಚನೆಗೆ ತರುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ETL ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತದೆ.
14. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ 'ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್' ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಕ ದೋಷಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಜನರಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಲುಗಡೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಆಟೊಮೇಷನ್ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ (ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೋಷ). ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಮಾನವನಿಗೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಬದಲಿಗೆ ಮೌನವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೆ, ದೋಷಗಳು ಮೌನವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ.