നേട്ടങ്ങൾ:
- കെവികെകെയുടെയും അടിസ്ഥാന വിവര സുരക്ഷാ തത്വങ്ങളുടെയും ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ എംഐഎസിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗത്തിൻ്റെ പരിധികൾ വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ അജ്ഞാതവൽക്കരണം, കുറഞ്ഞ പ്രത്യേകാവകാശം, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണ തത്വങ്ങൾ എന്നിവ സുരക്ഷിതമായി പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- ധാർമ്മികത, പാലിക്കൽ, യോഗ്യതയുള്ള അംഗീകാരം എന്നിവയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് MIS-AI പ്രോജക്റ്റ് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്.
മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ
1. മാനേജ്മെൻ്റ് ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റംസ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ പ്രവർത്തനത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ പങ്ക് ഏറ്റവും കൃത്യമായി വിവരിക്കുന്ന പ്രസ്താവന ഏതാണ്?
- A) AI ഡ്രാഫ്റ്റുകളും നിർദ്ദേശങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നു; ✔ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും യോഗ്യതയുള്ള അംഗീകാരവും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കാനുള്ള മനുഷ്യൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ് ബിസിനസ് റൂൾ
- B) AI ഔട്ട്പുട്ട് അനായാസമായും സാങ്കേതികമായും എഴുതിയിരിക്കുന്നതിനാൽ ഇതിന് സാധാരണയായി സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമില്ല
- സി) ബിസിനസ് യൂണിറ്റ് അംഗീകാരമില്ലാതെ AI-ക്ക് നേരിട്ട് ആവശ്യകതകൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും
- D) സാമ്പത്തിക-നിർണ്ണായക തീരുമാനങ്ങളിൽ, AI ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു യോഗ്യതയുള്ള വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ അംഗീകാരം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു
വിവരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ആവശ്യകതകൾ, ഡാറ്റ മോഡലുകൾ, SQL, റിപ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, ബിസിനസ്സ് റൂൾ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ, ഓഹരി ഉടമകളുടെ സ്ഥിരീകരണം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ പരിശോധിക്കേണ്ടത് മനുഷ്യൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും സാമ്പത്തികവും അനുസരണവും നിർണായകവുമായ തീരുമാനങ്ങളിൽ, യോഗ്യതയുള്ള വിദഗ്ധരുടെ അംഗീകാരത്തിന് AI പകരമാവില്ല.
2. ആവശ്യകത വിശകലന പഠനത്തിലെ 'സിസ്റ്റം വേഗത്തിലായിരിക്കണം' എന്ന പ്രസ്താവനയുടെ പ്രധാന പ്രശ്നം എന്താണ്?
- എ) ഇത് പ്രവർത്തനപരമായ ആവശ്യകതയാണെങ്കിലും ഇത് പ്രവർത്തനരഹിതമാണെന്ന് എഴുതിയിരിക്കുന്നു
- ബി) അളക്കാവുന്ന പരിധി അടങ്ങിയിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ പരിശോധിക്കാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയില്ല ✔
- സി) വളരെയധികം സാങ്കേതിക വിശദാംശങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതിനാൽ ബന്ധപ്പെട്ടവർക്ക് മനസ്സിലാകുന്നില്ല
- ഡി) ഉപയോക്തൃ സ്റ്റോറി ഫോർമാറ്റിൽ എഴുതിയിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ ഇത് അസാധുവാണ്
വിശദീകരണം: ഈ പ്രസ്താവന ഒരു പ്രവർത്തനരഹിതമായ ആവശ്യകതയെ വിവരിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് അളക്കാനാവില്ല. 'വേഗത' ആത്മനിഷ്ഠമാണ്; നമ്പർ, അവസ്ഥ, ലോഡ് എന്നിവ പ്രകാരം സ്വീകാര്യമായ ആവശ്യകത പ്രതികരണ സമയം നിർവചിക്കുന്നു (ഉദാ. 'ശരാശരി ലോഡിൽ 2 സെക്കൻഡിൽ താഴെയുള്ള ചോദ്യ പ്രതികരണം'). അളക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ആവശ്യകത പരിശോധിക്കാൻ കഴിയില്ല.
3. ഡാറ്റാ മോഡലിംഗിലെ നോർമലൈസേഷൻ്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?
- എ) ഒരു വലിയ പട്ടികയിൽ എല്ലാ ഡാറ്റയും ശേഖരിച്ച് ചോദ്യം ലളിതമാക്കുന്നു
- B) ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ കുറച്ചും സമഗ്രത നിലനിർത്തിയും അപ്ഡേറ്റ് അപാകതകൾ തടയുക ✔
- സി) ബാക്കപ്പ് ഫയലുകളുടെ വലിപ്പം എപ്പോഴും ചെറുതാക്കുക
- ഡി) ഗ്രാഫിക്സും ബോർഡ് പ്രകടനവും നേരിട്ട് ഉറപ്പുനൽകുന്നു
വിവരണം: ആവർത്തനം കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുമായി പട്ടികകളെ യുക്തിപരമായി വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് നോർമലൈസേഷൻ. ഒരേ വിവരങ്ങൾ ഒരിടത്ത് സൂക്ഷിക്കുന്നത് അപ്ഡേറ്റ് അപാകതകളും പൊരുത്തക്കേടുകളും തടയുന്നു. റിപ്പോർട്ട് വേഗത്തിലാക്കുകയല്ല ലക്ഷ്യം; ബോധപൂർവമായ ഡീനോർമലൈസേഷൻ ചിലപ്പോൾ വേഗതയ്ക്കായി ചെയ്യാറുണ്ട്.
4. ഒരു ബിസിനസ് ഇൻ്റലിജൻസ് ഡാഷ്ബോർഡിൽ 'പരസ്യം ചെലവഴിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് വിൽപ്പന വർദ്ധിച്ചു, അതിനാൽ പരസ്യം വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു' എന്ന് അനുമാനിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന അപകടസാധ്യത എന്താണ്?
- എ) കാര്യകാരണവുമായി ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധം; ഒരുമിച്ച് അഭിനയിക്കുന്നത് ഒരാൾ മറ്റൊന്നിനെ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല ✔
- ബി) ചാർട്ട് തരത്തിൻ്റെ തെറ്റായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്
- സി) ഡാറ്റ നോർമലൈസ് ചെയ്തിട്ടില്ല
- D) ബോർഡിൽ വളരെയധികം നിറങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു
വിശദീകരണം: ഇത് കാര്യകാരണവുമായി ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പരസ്പര ബന്ധമാണ്. രണ്ട് മെട്രിക്കുകളും ഒരുമിച്ച് നീങ്ങിയേക്കാം, എന്നാൽ മൂന്നാമത്തെ ഘടകം (ഉദാ. സീസൺ, കാമ്പെയ്ൻ കാലയളവ്) രണ്ടിനെയും ഉയർത്തിയേക്കാം. എംഐഎസ് വിദഗ്ദ്ധൻ AI- ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ആഖ്യാന ഗ്രന്ഥങ്ങളിൽ ഈ കെണി ഉണ്ടോയെന്നും തെളിവുകൾ സഹിതം കാര്യകാരണ ക്ലെയിമുകൾ പരിശോധിക്കണം.
5. സ്മാർട്ട് ഓട്ടോമേഷനിൽ, ആർപിഎ (റോബോട്ടിക് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ), ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എന്നിവ ഒരുമിച്ചാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഏത് സ്റ്റെപ്പ് തരത്തിനാണ് ആർപിഎ ഏറ്റവും അനുയോജ്യം?
- എ) വ്യക്തതയില്ലാത്തതും വ്യാഖ്യാനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും ഓരോ തവണയും വ്യത്യസ്ത തീരുമാനങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളതുമായ ഘട്ടങ്ങൾ
- B) പതിവ്, ആവർത്തന, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ✔
- സി) ഉപഭോക്താവിനോട് സഹാനുഭൂതി ആവശ്യമായ നടപടികൾ
- ഡി) തന്ത്രപരമായ നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ
വിശദീകരണം: പതിവ്, ആവർത്തന, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഘട്ടങ്ങളിൽ RPA ശക്തമാണ്: ഒരു സ്ക്രീനിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പകർത്തി മറ്റൊരു സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നൽകുക. അവ്യക്തമായ വിധിന്യായം, വർഗ്ഗീകരണം അല്ലെങ്കിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ എന്നിവ ആവശ്യമായ ഘട്ടങ്ങളിലാണ് കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രവർത്തിക്കുന്നത്; ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമായി തുടരും.
6. AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ERP സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധയോടെ സാധൂകരിക്കേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ട്?
- എ) ERP ഡാറ്റ എല്ലായ്പ്പോഴും അജ്ഞാതമാണ്, അതിനാൽ കൂടുതൽ ജാഗ്രത ആവശ്യമാണ്
- B) ERP പ്രക്രിയകൾ സാമ്പത്തികമായും പ്രവർത്തനപരമായും നിർണായകമാണ്; പിഴവിന് നേരിട്ടുള്ള സാമ്പത്തികവും നിയമപരവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാകും ✔
- സി) ഇആർപി സംവിധാനങ്ങൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയില്ല
- D) ERP റിപ്പോർട്ടുകൾ ദൃശ്യപരമല്ലാത്തതിനാൽ AI-ക്ക് മനസ്സിലാകുന്നില്ല
വിവരണം: ERP; അക്കൗണ്ടിംഗ്, ഇൻവെൻ്ററി, പർച്ചേസിംഗ്, പേറോൾ തുടങ്ങിയ സാമ്പത്തികവും പ്രവർത്തനപരവുമായ നിർണായക പ്രക്രിയകൾ നടത്തുന്നു. ഇവിടെ ഒരു പിശക് നേരിട്ട് സാമ്പത്തിക റെക്കോർഡിംഗ്, പേയ്മെൻ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻവെൻ്ററി തീരുമാനത്തിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്നു. അതിനാൽ, യോഗ്യതയുള്ള ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ അംഗീകാരമില്ലാതെ AI ശുപാർശകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല; ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ നിർബന്ധമാണ്.
7. CRM ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഒരു MIS സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ആദ്യം ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യം എന്താണ്?
- എ) പാനലിൻ്റെ വർണ്ണ പാലറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
- ബി) വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്വകാര്യത: അജ്ഞാതവൽക്കരണം, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ അംഗീകാരം, ആദ്യം കെവികെകെ പാലിക്കൽ ഉറപ്പാക്കൽ ✔
- സി) സാധ്യമായ ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റ വാഹനത്തിൽ ലോഡുചെയ്യുന്നു
- ഡി) മോഡലിൻ്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പ് ഉപയോഗിച്ചാൽ മതി
വിവരണം: CRM ഡാറ്റ പ്രധാനമായും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ് (പേര്, കോൺടാക്റ്റ്, വാങ്ങൽ ചരിത്രം). ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളിലേക്ക് ഈ ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, അജ്ഞാതവൽക്കരണം, മിനിമം അംഗീകാരം, കെവികെകെ പാലിക്കൽ എന്നിവ വിലയിരുത്തണം. കൂടാതെ, ഉപഭോക്താവിനെ ബാധിക്കുന്ന സ്വയമേവയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യൻ്റെ മേൽനോട്ടവും എതിർക്കാനുള്ള അവകാശവും ആവശ്യമാണ്.
8. ഒരു ഡാഷ്ബോർഡിൽ കാലത്തിനനുസരിച്ച് നിരക്ക് (ശതമാനം) മാറ്റം കാണിക്കുന്നതിന് ഏത് തരത്തിലുള്ള ചാർട്ടാണ് പൊതുവെ ഏറ്റവും അനുയോജ്യം?
- എ) സമയ ട്രെൻഡിനുള്ള ലൈൻ ചാർട്ട്; സ്കെയിലും അച്ചുതണ്ടും ശരിയായി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കണം ✔
- ബി) എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഒരു പൈ ചാർട്ട് മികച്ചതാണ്
- സി) ത്രിമാന ഇഫക്റ്റുകൾ ഉള്ള ഗ്രാഫിക്സ് വായനാക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു
- D) ചാർട്ട് തരം സന്ദേശത്തെ ബാധിക്കില്ല, അവയെല്ലാം തുല്യമാണ്
വിശദീകരണം: കാലക്രമേണ ഒരു ട്രെൻഡ് കാണിക്കുന്നതിന് ഒരു ലൈൻ ചാർട്ട് അനുയോജ്യമാണ്; അച്ചുതണ്ടുകളും സ്കെയിലുകളും ശരിയായി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, മാറ്റം വ്യക്തമായി വായിക്കാൻ കഴിയും. പൈ ചാർട്ട് ഒരു സമയ ഘട്ടത്തിൽ ഷെയർ കാണിക്കുന്നു, ഇത് സമയ ട്രെൻഡിംഗിന് അനുയോജ്യമല്ല. കൈമാറേണ്ട സന്ദേശം അനുസരിച്ച് ഗ്രാഫിക് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ നടത്തുന്നു.
9. ഭരണത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ നോ-കോഡ് / ലോ-കോഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട അപകടസാധ്യത ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?
- എ) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എപ്പോഴും വളരെ സാവധാനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ബി) രേഖകളില്ലാത്തതും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാത്തതുമായ 'ഷാഡോ ഐടി' സൊല്യൂഷനുകൾ ഡാറ്റയും സുരക്ഷാ അപകടങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു ✔
- സി) അവർ ഒരിക്കലും യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കില്ല
- ഡി) വലിയ കമ്പനികളിൽ മാത്രമേ അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയൂ
വിവരണം: നോ-കോഡ്/ലോ-കോഡ് നോൺ-ടെക്നിക്കൽ ജീവനക്കാരെ (പൗര ഡെവലപ്പർമാർ) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വേഗത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അത് അനിയന്ത്രിതമായി വളരുമ്പോൾ; രേഖകളില്ലാത്തതും സുരക്ഷിതമല്ലാത്തതും അനാഥവുമായ 'ഷാഡോ ഐടി' പരിഹാരങ്ങൾ ഡാറ്റ ചോർച്ചയും സാങ്കേതിക കടവും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഭരണത്തിന് ഈ പരിഹാരങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
10. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര അളവുകളിലൊന്നായ 'സ്ഥിരത' എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- എ) ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ലോക മൂല്യവുമായി കൃത്യമായി യോജിക്കുന്നു
- B) വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിലും റെക്കോർഡുകളിലും ഒരേ ഡാറ്റ പരസ്പരവിരുദ്ധമല്ല ✔
- സി) ഡാറ്റയിലെ എല്ലാ ഫീൽഡുകളും നിറഞ്ഞു
- D) ഡാറ്റ അതിൻ്റെ ഏറ്റവും നിലവിലുള്ള രൂപത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നു
വിശദീകരണം: സ്ഥിരത എന്നാൽ ഒരേ ഡാറ്റ വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിലോ റെക്കോർഡുകളിലോ പരസ്പരം വൈരുദ്ധ്യം കാണിക്കുന്നില്ല എന്നാണ്; ഉദാഹരണത്തിന്, CRM-ലും ബില്ലിംഗ് സിസ്റ്റത്തിലും ഒരു ഉപഭോക്താവിൻ്റെ വിലാസം ഒന്നുതന്നെയാണ്. കൃത്യത എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടൽ, സമ്പൂർണ്ണത എന്നാൽ സമ്പൂർണ്ണത, കാലികത എന്നാൽ ഡാറ്റയുടെ സമയബന്ധിതത. ഇവ പ്രത്യേക അളവുകളാണ്.
11. കെവികെകെയുടെ പരിധിയിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു എംഐഎസ് വിദഗ്ധൻ പ്രയോഗിക്കേണ്ട ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന തത്വം എന്താണ്?
- എ) ലഭിക്കുന്ന എല്ലാ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയും ശേഖരിക്കുന്നു
- B) ഡാറ്റ ചെറുതാക്കലും ഉദ്ദേശ്യ പരിമിതിയും: നിർവചിക്കപ്പെട്ട ആവശ്യത്തിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക ✔
- സി) എല്ലാവർക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പൊതു ഫോൾഡറിൽ ഡാറ്റ ഇടുന്നു
- ഡി) സ്വകാര്യതാ തീരുമാനം പൂർണ്ണമായും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് വിടുന്നു
വിവരണം: ഡാറ്റ ചെറുതാക്കലും ഉദ്ദേശ്യ പരിമിതിയും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്: തിരിച്ചറിഞ്ഞതും നിയമാനുസൃതവുമായ ആവശ്യത്തിനായി ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക. സാധ്യമാകുന്നിടത്ത്, ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയോ വ്യാജനാമമാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു; ആളെ തിരിച്ചറിയുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ വാഹനത്തിൽ നിന്ന് അകറ്റി നിർത്തുന്നു. 'കൂടുതൽ ഡാറ്റ, മെച്ചപ്പെട്ട' സമീപനം KVKK തത്വങ്ങൾക്ക് എതിരാണ്.
12. 'ഉചിതമായപ്പോൾ സിസ്റ്റം സ്വയമേവ അംഗീകരിക്കുന്നു' എന്ന വാചകം AI- പവർഡ് ആവശ്യകത ഡ്രാഫ്റ്റിൽ അപകടകരമായ ആവശ്യകതയായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- എ) കാരണം ഇത് വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതാണ്
- B) 'സാധ്യമായ കേസുകൾ' നിർവചിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല, വ്യാഖ്യാനത്തിന് തുറന്നിരിക്കുന്നു, പരിശോധിക്കാൻ കഴിയാത്തതും പിശക് സാധ്യതയുള്ളതുമാണ് ✔
- സി) ഓട്ടോമേഷൻ എപ്പോഴും നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു
- ഡി) കാരണം ഇത് യൂസർ സ്റ്റോറി ഫോർമാറ്റിൽ അല്ല
വിശദീകരണം: 'അനുയോജ്യമായ സാഹചര്യങ്ങൾ' എന്നത് ഒരു അവ്യക്തമായ പദപ്രയോഗമാണ്; ഏത് വ്യവസ്ഥകളാണ് അംഗീകാരത്തിന് കാരണമാകുന്നതെന്ന് നിർവചിച്ചിട്ടില്ല. അവ്യക്തമായ ആവശ്യകത ഡെവലപ്പർ തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിച്ചതിനാൽ അത് പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല. എംഐഎസ് വിദഗ്ധൻ വ്യക്തമായ നിയമങ്ങളും പരിധികളോടെയും AI നിർമ്മിച്ച അത്തരം അവ്യക്തമായ പ്രസ്താവനകൾ വ്യക്തമാക്കുകയും അവ ബന്ധപ്പെട്ടയാളിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും വേണം.
13. ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസിൽ ഒരു ETL (എക്സ്ട്രാക്റ്റ്-ട്രാൻസ്ഫോം-ലോഡ്) പ്രക്രിയയുടെ പ്രധാന ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?
- എ) പുതിയ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു
- ബി) വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും വിശകലനത്തിന് തയ്യാറായ ഒരു സ്ഥിരമായ ഘടനയിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു ✔
- സി) പാനലുകളുടെ നിറങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
- ഡി) നിയമം പരിഗണിക്കാതെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പങ്കിടൽ
വിവരണം: ETL; ഇത് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു (എക്സ്ട്രാക്റ്റ്), അത് വൃത്തിയാക്കുകയും ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്ട്രക്ചറിലേക്ക് (ട്രാൻസ്ഫോം) പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ വെയർഹൗസിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു (ലോഡ്). പ്രവർത്തന ഡാറ്റയുടെ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതും വ്യത്യസ്തവുമായ ഫോർമാറ്റുകൾ റിപ്പോർട്ടിംഗിനും വിശകലനത്തിനും തയ്യാറായ ഒരു സ്ഥിരമായ ഘടനയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരിക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ETL ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നില്ല, അത് നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ നീക്കുകയും ഓർഗനൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
14. പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ ഡിസൈനിൽ 'ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ' നിർണ്ണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- എ) കാരണം ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും ഓട്ടോമേഷൻ വേഗത്തിലാക്കുന്നു
- B) കാരണം ഇത് നിയമവിരുദ്ധമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ നിശബ്ദമായ പിശകുകൾക്ക് പകരം ആളുകൾക്ക് സുരക്ഷിതമായ നിർത്തലും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും നൽകുന്നു ✔
- സി) കാരണം ഇത് ഗ്രാഫിക് ഡിസൈൻ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
- ഡി) കാരണം ഇത് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്വയമേവ ഇല്ലാതാക്കുന്നു
വിശദീകരണം: ഓട്ടോമേഷനുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും നിയമങ്ങൾക്ക് വിരുദ്ധമായ സാഹചര്യങ്ങൾ നേരിടുന്നു (നഷ്ടമായ ഡാറ്റ, അപ്രതീക്ഷിത ഫോർമാറ്റ്, സിസ്റ്റം പിശക്). ഈ സന്ദർഭങ്ങളിൽ നിശബ്ദമായി തെറ്റായ നടപടിയെടുക്കുന്നതിനുപകരം, ഈ പ്രക്രിയ സുരക്ഷിതമായി നിർത്താനും ഒരു മനുഷ്യനിലേക്ക് റീഡയറക്ട് ചെയ്യാനും റോബോട്ടിനെ ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ അനുവദിക്കുന്നു. ഒഴിവാക്കലുകളൊന്നും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, പിശകുകൾ നിശബ്ദമായി പ്രചരിപ്പിക്കുകയും ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്യും.