നേട്ടങ്ങൾ:
- ബിസിനസ് ഇൻ്റലിജൻസ് ലെയറുകൾ (ഉറവിടം, ETL, ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, റിപ്പോർട്ട്) വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവും പ്രധാന ബിസിനസ് മെട്രിക്സിൻ്റെ (KPI-കൾ) ശരിയായ നിർവചനവും.
- മെട്രിക് ഡെഫനിഷൻ, SQL ഡ്രാഫ്റ്റ്, റിപ്പോർട്ട് ആഖ്യാനം എന്നിവ നിർമ്മിക്കാനും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഫലം നൽകാനും കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- AI-പിന്തുണയുള്ള വിശകലന ഔട്ട്പുട്ടുകളിലെ പരസ്പരബന്ധ-കാരണ ആശയക്കുഴപ്പത്തിൻ്റെയും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന അളവുകളുടെയും അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
ബിസിനസ്സ് ഇൻ്റലിജൻസ് (BI) എന്നത് ഓർഗനൈസേഷൻ്റെ ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനത്തിന് തയ്യാറാക്കുകയും ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തീരുമാനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന അച്ചടക്കമാണ്. ഒരു MIS പ്രൊഫഷണലിനെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, "ഡാറ്റ തീരുമാനങ്ങളായി മാറുന്ന" പാളിയാണ് BI. റോ ഓർഡർ രേഖകൾ മാത്രം അർത്ഥപൂർണ്ണമല്ല; എന്നാൽ "ഏത് പ്രദേശത്താണ് ഈ മാസം വിറ്റുവരവ് കുറഞ്ഞത്, എന്തുകൊണ്ട്?" ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരു റിപ്പോർട്ടായി മാറുമ്പോൾ അത് മൂല്യം ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, BI-യുടെ പാളികൾ, ശരിയായ മെട്രിക് ഡിസൈൻ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഒരു ആക്സിലറേറ്ററും ഒരു കെണിയും എവിടെയാണെന്ന് നമുക്ക് കാണാം.
ബിഐ ആർക്കിടെക്ചർ സാധാരണയായി ഇനിപ്പറയുന്ന പാളികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഉറവിട സംവിധാനങ്ങൾ: ERP, CRM, ഇ-കൊമേഴ്സ് പോലുള്ള ഡാറ്റ ഉത്ഭവിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ. ETL പ്രക്രിയ (ഇംഗ്ലീഷ് എക്സ്ട്രാക്റ്റ്-ട്രാൻസ്ഫോം-ലോഡ്): ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ (എക്സ്ട്രാക്റ്റ്), അത് വൃത്തിയാക്കി ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്ട്രക്ചറിലേക്ക് (ട്രാൻസ്ഫോം) പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക് (ലോഡ്) ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്: വിശകലനത്തിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ചരിത്രപരവും സ്ഥിരവുമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്ര ശേഖരം. റിപ്പോർട്ടിംഗ്/ദൃശ്യവൽക്കരണ പാളി: ഡാഷ്ബോർഡുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, അഡ്-ഹോക്ക് അന്വേഷണങ്ങൾ. ഈ ശൃംഖലയിൽ, ഓരോ പാളിയുടെയും ഗുണനിലവാരം അടുത്തത് നിർണ്ണയിക്കുന്നു; ഉറവിടം വൃത്തികെട്ടതാണെങ്കിൽ റിപ്പോർട്ടും വൃത്തികെട്ടതാണ്.
മെട്രിക്സ്, കെപിഐകൾ എന്നിവ കൃത്യമായി നിർവചിക്കുന്നു
ഒരു മെട്രിക് എന്നത് അളന്ന സംഖ്യാ മൂല്യമാണ്: മൊത്തം വിറ്റുവരവ്, ഓർഡറുകളുടെ എണ്ണം. ഒരു കെപിഐ (കീ പെർഫോമൻസ് ഇൻഡിക്കേറ്റർ) ഒരു ലക്ഷ്യത്തിനെതിരായ പ്രകടനം അളക്കുന്ന ഒരു നിർണായക മെട്രിക് ആണ്: "പ്രതിമാസ ഉപഭോക്തൃ നിരക്ക് 5% ൽ താഴെ". എല്ലാ മെട്രിക്കും ഒരു കെപിഐ അല്ല; ഒരു കെപിഐ എന്നത് ഒരു ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് ഒരു തീരുമാനത്തെ ട്രിഗർ ചെയ്യുന്ന ഒരു മെട്രിക് ആണ്.
ബിഐ പ്രോജക്ടുകളുടെ ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ പ്രശ്നം മെട്രിക്സിൻ്റെ അവ്യക്തമായ നിർവചനമാണ്. "സജീവ ഉപഭോക്താവ്" എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്? കഴിഞ്ഞ 30 ദിവസത്തിലോ 90 ദിവസത്തിലോ ഓർഡർ ചെയ്തതാണോ? മടങ്ങിയെത്തിയവരെ കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ടോ? "സജീവ ഉപഭോക്താക്കളുടെ എണ്ണം" കൊണ്ട് രണ്ട് ടീമുകൾ വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങളാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഒരേ ഡാഷ്ബോർഡ് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വസ്തുതകൾ കാണിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ഓരോ കെപിഐക്കും ഒരു വാക്യം, പരക്കെ അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട നിർവചനം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത്. AI ഈ നിർവചനങ്ങളുടെ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കുന്നു; but it is up to the business unit to decide which definition is "correct".
നുറുങ്ങ്: ഒരു കെപിഐ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ, മൂന്ന് കാര്യങ്ങൾ എഴുതുക: (1) ഫോർമുല (കൃത്യമായി ന്യൂമറേറ്റർ/ഡിനോമിനേറ്റർ എന്താണ്), (2) സമയ വിൻഡോ, (3) ഒഴിവാക്കിയ കേസുകൾ. "ഈ കെപിഐയുടെ നിർവചനത്തിലെ അവ്യക്തതകളെ ചോദ്യങ്ങളായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുക" എന്ന് AI പറയുന്നത് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അനുമാനങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI- പവർഡ് റിപ്പോർട്ട് ജനറേഷൻ
ഘട്ടം 1 - ചോദ്യം വ്യക്തമാക്കുക. റിപ്പോർട്ട് എന്ത് തീരുമാനമാകും? "ഏത് മേഖലയിലേക്കാണ് ബജറ്റ് മാറ്റേണ്ടതെന്ന് ഞങ്ങൾ തീരുമാനിക്കും", "ഇത് മനോഹരമായി കാണണം" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു മൂർത്തമായ ലക്ഷ്യം.
ഘട്ടം 2 - അളവുകൾ നിർവ്വചിക്കുക. ഫോർമുലകൾ, വിൻഡോകൾ, ഒഴിവാക്കലുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യമായ കെപിഐകൾ എഴുതുക. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് കരട് നിർവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
ഘട്ടം 3 - SQL ഡ്രാഫ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് സ്കീമ വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും അന്വേഷണ ഡ്രാഫ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുക. എന്നാൽ അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചോദ്യം വായിച്ച് മനസ്സിലാക്കുക.
ഘട്ടം 4 - ചെറിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. അറിയാവുന്ന ഫലങ്ങളുള്ള ഒരു ചെറിയ സാമ്പിളിൽ ആദ്യം ചോദ്യം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; ആകെത്തുക സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക. AI-യുടെ SQL വാക്യഘടനയിൽ ശരിയായിരിക്കാം, പക്ഷേ യുക്തിപരമായി തെറ്റാണ്.
ഘട്ടം 5 - വിവരണം, ടെസ്റ്റ് ക്ലെയിമുകൾ ചേർക്കുക. റിപ്പോർട്ടിനായി AI-ക്ക് ഒരു വിവരണ വാചകം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും; എന്നാൽ എല്ലാ കാര്യകാരണ അവകാശവാദവും തെളിയിക്കുക ("അതുകൊണ്ടാണ് വിൽപ്പന ഇടിഞ്ഞത്").
ദ കോറിലേഷൻ ആൻഡ് കോസേഷൻ ട്രാപ്പ്
BI-യിലെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ തെറ്റ്, ഒന്നിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന രണ്ട് മെട്രിക്കുകളെ "ഒന്ന് മറ്റൊന്ന് സൃഷ്ടിക്കുന്നു" എന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതാണ്. രണ്ട് മൂല്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് മാറുന്നതാണ് പരസ്പരബന്ധം; ഒന്ന് മറ്റൊന്നിന് കാരണമാകുമ്പോഴാണ് കാര്യകാരണം. "ഐസ്ക്രീം വിൽപന വർധിച്ചപ്പോൾ, മുങ്ങിമരിക്കുന്ന കേസുകൾ വർദ്ധിച്ചു" എന്ന വാചകം ശരിയാണ്, പക്ഷേ ഐസ്ക്രീം മുങ്ങിമരിക്കുന്നില്ല; സാധാരണ കാരണം വേനൽക്കാലമാണ് (ചൂടുള്ള കാലാവസ്ഥ). ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഒരു റിപ്പോർട്ട് ആഖ്യാനം നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ കാര്യകാരണ വാക്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും; "മറ്റെന്തെങ്കിലും വിശദീകരണമുണ്ടോ?" എന്ന് ചോദിച്ച് എംഐഎസ് വിദഗ്ധൻ ഈ അവകാശവാദങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നു. അവൻ അത് പരീക്ഷിക്കണം. അല്ലെങ്കിൽ, തെറ്റായ കാരണം അടിസ്ഥാനമാക്കി തെറ്റായ തീരുമാനം എടുക്കും.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം
കേസ് 1 - നിർവചിക്കാത്ത മെട്രിക്കിൻ്റെ വില. ഒരു ടെലികോം കമ്പനിയിൽ, ഡയറക്ടർ ബോർഡിന് സമർപ്പിച്ച "സജീവ വരിക്കാരുടെ" എണ്ണം 2.1 മില്യൺ ആയിരുന്നു, ഫിനാൻസ് ടീമിൻ്റെ റിപ്പോർട്ട് 1.7 ദശലക്ഷമായിരുന്നു. ഒരാൾ 90 ദിവസങ്ങൾ "സജീവമായി" കണക്കാക്കിയപ്പോൾ മറ്റൊന്ന് 30 ദിവസമായി കണക്കാക്കി എന്നതാണ് വ്യത്യാസം. പൊതുവായ നിർവചനം വ്യക്തമാക്കുന്നത് വരെ തെറ്റായ വളർച്ചാ നിരക്ക് രണ്ടാഴ്ചത്തേക്ക് ചർച്ച ചെയ്തു. ഒരു വാക്യം KPI നിർവചനം ഈ ആശയക്കുഴപ്പം ഒഴിവാക്കും.
കേസ് 2 - AI യുടെ തെറ്റായ SQL. ഒരു റീട്ടെയ്ലറിൽ, "ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും ശരാശരി ബാസ്ക്കറ്റ്" എന്ന ചോദ്യം ജനറേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ AI മൊത്തത്തിൽ റിട്ടേൺ ലൈനുകൾ ചേർത്തു; ഫലം യഥാർത്ഥ മൂല്യത്തേക്കാൾ 12% കൂടുതലായിരുന്നു. SQL വാക്യഘടനയിൽ തികഞ്ഞതായിരുന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ദിവസത്തെ ആകെത്തുക വിദഗ്ദ്ധൻ സ്വമേധയാ പരിശോധിച്ചപ്പോൾ, അവൻ വ്യതിയാനം കണ്ടെത്തി, റിട്ടേൺസ് ഫിൽട്ടർ ചേർത്തു.
കേസ് 3 - കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ തെറ്റ്. ഒരു ഇ-കൊമേഴ്സ് കമ്പനിയിൽ, ഡാഷ്ബോർഡ് "ഇമെയിൽ കാമ്പെയ്ൻ അയയ്ക്കുന്ന ദിവസങ്ങളിൽ വിൽപ്പന 18% കൂടുതലാണ്" എന്ന് പറഞ്ഞുകൊണ്ട് ടീം കാമ്പെയ്ൻ ബജറ്റ് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ പോവുകയായിരുന്നു. ഉയർന്ന ട്രാഫിക്കുള്ള കാമ്പെയ്ൻ ദിവസങ്ങളുമായി (ഇളവ് കാലയളവുകൾ) ഒത്തുചേരാൻ കാമ്പെയ്നുകൾക്ക് ഇതിനകം സമയപരിധി കഴിഞ്ഞതായി വിശകലനം കാണിച്ചു. ഇ-മെയിലല്ല, കാലമാണ് വിൽപ്പനയെ നയിച്ചത്. ഒരു കൺട്രോൾ ഗ്രൂപ്പിനെ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാതെ ബജറ്റ് വർദ്ധിപ്പിച്ചാൽ, പണം പാഴായിപ്പോകും.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ പട്ടികയിൽ നിന്ന് വിൽപ്പന റിപ്പോർട്ട് SQL എഴുതുക.
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങൾ ഒരു ശ്രദ്ധയുള്ള BI അനലിസ്റ്റാണ്. താഴെയുള്ള ഡയഗ്രം അനുസരിച്ച് SQL അന്വേഷണത്തിൻ്റെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുക. നിയമങ്ങൾ:- നൽകിയിരിക്കുന്ന പട്ടികകൾ/ഫീൽഡുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക; നോൺ-ഫിറ്റിംഗ് ഫീൽഡ്.- മൊത്തത്തിൽ നിന്ന് റിട്ടേണുകൾ ഒഴിവാക്കുക (സ്റ്റാറ്റസ്='റിട്ടേൺ') സെഗ്മെൻ്റ് അനുസരിച്ചുള്ള അറ്റ വിറ്റുവരവ്.
ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് സ്കീമയെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു, ബിസിനസ്സ് റൂൾ ചുമത്തുന്നു (റിട്ടേൺ ഒഴികെ), വിൻഡോ വ്യക്തമാക്കുന്നു, കൂടാതെ പരിശോധിക്കാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) KPI നിർവചനം വ്യക്തമാക്കൽ:
ഇനിപ്പറയുന്ന കെപിഐയ്ക്കായി പൂർണ്ണ വിവരണം എഴുതുക: ഫോർമുല (ന്യൂമറേറ്റർ/ഡിനോമിനേറ്റർ), സമയ വിൻഡോ, ഒഴിവാക്കിയ കേസുകൾ. നിർവചനത്തിലെ ഏതെങ്കിലും അവ്യക്തത ഒരു ചോദ്യമായി ചേർക്കുക.KPI: [പേര്, ഉദാ. "ഉപഭോക്തൃ ചോർച്ച നിരക്ക്"]
2) SQL ലോജിക് പരിശോധന:
ഇനിപ്പറയുന്ന SQL ചോദ്യം പരിശോധിക്കുക: ലോജിക്കൽ പിശകുകൾ, തെറ്റായ ജോയിനുകൾ, ഫിൽട്ടറുകൾ നഷ്ടപ്പെടുക, അല്ലെങ്കിൽ ഇരട്ട എണ്ണം എന്നിവ ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ടോ? ഓരോ കണ്ടെത്തലിനും ഒരു ന്യായീകരണം എഴുതുക. ചോദ്യം മാറ്റരുത്, അത് പരിശോധിക്കുക. SQL: [ചോദ്യം]
3) റിപ്പോർട്ട് ആഖ്യാനം + ക്ലെയിം നിയന്ത്രണം:
ചുവടെയുള്ള ഫലങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ നിന്ന് ഒരു ഹ്രസ്വ എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം എഴുതുക. ഓരോ കാര്യകാരണ ക്ലെയിമിനും അടുത്തായി [എവിഡൻസ് ആവശ്യമാണ്] ലേബൽ ചെയ്ത് ഒരു ബദൽ വിശദീകരണം നിർദ്ദേശിക്കുക. പട്ടികയിലെ ഡാറ്റയെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക. പട്ടിക: [ഡാറ്റ]
4) മെട്രിക് സ്ഥിരത പരിശോധന:
ചുവടെയുള്ള രണ്ട് റിപ്പോർട്ടുകളിൽ, ഒരേ പേരിലുള്ള മെട്രിക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു. നിർവചനത്തിൽ സാധ്യമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ (ടൈം വിൻഡോ, ഫിൽട്ടർ, കണക്കുകൂട്ടൽ) പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. റിപ്പോർട്ടുകൾ: [A] [B]
താരതമ്യ ചാർട്ട്: നല്ലതും ചീത്തയുമായ കെപിഐ
സവിശേഷത
മോശം കെപിഐ
നല്ല കെപിഐ
വിവരണം
"സജീവ ഉപഭോക്താവ്"
"കഴിഞ്ഞ 30 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ≥1 ഓർഡർ പൂർത്തിയാക്കിയ ഉപഭോക്താവ്"
ലക്ഷ്യത്തോടുള്ള ബന്ധം
ഒന്നുമില്ല
"നഷ്ട നിരക്ക് 5% ത്തിൽ താഴെ തുടരുന്നു"
അളക്കാനുള്ള കഴിവ്
അവ്യക്തമായ
ഫോർമുല വ്യക്തമാണ്
ഒഴിവാക്കൽ
അനിശ്ചിതത്വം
റിട്ടേണുകൾ ഒഴികെ
ഇത് ഒരു തീരുമാനത്തിന് കാരണമാകുമോ?
ഇല്ല
അതെ
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- മെട്രിക് നിർവചിക്കാതെ വിടുന്നു. "സജീവ," "വിജയകരം," "പൂർത്തിയായി" തുടങ്ങിയ വാക്കുകൾ ഒരു ഫോർമുലയില്ലാതെ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഓരോ ടീമും വ്യത്യസ്തമായി കണക്കാക്കുന്നു.
- പരിശോധന കൂടാതെ AI-യുടെ SQL പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. വാക്യഘടനാപരമായി ശരിയായ ചോദ്യം യുക്തിപരമായി തെറ്റായിരിക്കാം; ഇരട്ട കൗണ്ടിംഗ്, തെറ്റായ ജോയിൻ എന്നിവ സാധാരണമാണ്.
- കാര്യകാരണവുമായി ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധം. "അത് കൊണ്ട് അത് വർദ്ധിച്ചു" എന്ന് കരുതുന്നത് "ഇത് കാരണമായി" എന്നത് തെറ്റായ തീരുമാനത്തിലേക്ക് നയിക്കും.
- വാനിറ്റി മെട്രിക് പിന്തുടരൽ. കെപിഐകളായി "മൊത്തം ക്ലിക്കുകൾ" പോലെയുള്ള ഫാൻസി എന്നാൽ നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത മെട്രിക്കുകൾ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു.
- സന്ദർഭമില്ലാതെ അക്കങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. "വിറ്റുവരവ് 4.2 ദശലക്ഷം" മാത്രം അർത്ഥശൂന്യമാണ്; കഴിഞ്ഞ മാസം, ലക്ഷ്യം അല്ലെങ്കിൽ ബജറ്റ് എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സന്ദർഭം ആവശ്യമാണ്.
മുൻകരുതൽ: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിക്കുന്ന റിപ്പോർട്ട് വിവരണങ്ങൾ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതും ദ്രാവകവുമാണ്; ഇത് അപകടസാധ്യത കൃത്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സുഗമമായ ഒരു വാചകം കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ തെറ്റായ അവകാശവാദം ഉന്നയിക്കാനിടയുണ്ട്. തെളിവുകൾ സഹിതം "കാരണം", "അതിനാൽ" എന്നിവ ഓരോന്നും പരിശോധിക്കുക.
ചുരുക്കത്തിൽ
ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റയെ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതും ഉറവിടം, ETL, ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, റിപ്പോർട്ടിംഗ് ശൃംഖല എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതുമായ പാളിയാണ് ബിസിനസ് ഇൻ്റലിജൻസ്. വ്യക്തമായി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ഫോർമുലയും ഒഴിവാക്കലുകളും ഉള്ള ഒരു ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു നിർണായക മെട്രിക് ആണ് കെപിഐ; നിർവചിക്കാത്ത മെട്രിക് ആണ് ഏറ്റവും സാധാരണമായ BI പിശക്. കെപിഐ നിർവചനം, SQL ഡ്രാഫ്റ്റ്, റിപ്പോർട്ട് ആഖ്യാനം എന്നിവ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഗണ്യമായ വേഗത നൽകുന്നു; എന്നാൽ ഓരോ SQL ഉം യുക്തിസഹമായി ന്യായീകരിക്കപ്പെടണം, എല്ലാ നമ്പറുകളും അറിയപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ടതാണ്, കൂടാതെ എല്ലാ കാര്യകാരണ ക്ലെയിമുകളും തെളിവുകൾ സഹിതം പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്. പരസ്പരബന്ധം കാരണമല്ല; ദ്രവരൂപത്തിലുള്ള ആഖ്യാനം കൃത്യത ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു ഓൺലൈൻ കോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിനായി "പൂർത്തിയാക്കൽ നിരക്ക്" KPI രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. (1) സൂത്രവാക്യം, സമയ ജാലകം, ഒഴിവാക്കലുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വാക്യ വിവരണം എഴുതുക (ഉദാ. റദ്ദാക്കിയ രജിസ്ട്രേഷനുകൾ കണക്കാക്കിയിട്ടുണ്ടോ?). (2) ഒരു ലളിതമായ സ്കീമ (രജിസ്ട്രേഷൻ, കോഴ്സ്, പുരോഗതി) ഉണ്ടാക്കുക, കൂടാതെ ഈ കെപിഐയ്ക്കായി ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റോടെ SQL ഡ്രാഫ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക. (3) ചോദ്യത്തിൽ ഇരട്ട കൗണ്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ ഫിൽട്ടറിംഗ് സാധ്യമായ ഒരു അപകടസാധ്യതയെങ്കിലും കണ്ടെത്തുക. (4) ഉപസംഹാരത്തിൻ്റെ ഒരു എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം അച്ചടിച്ച് അതിൽ ഓരോ കാര്യകാരണ ക്ലെയിമും അടയാളപ്പെടുത്തുക. (5) കോറിലേഷൻ-കോസേഷൻ ട്രാപ്പിൻ്റെ ഒരു ഉദാഹരണം സജ്ജീകരിക്കുകയും നിങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കുമെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ഓരോ കെപിഐയുടെയും ഫോർമുല, ടൈം വിൻഡോ, ഒഴിവാക്കൽ എന്നിവ എഴുതിയിരിക്കുന്നു.
- AI സൃഷ്ടിച്ച SQL ഞാൻ വരി വരിയായി വായിക്കുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്തു.
- [ ] കുറച്ച് അറിയപ്പെടാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ചോദ്യം സ്വമേധയാ സാധൂകരിക്കുന്നു.
- [ ] റിപ്പോർട്ടിലെ എല്ലാ കാരണ വാദങ്ങളും ഞാൻ തെളിവുകൾ സഹിതം പരിശോധിച്ചു.
- [ ] ഞാൻ ഓരോ സംഖ്യയും ഒരു മാനദണ്ഡം (ലക്ഷ്യം/അവസാന കാലയളവ്) ഉപയോഗിച്ച് സന്ദർഭോചിതമാക്കി.
- [ ] ഞാൻ മെട്രിക് നിർവചനങ്ങളിൽ ക്രോസ്-ടീം സമവായം നേടി.