Saat ini, model besar telah menjadi topik hangat di dunia bisnis dari penelitian mutakhir di dunia akademis. Saat ini, raksasa teknologi domestik dan startup baru secara aktif mengeksplorasi aplikasi komersial dari model besar, mencoba menggunakannya untuk membawa inovasi dan pertumbuhan ke bisnis yang ada.
"Pawai cepat" ini dimanifestasikan dalam dua aspek: pertama, model besar sedang diintegrasikan secara mendalam dengan sistem bisnis inti tradisional seperti ERP, CRM, BI, keuangan, pemasaran, operasi, dan layanan pelanggan untuk membuatnya lebih cerdas dan otomatis; Kedua, model besar sudah mulai banyak digunakan di banyak industri seperti keuangan, manufaktur, ritel, energi, dan hiburan, mempromosikan inovasi dan transformasi industri.
Menurut uji coba mode jaringan ChatGPT, Microsoft Bing, Baidu Wenxin Yiyan, Taobao Wenwen dan produk lainnya, penulis menemukan bahwa masih ada masalah yang jelas dalam penggunaan komersial model besar.
Secara khusus, untuk mencapai pendaratan komersial, ketiga masalah ini harus diselesaikan:
** Sistem Docking **
Karena model besar secara bertahap diintegrasikan ke dalam operasi bisnis sehari-hari, fungsinya telah melampaui sekadar pemrosesan data dan komputasi. Jenis model cerdas baru ini harus dapat berinteraksi dengan berbagai sistem bisnis secara real time dan menanggapi berbagai kebutuhan bisnis. Secara teori, ini adalah kunci nilai sebenarnya dari model besar, tetapi dalam praktiknya, ini juga merupakan tantangan teknis utama.
Kita perlu menyadari bahwa setiap sistem bisnis memiliki latar belakang sejarah dan arsitektur teknis yang unik, yang memberinya identitas unik. Mereka ada bukan karena kebetulan, tetapi dirancang dan dikembangkan berdasarkan konteks spesifik, kebutuhan bisnis, dan tren teknologi.
Misalnya, sistem ERP awal mungkin lahir di era sumber daya komputasi yang terbatas dan jaringan yang belum matang, dan konsep desain, struktur data, dan karakteristik fungsionalnya terkait erat dengan lingkungan teknis dan bisnis pada waktu itu. Mereka mungkin didasarkan pada database relasional tradisional dan arsitektur berorientasi layanan daripada layanan mikro modern atau teknologi kontainer.
Sebaliknya, platform otomatisasi pemasaran modern telah tumbuh di era komputasi awan dan data besar, dan mereka secara alami memiliki kemampuan pemrosesan data yang kuat, skalabilitas dinamis, dan antarmuka API yang kaya.
Perbedaan teknologi ini secara fundamental menentukan arah strategi integrasi antara model besar dan sistem ini. Mencoba menyatukan semua sistem di bawah satu standar tidak diragukan lagi tidak praktis.
Oleh karena itu, strategi integrasi dengan model besar harus beragam, dan perlu mempertimbangkan karakteristik dan kebutuhan masing-masing sistem. Secara khusus, untuk sistem yang didasarkan pada teknologi warisan, mungkin perlu untuk memperkenalkan beberapa "adaptor" atau "lapisan tengah" untuk mengubah data dan logika bisnis sehingga mereka dapat berinteraksi dengan lancar dengan model besar. Untuk sistem yang telah mengadopsi teknologi modern, integrasi mungkin lebih mudah dan sederhana, tetapi konsistensi dan integritas data masih perlu dipastikan.
Selain itu, dalam aplikasi luas teknologi informasi, antarmuka memainkan peran "jembatan", yang bertanggung jawab untuk transmisi dan komunikasi informasi antara sistem yang berbeda. Standardisasi antarmuka telah dikejar di bidang TI untuk waktu yang lama, tetapi karena perkembangan teknologi dan akumulasi sejarah, keragaman antarmuka menjadi tak terhindarkan.
Keragaman antarmuka ini menimbulkan tantangan serius bagi integrasi model besar, dan di balik setiap standar antarmuka atau protokol, ada struktur data tertentu, metode pemanggilan, dan mekanisme keamanan. Agar model besar dapat berinteraksi secara mulus dengan sistem ini, adaptor dikembangkan untuk setiap antarmuka. Ini berarti bahwa selain pemeliharaan model besar itu sendiri, adaptor ini juga perlu sering diperbarui dan dioptimalkan untuk mengatasi iterasi sistem bisnis dan perubahan antarmuka.
Bagaimana cara mengatasi masalah ini? Manajemen API dan arsitektur layanan mikro adalah jalur pengembangan yang baik, dengan mengadopsi alat manajemen API dan arsitektur layanan mikro, perusahaan dapat memodulasi interaksi antara model besar dan sistem lain, membuatnya lebih fleksibel dan terukur.
Ide inti dari arsitektur layanan mikro adalah menguraikan sistem yang besar dan kompleks menjadi banyak layanan kecil dan independen yang berjalan secara independen dan berinteraksi melalui API yang terdefinisi dengan baik. Arsitektur ini membawa manfaat yang signifikan bagi integrasi model besar, membuat interaksi antara bagian-bagian individu dan model besar lebih fleksibel dengan membagi fungsionalitas seluruh sistem menjadi beberapa layanan mikro.
Setiap layanan mikro dapat diskalakan, diterapkan, dan dipelihara secara independen tanpa memengaruhi layanan lain. Pada saat yang sama, alat manajemen API menyediakan platform terpadu bagi pengembang untuk berinteraksi dengan setiap layanan mikro dan model besar.
Akses Data
Di era berbasis data saat ini, model besar seperti "hati" cerdas raksasa yang memproses, menganalisis, dan memberikan rekomendasi dan keputusan cerdas untuk berbagai sistem bisnis. Sistem bisnis ini, dari CRM hingga ERP, hingga keuangan dan pemasaran, seperti pembuluh darah dan organ, terjalin dengan model besar, dan saling melengkapi. Dan darah yang mengalir melalui sistem ini adalah datanya.
Idealnya, setiap transaksi, setiap tindakan pengguna, setiap umpan balik pelanggan, akan menghasilkan data. Data-data ini ditransfer dari sistem bisnis ke model besar, dianalisis dan diproses, dan kemudian dikembalikan ke sistem bisnis yang sesuai untuk menyediakan layanan atau keputusan yang lebih akurat kepada pengguna.
Mari kita lihat sebuah contoh.
Misalkan ada Nona Wang, yang merupakan pengguna setia platform belanja online terkenal. Setiap kali dia menelusuri produk, menambahkan item ke keranjang belanjanya, atau melakukan pembelian, dasbor diam-diam mencatat data perilaku ini. Ketika data perilaku Wang ditransmisikan ke model besar secara real time, model akan segera melakukan analisis mendalam, dikombinasikan dengan riwayat belanja dan riwayat penelusuran masa lalunya. Model besar itu dengan cepat menyadari bahwa Nona Wang baru-baru ini memiliki minat yang besar pada pakaian wanita musim panas dan mungkin memerlukan beberapa aksesori untuk mencocokkan gaunnya yang baru dibeli.
Ketika dia menggunakan aplikasi model besar dari platform e-commerce ini, dia dapat berinteraksi dengan aplikasi secara real time dan meminta model besar untuk merekomendasikan beberapa produk. Pada saat ini, model besar dapat merekomendasikan berbagai sepatu, tas, dan bahkan aksesori musim panas lainnya untuk mencocokkan gaun musim panas.
Katakanlah dia mengklik salah satu sepatu yang direkomendasikan, menelusuri detailnya, dan akhirnya memutuskan untuk membelinya. Kali ini, pembelian juga dicatat, dan data diumpankan ke model besar. Dalam proses ini, kita dapat melihat pentingnya kelancaran arus data antara model besar dan sistem bisnis untuk memberikan layanan dan keputusan yang akurat.
Namun, hal di atas hanyalah situasi yang ideal, dan pada kenyataannya mungkin ada berbagai macam masalah. Pertama-tama, ini adalah masalah yang sulit untuk menghubungkan data antara berbagai sistem bisnis dan model besar.
Mengambil Taobao Ask sebagai contoh, sekarang Taobao Ask belum terhubung ke sistem Taobao, Taobao Ask tidak mengetahui preferensi pengguna, itu seperti pulau informasi yang tertanam di Taobao, dan tidak terintegrasi secara organik ke dalam seluruh sistem data Taobao. **
Selanjutnya, bahkan jika data terhubung antara model besar dan sistem bisnis, karena latar belakang sejarah, arsitektur teknis, dan standar data yang berbeda dari masing-masing sistem bisnis, kemungkinan akan ada "penyumbatan" atau "titik bocor" dalam proses sirkulasi data. Hal ini dapat menyebabkan tidak hanya hilangnya data, tetapi juga hasil analisis miring untuk model besar.
Mengambil platform e-commerce sebagai contoh, ketika pengguna menelusuri produk dan melakukan pembelian, data perilaku ini akan dikirimkan ke model besar untuk analisis guna merekomendasikan produk yang lebih cocok untuk pengguna. Namun, jika data hilang dalam perjalanan atau tidak cocok dengan format data sistem lain, model besar mungkin tidak dapat merekomendasikan produk secara akurat, yang dapat memengaruhi pengalaman pengguna.
Aliran data antara model besar dan berbagai sistem bisnis sangat penting, tidak hanya karena peningkatan jumlah data, tetapi juga karena peran data dalam membawa nilai bagi perusahaan berubah. Namun, tidak mudah untuk mencapai aliran data yang lancar dan fidelitas antara model besar dan berbagai sistem.
Kita perlu memahami bahwa aliran data antara model besar dan sistem bisnis bukanlah migrasi atau transfer data sederhana, ini adalah proses yang kompleks, dua arah, dan berkelanjutan. Dalam proses ini, setiap sistem bisnis mungkin sering berinteraksi dengan model besar, dan model besar itu sendiri terus memperbarui, belajar, dan berkembang.
Ada banyak tantangan teknis dan bisnis di balik aliran data ini, seperti fakta bahwa data dalam model besar mungkin tidak konsisten dengan data dalam sistem bisnis pada titik waktu tertentu karena frekuensi dan waktu pembaruan yang berbeda dari sistem yang berbeda. Terlebih lagi, sistem bisnis yang berbeda dapat mengadopsi arsitektur teknis, format data, dan standar antarmuka yang berbeda, sehingga sering terjadi transformasi dan penyesuaian dalam aliran data.
Masalah keamanan dan privasi data tidak dapat diabaikan, data dapat dikenakan berbagai ancaman dalam proses transmisi, penyimpanan dan pemrosesan, bagaimana memastikan integritas, kerahasiaan dan non-penolakan data telah menjadi masalah utama yang dihadapi oleh perusahaan. Terutama di lingkungan lintas wilayah dan lintas jaringan, transmisi data juga dapat mengalami penundaan, yang berakibat fatal bagi sistem bisnis yang membutuhkan respons waktu nyata.
Konvergensi Bisnis
Model besar secara bertahap merambah ke berbagai industri dan bidang, menjadi dorongan penting bagi kecerdasan perusahaan. Namun, membuat teknologi benar-benar membawa nilai bagi bisnis bukan hanya masalah implementasi teknologi, tetapi yang lebih penting, integrasi teknologi dan bisnis yang erat. Untuk mencapai hal ini, model besar harus masuk jauh ke dalam detail bisnis, memahami logika bisnis, dan sepenuhnya terintegrasi ke dalam seluruh sistem bisnis. **
Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce besar ingin mengoptimalkan sistem rekomendasi produknya dengan model besar. Untuk melakukan ini, model tidak cukup mengenali riwayat pembelian pengguna, ia juga perlu memahami kebiasaan belanja pengguna, minat, preferensi, riwayat pencarian, dan banyak detail lainnya. Selanjutnya, model harus dapat memahami strategi bisnis seperti musiman, festival, dan promosi untuk memastikan bahwa konten yang dihasilkan benar-benar berharga.
Ini menimbulkan pertanyaan kunci: bagaimana Anda membuat model besar memahami dan menggabungkan detail bisnis ini? Secara khusus, Anda dapat memulai dari aspek-aspek berikut:
**1. Transfer pengetahuan bisnis melanggar batasan data. **
Data tidak diragukan lagi merupakan input inti untuk model besar, tetapi untuk mencapai pemahaman bisnis yang benar, tidak cukup hanya mengandalkan data. Banyak pengetahuan bisnis bersifat implisit dan tidak terstruktur, yang membuatnya sulit untuk disampaikan melalui sarana data tradisional. Misalnya, nilai-nilai inti perusahaan, hubungan jangka panjangnya dengan pelanggan, dan perubahan halus dalam industri mungkin tidak secara langsung tercermin dalam data. Pengetahuan seperti itu, jika diabaikan, dapat mengarahkan model untuk membuat keputusan yang menyimpang dari skenario bisnis nyata.
Oleh karena itu, kerja sama yang erat dengan unit bisnis sangat penting. Unit bisnis memiliki banyak pengalaman dan pemahaman mendalam tentang bisnis, dan mereka dapat memberikan detail yang tidak dapat dicakup oleh data. Ini bukan hanya tentang pengetahuan di dalam perusahaan, ini juga tentang apa yang terjadi dengan mitra, pesaing, dan bahkan industri secara keseluruhan.
Salah satu pendekatan yang patut dipertimbangkan adalah membentuk tim pengetahuan bisnis tertentu, yang dapat terdiri dari pakar bisnis, ilmuwan data, dan insinyur model, yang bekerja sama untuk memastikan bahwa model besar menerima pelatihan bisnis yang komprehensif dan mendalam.
** 2. Beradaptasi dengan logika bisnis yang kompleks dan pengembangan model besar yang disesuaikan. **
Keragaman industri telah menyebabkan kompleksitas logika bisnis, dan model besar untuk industri keuangan tidak mungkin secara langsung berlaku untuk industri ritel atau perawatan kesehatan, karena industri ini memiliki aturan dan logika bisnis unik mereka sendiri, yang memerlukan penyesuaian tingkat tinggi dalam desain dan pengembangan model besar.
Arsitektur, parameter, dan bahkan algoritma model besar mungkin perlu disesuaikan untuk layanan tertentu. Sebagai contoh, beberapa industri mungkin lebih menekankan pada kinerja real-time, sementara yang lain mungkin lebih menekankan pada strategi jangka panjang, yang dapat menyebabkan model perlu melakukan trade-off antara kecepatan komputasi dan analisis mendalam.
Beradaptasi dengan perubahan bisnis, fleksibilitas dan kemampuan iterasi model besar. **
Bisnis tidak statis, berubah seiring waktu, pasar, dan teknologi. Ketika logika dan aturan bisnis berubah, model besar perlu disesuaikan.
Ini tidak hanya membutuhkan fleksibilitas dalam desain model, tetapi juga kemampuan untuk beralih dan mengoptimalkan dengan cepat pada tahap selanjutnya. Pelatihan model berkelanjutan, umpan balik bisnis real-time, dan kemampuan pembelajaran online dari model adalah kunci untuk memastikan bahwa model besar disinkronkan dengan bisnis.
Di masa depan, kami memperkirakan bahwa model besar akan diintegrasikan lebih lanjut ke dalam bisnis, tidak lagi hanya alat untuk pemrosesan dan analisis data, tetapi akan menjadi pendorong inti dari seluruh proses bisnis. Ini bukan hanya tentang kemajuan teknologi, ini tentang transformasi lengkap model bisnis, struktur organisasi, dan cara kerja.
Namun, transformasi semacam itu tidak terjadi dalam semalam dan membutuhkan upaya gabungan dan kolaborasi para pemimpin bisnis, tim bisnis, dan tim teknis. Dibutuhkan pembelajaran, eksperimen, dan pengoptimalan yang konstan untuk memastikan bahwa model besar benar-benar dapat membawa nilai bagi bisnis. Dalam prosesnya, mungkin ada tantangan dan kesulitan, tetapi pengalaman inilah yang akan membangun pengetahuan dan kemampuan yang berharga bagi bisnis untuk membantu mereka menonjol dari persaingan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Jika ketiga masalah ini tidak terpecahkan, pendaratan komersial model besar adalah kata kosong!
Sumber artikel: Data Ape
Penulis: Hujan Asap dan Hujan
Saat ini, model besar telah menjadi topik hangat di dunia bisnis dari penelitian mutakhir di dunia akademis. Saat ini, raksasa teknologi domestik dan startup baru secara aktif mengeksplorasi aplikasi komersial dari model besar, mencoba menggunakannya untuk membawa inovasi dan pertumbuhan ke bisnis yang ada.
"Pawai cepat" ini dimanifestasikan dalam dua aspek: pertama, model besar sedang diintegrasikan secara mendalam dengan sistem bisnis inti tradisional seperti ERP, CRM, BI, keuangan, pemasaran, operasi, dan layanan pelanggan untuk membuatnya lebih cerdas dan otomatis; Kedua, model besar sudah mulai banyak digunakan di banyak industri seperti keuangan, manufaktur, ritel, energi, dan hiburan, mempromosikan inovasi dan transformasi industri.
Menurut uji coba mode jaringan ChatGPT, Microsoft Bing, Baidu Wenxin Yiyan, Taobao Wenwen dan produk lainnya, penulis menemukan bahwa masih ada masalah yang jelas dalam penggunaan komersial model besar.
Secara khusus, untuk mencapai pendaratan komersial, ketiga masalah ini harus diselesaikan:
** Sistem Docking **
Karena model besar secara bertahap diintegrasikan ke dalam operasi bisnis sehari-hari, fungsinya telah melampaui sekadar pemrosesan data dan komputasi. Jenis model cerdas baru ini harus dapat berinteraksi dengan berbagai sistem bisnis secara real time dan menanggapi berbagai kebutuhan bisnis. Secara teori, ini adalah kunci nilai sebenarnya dari model besar, tetapi dalam praktiknya, ini juga merupakan tantangan teknis utama.
Misalnya, sistem ERP awal mungkin lahir di era sumber daya komputasi yang terbatas dan jaringan yang belum matang, dan konsep desain, struktur data, dan karakteristik fungsionalnya terkait erat dengan lingkungan teknis dan bisnis pada waktu itu. Mereka mungkin didasarkan pada database relasional tradisional dan arsitektur berorientasi layanan daripada layanan mikro modern atau teknologi kontainer.
Sebaliknya, platform otomatisasi pemasaran modern telah tumbuh di era komputasi awan dan data besar, dan mereka secara alami memiliki kemampuan pemrosesan data yang kuat, skalabilitas dinamis, dan antarmuka API yang kaya.
Perbedaan teknologi ini secara fundamental menentukan arah strategi integrasi antara model besar dan sistem ini. Mencoba menyatukan semua sistem di bawah satu standar tidak diragukan lagi tidak praktis.
Oleh karena itu, strategi integrasi dengan model besar harus beragam, dan perlu mempertimbangkan karakteristik dan kebutuhan masing-masing sistem. Secara khusus, untuk sistem yang didasarkan pada teknologi warisan, mungkin perlu untuk memperkenalkan beberapa "adaptor" atau "lapisan tengah" untuk mengubah data dan logika bisnis sehingga mereka dapat berinteraksi dengan lancar dengan model besar. Untuk sistem yang telah mengadopsi teknologi modern, integrasi mungkin lebih mudah dan sederhana, tetapi konsistensi dan integritas data masih perlu dipastikan.
Selain itu, dalam aplikasi luas teknologi informasi, antarmuka memainkan peran "jembatan", yang bertanggung jawab untuk transmisi dan komunikasi informasi antara sistem yang berbeda. Standardisasi antarmuka telah dikejar di bidang TI untuk waktu yang lama, tetapi karena perkembangan teknologi dan akumulasi sejarah, keragaman antarmuka menjadi tak terhindarkan.
Keragaman antarmuka ini menimbulkan tantangan serius bagi integrasi model besar, dan di balik setiap standar antarmuka atau protokol, ada struktur data tertentu, metode pemanggilan, dan mekanisme keamanan. Agar model besar dapat berinteraksi secara mulus dengan sistem ini, adaptor dikembangkan untuk setiap antarmuka. Ini berarti bahwa selain pemeliharaan model besar itu sendiri, adaptor ini juga perlu sering diperbarui dan dioptimalkan untuk mengatasi iterasi sistem bisnis dan perubahan antarmuka.
Bagaimana cara mengatasi masalah ini? Manajemen API dan arsitektur layanan mikro adalah jalur pengembangan yang baik, dengan mengadopsi alat manajemen API dan arsitektur layanan mikro, perusahaan dapat memodulasi interaksi antara model besar dan sistem lain, membuatnya lebih fleksibel dan terukur.
Ide inti dari arsitektur layanan mikro adalah menguraikan sistem yang besar dan kompleks menjadi banyak layanan kecil dan independen yang berjalan secara independen dan berinteraksi melalui API yang terdefinisi dengan baik. Arsitektur ini membawa manfaat yang signifikan bagi integrasi model besar, membuat interaksi antara bagian-bagian individu dan model besar lebih fleksibel dengan membagi fungsionalitas seluruh sistem menjadi beberapa layanan mikro.
Setiap layanan mikro dapat diskalakan, diterapkan, dan dipelihara secara independen tanpa memengaruhi layanan lain. Pada saat yang sama, alat manajemen API menyediakan platform terpadu bagi pengembang untuk berinteraksi dengan setiap layanan mikro dan model besar.
Akses Data
Di era berbasis data saat ini, model besar seperti "hati" cerdas raksasa yang memproses, menganalisis, dan memberikan rekomendasi dan keputusan cerdas untuk berbagai sistem bisnis. Sistem bisnis ini, dari CRM hingga ERP, hingga keuangan dan pemasaran, seperti pembuluh darah dan organ, terjalin dengan model besar, dan saling melengkapi. Dan darah yang mengalir melalui sistem ini adalah datanya.
Mari kita lihat sebuah contoh.
Misalkan ada Nona Wang, yang merupakan pengguna setia platform belanja online terkenal. Setiap kali dia menelusuri produk, menambahkan item ke keranjang belanjanya, atau melakukan pembelian, dasbor diam-diam mencatat data perilaku ini. Ketika data perilaku Wang ditransmisikan ke model besar secara real time, model akan segera melakukan analisis mendalam, dikombinasikan dengan riwayat belanja dan riwayat penelusuran masa lalunya. Model besar itu dengan cepat menyadari bahwa Nona Wang baru-baru ini memiliki minat yang besar pada pakaian wanita musim panas dan mungkin memerlukan beberapa aksesori untuk mencocokkan gaunnya yang baru dibeli.
Ketika dia menggunakan aplikasi model besar dari platform e-commerce ini, dia dapat berinteraksi dengan aplikasi secara real time dan meminta model besar untuk merekomendasikan beberapa produk. Pada saat ini, model besar dapat merekomendasikan berbagai sepatu, tas, dan bahkan aksesori musim panas lainnya untuk mencocokkan gaun musim panas.
Katakanlah dia mengklik salah satu sepatu yang direkomendasikan, menelusuri detailnya, dan akhirnya memutuskan untuk membelinya. Kali ini, pembelian juga dicatat, dan data diumpankan ke model besar. Dalam proses ini, kita dapat melihat pentingnya kelancaran arus data antara model besar dan sistem bisnis untuk memberikan layanan dan keputusan yang akurat.
Namun, hal di atas hanyalah situasi yang ideal, dan pada kenyataannya mungkin ada berbagai macam masalah. Pertama-tama, ini adalah masalah yang sulit untuk menghubungkan data antara berbagai sistem bisnis dan model besar.
Mengambil Taobao Ask sebagai contoh, sekarang Taobao Ask belum terhubung ke sistem Taobao, Taobao Ask tidak mengetahui preferensi pengguna, itu seperti pulau informasi yang tertanam di Taobao, dan tidak terintegrasi secara organik ke dalam seluruh sistem data Taobao. **
Selanjutnya, bahkan jika data terhubung antara model besar dan sistem bisnis, karena latar belakang sejarah, arsitektur teknis, dan standar data yang berbeda dari masing-masing sistem bisnis, kemungkinan akan ada "penyumbatan" atau "titik bocor" dalam proses sirkulasi data. Hal ini dapat menyebabkan tidak hanya hilangnya data, tetapi juga hasil analisis miring untuk model besar.
Mengambil platform e-commerce sebagai contoh, ketika pengguna menelusuri produk dan melakukan pembelian, data perilaku ini akan dikirimkan ke model besar untuk analisis guna merekomendasikan produk yang lebih cocok untuk pengguna. Namun, jika data hilang dalam perjalanan atau tidak cocok dengan format data sistem lain, model besar mungkin tidak dapat merekomendasikan produk secara akurat, yang dapat memengaruhi pengalaman pengguna.
Aliran data antara model besar dan berbagai sistem bisnis sangat penting, tidak hanya karena peningkatan jumlah data, tetapi juga karena peran data dalam membawa nilai bagi perusahaan berubah. Namun, tidak mudah untuk mencapai aliran data yang lancar dan fidelitas antara model besar dan berbagai sistem.
Kita perlu memahami bahwa aliran data antara model besar dan sistem bisnis bukanlah migrasi atau transfer data sederhana, ini adalah proses yang kompleks, dua arah, dan berkelanjutan. Dalam proses ini, setiap sistem bisnis mungkin sering berinteraksi dengan model besar, dan model besar itu sendiri terus memperbarui, belajar, dan berkembang.
Ada banyak tantangan teknis dan bisnis di balik aliran data ini, seperti fakta bahwa data dalam model besar mungkin tidak konsisten dengan data dalam sistem bisnis pada titik waktu tertentu karena frekuensi dan waktu pembaruan yang berbeda dari sistem yang berbeda. Terlebih lagi, sistem bisnis yang berbeda dapat mengadopsi arsitektur teknis, format data, dan standar antarmuka yang berbeda, sehingga sering terjadi transformasi dan penyesuaian dalam aliran data.
Masalah keamanan dan privasi data tidak dapat diabaikan, data dapat dikenakan berbagai ancaman dalam proses transmisi, penyimpanan dan pemrosesan, bagaimana memastikan integritas, kerahasiaan dan non-penolakan data telah menjadi masalah utama yang dihadapi oleh perusahaan. Terutama di lingkungan lintas wilayah dan lintas jaringan, transmisi data juga dapat mengalami penundaan, yang berakibat fatal bagi sistem bisnis yang membutuhkan respons waktu nyata.
Konvergensi Bisnis
Model besar secara bertahap merambah ke berbagai industri dan bidang, menjadi dorongan penting bagi kecerdasan perusahaan. Namun, membuat teknologi benar-benar membawa nilai bagi bisnis bukan hanya masalah implementasi teknologi, tetapi yang lebih penting, integrasi teknologi dan bisnis yang erat. Untuk mencapai hal ini, model besar harus masuk jauh ke dalam detail bisnis, memahami logika bisnis, dan sepenuhnya terintegrasi ke dalam seluruh sistem bisnis. **
Ini menimbulkan pertanyaan kunci: bagaimana Anda membuat model besar memahami dan menggabungkan detail bisnis ini? Secara khusus, Anda dapat memulai dari aspek-aspek berikut:
**1. Transfer pengetahuan bisnis melanggar batasan data. **
Data tidak diragukan lagi merupakan input inti untuk model besar, tetapi untuk mencapai pemahaman bisnis yang benar, tidak cukup hanya mengandalkan data. Banyak pengetahuan bisnis bersifat implisit dan tidak terstruktur, yang membuatnya sulit untuk disampaikan melalui sarana data tradisional. Misalnya, nilai-nilai inti perusahaan, hubungan jangka panjangnya dengan pelanggan, dan perubahan halus dalam industri mungkin tidak secara langsung tercermin dalam data. Pengetahuan seperti itu, jika diabaikan, dapat mengarahkan model untuk membuat keputusan yang menyimpang dari skenario bisnis nyata.
Oleh karena itu, kerja sama yang erat dengan unit bisnis sangat penting. Unit bisnis memiliki banyak pengalaman dan pemahaman mendalam tentang bisnis, dan mereka dapat memberikan detail yang tidak dapat dicakup oleh data. Ini bukan hanya tentang pengetahuan di dalam perusahaan, ini juga tentang apa yang terjadi dengan mitra, pesaing, dan bahkan industri secara keseluruhan.
Salah satu pendekatan yang patut dipertimbangkan adalah membentuk tim pengetahuan bisnis tertentu, yang dapat terdiri dari pakar bisnis, ilmuwan data, dan insinyur model, yang bekerja sama untuk memastikan bahwa model besar menerima pelatihan bisnis yang komprehensif dan mendalam.
** 2. Beradaptasi dengan logika bisnis yang kompleks dan pengembangan model besar yang disesuaikan. **
Keragaman industri telah menyebabkan kompleksitas logika bisnis, dan model besar untuk industri keuangan tidak mungkin secara langsung berlaku untuk industri ritel atau perawatan kesehatan, karena industri ini memiliki aturan dan logika bisnis unik mereka sendiri, yang memerlukan penyesuaian tingkat tinggi dalam desain dan pengembangan model besar.
Arsitektur, parameter, dan bahkan algoritma model besar mungkin perlu disesuaikan untuk layanan tertentu. Sebagai contoh, beberapa industri mungkin lebih menekankan pada kinerja real-time, sementara yang lain mungkin lebih menekankan pada strategi jangka panjang, yang dapat menyebabkan model perlu melakukan trade-off antara kecepatan komputasi dan analisis mendalam.
Bisnis tidak statis, berubah seiring waktu, pasar, dan teknologi. Ketika logika dan aturan bisnis berubah, model besar perlu disesuaikan.
Ini tidak hanya membutuhkan fleksibilitas dalam desain model, tetapi juga kemampuan untuk beralih dan mengoptimalkan dengan cepat pada tahap selanjutnya. Pelatihan model berkelanjutan, umpan balik bisnis real-time, dan kemampuan pembelajaran online dari model adalah kunci untuk memastikan bahwa model besar disinkronkan dengan bisnis.
Di masa depan, kami memperkirakan bahwa model besar akan diintegrasikan lebih lanjut ke dalam bisnis, tidak lagi hanya alat untuk pemrosesan dan analisis data, tetapi akan menjadi pendorong inti dari seluruh proses bisnis. Ini bukan hanya tentang kemajuan teknologi, ini tentang transformasi lengkap model bisnis, struktur organisasi, dan cara kerja.
Namun, transformasi semacam itu tidak terjadi dalam semalam dan membutuhkan upaya gabungan dan kolaborasi para pemimpin bisnis, tim bisnis, dan tim teknis. Dibutuhkan pembelajaran, eksperimen, dan pengoptimalan yang konstan untuk memastikan bahwa model besar benar-benar dapat membawa nilai bagi bisnis. Dalam prosesnya, mungkin ada tantangan dan kesulitan, tetapi pengalaman inilah yang akan membangun pengetahuan dan kemampuan yang berharga bagi bisnis untuk membantu mereka menonjol dari persaingan.