အောင်မြင်တဲ့ ဒိုးနပ်လုပ်ငန်းကို စတင်ဖို့ ရည်မှန်းထားတယ်ဆိုရင် စျေးကွက်ထဲမှာ အကောင်းဆုံး ဒိုးနပ်ကို ပြင်ဆင်ထားဖို့ လိုပါတယ်။ သင်၏နည်းပညာဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံသည် သင့်ဒိုးနပ်လုပ်ငန်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နေသော်လည်း၊ သင်၏ပစ်မှတ်ပရိသတ်များကြားတွင် စစ်မှန်စွာကလစ်နှိပ်ရန်နှင့် ထပ်တလဲလဲလုပ်နေသောလုပ်ငန်းကိုရယူရန်အတွက် သင်၏နူးညံ့သိမ်မွေ့သောအရသာရှိစေရန်အတွက်၊ ဖြစ်နိုင်သမျှအကောင်းဆုံးပါဝင်ပစ္စည်းများဖြင့် သင့်ဒိုးနပ်များကိုပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်ပါသည်။
သင့်ပါဝင်ပစ္စည်းများ၏ အရည်အသွေး၊ ၎င်းတို့ထံမှ သင်ရရှိသည့်နေရာ၊ ၎င်းတို့သည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ရောစပ်ပုံ၊ ဖြည့်စွက်ပုံနှင့် ဒိုးနပ်၏ အရသာ၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ကိုက်ညီမှုတို့ကို ကွဲပြားစွာ ဆုံးဖြတ်ပါသည်။ သင့်စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်လည်း အလားတူပင်ဖြစ်သည်။
နှိုင်းယှဉ်ချက်သည် ထူးထူးဆန်းဆန်းဟုထင်ရသော်လည်း၊ သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် သင်ထည့်သွင်းနိုင်သည့် အကောင်းဆုံးပါဝင်ပစ္စည်းမှာ အရည်အသွေးဒေတာဖြစ်ကြောင်း သတိပြုပါ။ ရယ်စရာကောင်းတာက ဒါဟာ AI (Artificial Intelligence) ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုရဲ့ အခက်ခဲဆုံး အစိတ်အပိုင်းလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ AI လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအတွက် အရည်အသွေးဒေတာကို အရင်းအမြစ်နှင့် စုစည်းရန် ရုန်းကန်နေရပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို နှောင့်နှေးစေသော သို့မဟုတ် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ထိရောက်မှုနည်းသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို စတင်လုပ်ဆောင်ရန် ရုန်းကန်နေရပါသည်။
ဘတ်ဂျက်များနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်းနည်းပညာများကဲ့သို့ ထူးထူးခြားခြား ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနည်းလမ်းများကို မှီခိုအားထားရန် တွန်းအားပေးခံရပါသည်။ ဒါဆို အလုပ်ဖြစ်လား။ ဖြစ်ပါ တယ်။ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်း။ တကယ်ပါ ဒေတာအရည်အသွေးကို ပထမနေရာမှာ ဘယ်လိုတိုင်းတာမလဲ။
ရှာကြစို့။
ဒေတာအရည်အသွေးဆိုတာ ဘာလဲ၊ အဲဒါကို ဘယ်လို တိုင်းတာပါသလဲ။
ဒေတာအရည်အသွေးသည် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို မည်မျှသန့်ရှင်းပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည်ကို ဘာသာပြန်ဆိုရုံမျှမကပါ။ ဤအရာများသည် အလှအပဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများဖြစ်သည်။ တကယ်အရေးကြီးတာက သင့်ဒေတာက သင့်ဖြေရှင်းချက်နဲ့ ဘယ်လောက်ဆက်စပ်မှုရှိသလဲ။ အကယ်၍ သင်သည် AI မော်ဒယ်တစ်ခုကို တီထွင်နေပါက၊ ကျန်းမာရေးဖြေရှင်းချက် သင်၏ ဒေတာအတွဲအများစုသည် ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်များမှ အရေးကြီးသော ကိန်းဂဏာန်းများသာဖြစ်ပြီး သင့်တွင်ရှိသော ဒေတာသည် ဆိုးရွားပါသည်။
ဤအချက်ဖြင့် မြင်သာထင်သာသော ရလဒ်တစ်ခုမျှ မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအရည်အသွေးသည် သင့်လုပ်ငန်းမျှော်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော၊ ပြီးပြည့်စုံသော၊ အမှတ်အသားပြုထားသော၊ နှင့် စက်ပြင်ဆင်ထားသော ဒေတာများအထိ အကျုံးဝင်ပါသည်။ ဒေတာသန့်ရှင်းရေးသည် ဤအချက်များအားလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောဒေတာကို ယခုကျွန်ုပ်တို့သိလာသောအခါတွင်လည်း ကျွန်ုပ်တို့တွင်ရှိသည်။ အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးကို လွှမ်းမိုးသည့် အချက် ၅ ချက်စာရင်း။
ဒေတာအရည်အသွေးကို ဘယ်လိုတိုင်းတာမလဲ။
စာရင်းဇယားတစ်ခုတွင် သင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ဒေတာအရည်အသွေးကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ဖော်မြူလာမရှိပါ။ သို့သော်လည်း သင့်ဒေတာ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို ခြေရာခံနိုင်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အသုံးဝင်သော မက်ထရစ်များရှိပါသည်။
အမှားများအတွက် ဒေတာအချိုး
၎င်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ၎င်း၏ပမာဏနှင့်စပ်လျဉ်း၍ အမှားအယွင်းအရေအတွက်ကို ခြေရာခံသည်။
ဗလာတန်ဖိုးများ
ဤမက်ထရစ်သည် ဒေတာအတွဲများတွင် မပြည့်စုံမှု၊ ပျောက်ဆုံးမှု သို့မဟုတ် ဗလာတန်ဖိုးများကို ညွှန်ပြသည်။
ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်း အမှားများ အချိုးများ
၎င်းသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုအား ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် မတူညီသောဖော်မတ်သို့ ပြောင်းလဲသည့်အခါ ဖြတ်တောက်သည့် အမှားအယွင်းပမာဏကို ခြေရာခံသည်။
Dark Data Volume
Dark Data သည် အသုံးမပြုနိုင်သော၊ မလိုအပ်တော့သော သို့မဟုတ် မရေရာသော မည်သည့်ဒေတာမဆို။
ဒေတာတန်ဖိုးအတွက် အချိန်
၎င်းသည် သင့်ဝန်ထမ်းများသည် ဒေတာအတွဲများမှ လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အသုံးပြုသည့်အချိန်ပမာဏကို တိုင်းတာသည်။
ထို့ကြောင့် Crowdsourcing လုပ်နေစဉ် ဒေတာအရည်အသွေးကို မည်သို့အာမခံနိုင်မည်နည်း။
တင်းကြပ်သောအချိန်ဇယားများအတွင်း သင့်အဖွဲ့အား ဒေတာစုဆောင်းရန် တွန်းပို့ခံရသည့်အချိန်များ ရှိလိမ့်မည်။ ဒီလိုအခြေအနေမျိုးမှာ၊ လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်နည်းပညာများ ကူညီပေးပါ သိသိသာသာ။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် လူစုလူဝေးကို အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို စုဆောင်းခြင်းသည် အမြဲတမ်း ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရလဒ်ဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုပါသလား။
အကယ်၍ သင်သည် ဤအစီအမံများကို ဆောင်ရွက်ရန် ဆန္ဒရှိပါက၊ သင်၏ လူစုလူဝေး ရင်းမြစ် ဒေတာ အရည်အသွေးသည် AI လေ့ကျင့်ရေး ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည့် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်လာမည်ဖြစ်သည်။
ပြတ်သားပြီး မရှင်းလင်းသော လမ်းညွှန်ချက်များ
Crowdsourcing ဆိုသည်မှာ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြင့် သင့်လိုအပ်ချက်များကို ပံ့ပိုးကူညီရန်အတွက် လူစုလူဝေးမှ အရင်းအမြစ်ရှာသော အလုပ်သမားများကို အင်တာနက်မှ ချဉ်းကပ်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။
မင်းရဲ့လိုအပ်ချက်တွေက မရေရာတာကြောင့် မှန်ကန်ပြီး သက်ဆိုင်တဲ့အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေကို စစ်မှန်တဲ့လူတွေက မပေးနိုင်တဲ့ သာဓကတွေရှိပါတယ်။ ယင်းကိုရှောင်ရှားရန်၊ လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးအကြောင်း၊ ၎င်းတို့၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုများ၊ မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်နှင့် အခြားအရာများဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းပြတ်သားသော လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုအား ထုတ်ပြန်ပါ။ သင်ယူမှုမျဉ်းကို လျှော့ချရန်၊ အသေးစိတ်တင်ပြပုံ သို့မဟုတ် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းဆိုင်ရာ ဗီဒီယိုတိုများပါသည့် စခရင်ရှော့ပုံများကို မိတ်ဆက်ပါ။
ဒေတာကွဲပြားမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားခြင်း။
အခြေခံအဆင့်များတွင် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသောအခါတွင် သင်၏ဒေတာစုပေါင်းထဲသို့ ဘက်လိုက်မှုမပါဝင်စေရန် တားဆီးနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုသည် လူမျိုး၊ ကျား၊ ယင်းကိုရှောင်ရှားရန် သင်၏လူစုလူဝေးကို တတ်နိုင်သမျှ ကွဲပြားအောင်ပြုလုပ်ပါ။
သင်၏ လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းကို နေရာအနှံ့ လွှင့်တင်ပါ။ မတူညီသောစျေးကွက်အပိုင်းများ၊ ပရိသတ်ပုဂ္ဂိုလ်များ၊ လူမျိုးစုများ၊ အသက်အုပ်စုများ၊ စီးပွားရေးနောက်ခံများနှင့် အခြားအရာများ. ၎င်းသည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ရလဒ်များအတွက် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် ကြွယ်ဝသော ဒေတာစုပေါင်းကို စုစည်းရာတွင် ကူညီပေးပါမည်။
QA လုပ်ငန်းစဉ်များစွာ
အကောင်းဆုံးကတော့၊ သင့် QA လုပ်ထုံးလုပ်နည်းမှာ အဓိက လုပ်ငန်းစဉ်နှစ်ခု ပါဝင်သင့်သည်-
- စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် ဦးဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု
- နှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အရည်အသွေး အာမခံသော ပူးပေါင်းအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့က ဦးဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်
စက်သင်ယူခြင်း QA
လိုအပ်သောအကွက်များ ဖြည့်သွင်းခြင်း ရှိ၊ မရှိ၊ လိုအပ်သော စာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်း၊ ထည့်သွင်းမှုများသည် ထုတ်ဝေထားသော နယ်ပယ်များနှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ ဒေတာအစုံအလင်နှင့် အခြားအရာများ ကွဲပြားမှုရှိ၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအမျိုးအစားများအတွက်၊ ကြာချိန်၊ အသံအရည်အသွေး၊ ဖော်မတ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော လိုအပ်သောအချက်များကို တရားဝင်စစ်ဆေးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကိုလည်း လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။.
လူကိုယ်တိုင် QA
ဤသည်မှာ သင်၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအဖွဲ့သည် လိုအပ်သော အရည်အသွေးမက်ထရစ်များနှင့် စံချိန်စံညွှန်းများနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန်အတွက် စံပြဒုတိယအလွှာအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ရလဒ်များတွင် ပုံစံတစ်ခုရှိပါက၊ မော်ဒယ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Manual QA သည် စံနမူနာပဏာမ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု မဟုတ်ရသည့် အကြောင်းရင်းမှာ နောက်ဆုံးတွင် သင်ရရှိမည့် ဒေတာအတွဲများ ပမာဏကြောင့်ဖြစ်သည်။
ဒါဆို မင်းရဲ့ Plan ကဘာလဲ။
ဒါကြောင့် ဒါတွေဟာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လက်တွေ့ကျကျ အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်တွေပါပဲ။ ရက်ရာဇာ ဒေတာအရည်အသွေး။ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပျင်းစရာကောင်းသော်လည်း ဤကဲ့သို့သော အတိုင်းအတာများသည် ရှုပ်ထွေးမှုနည်းပါးစေသည်။ ၎င်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး သင့်ရလဒ်များကို သင့်အမြင်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမရှိ သိနိုင်ရန် ခြေရာခံပါ။