Big data + AI: doğru iş sırası

Big data ve AI birlikte satılır; sahada başarı sırası tersine çevrilirse proje başarısız olur. Çoğu AI girişimi aslında özellik mühendisliği ve veri temizliği projesidir.

- RAG kullanıyorsanız önce doküman ve indeks kalitesini düzeltin. - Tahmin modeli kuruyorsanız önce etiket (label) kalitesini ölçün. - Ajan kullanıyorsanız aracın okuduğu kaynağın doğruluğunu doğrulayın.

Klasik big data işleri — toplu import, dedupe, arşiv, rapor — AI olmadan da vardı. AI eklenince üç alan değişti:

1. Keşif hızı — anomali ve örüntü denemeleri daha hızlı yapılabiliyor 2. Doğal dil arayüzü — SQL bilmeyen kullanıcı soru sorabiliyor; yanlış soru da emin tonla cevaplanabiliyor 3. Maliyet yapısı — token ve GPU, disk depolamadan pahalı olabilir

Önerilen süreç:

1. Ölçülebilir pipeline kur (null oranı, gecikme, kalite skoru) 2. Kural, istatistik veya küçük model dene 3. Gerekirse büyük LLM / ajan ekle

Yönetişim soruları ürün tasarımına yazılmalıdır: veri sahibi kim, model çıktısını kim onaylar, yanlış tahmin kime zarar verir?

Özet: AI katmanı big data’nın yerine geçmez. Önce veri süreci; sonra model.