ڈیٹا کی بنیاد: مصنوعی ذہانت کی کامیابی کا انحصار ڈیٹا پر

یہ اردو خلاصہ ہے۔ مکمل ماڈیول انگریزی میں دستیاب ہے۔

ڈیٹا پہلے: زیادہ تر منصوبے ٹیکنالوجی کی کمزوری سے نہیں بلکہ نامکمل، غیر مستقل یا پرانے ڈیٹا (Data) کی وجہ سے ناکام ہوتے ہیں۔ کسی بھی سرمایہ کاری سے پہلے پوچھیں: کیا ہمارا ڈیٹا اس کام کے لیے کافی اچھا ہے؟

معیار کے پانچ سوال: کیا ڈیٹا مکمل ہے؟ درست ہے؟ تمام دفاتر میں ایک جیسا درج ہوتا ہے؟ تازہ ہے؟ ڈیجیٹل اور قابل استعمال شکل میں ہے یا کاغذی فائلوں میں بند ہے؟

ریکارڈ میں چھپا تعصب: ڈیٹا ماضی کے فیصلوں کا عکس ہے۔ اگر کچھ طبقوں سے ماضی میں ناانصافی ہوئی تو نظام وہی تعصب (Bias) دہرا سکتا ہے۔ پوچھیں کہ ڈیٹا میں کون غائب ہے۔

ملکیت: ہر اہم ڈیٹا سیٹ کا ایک نامزد ذمہ دار ہو، اس کے ماخذ کا ریکارڈ ہو، استعمال کے واضح اصول ہوں اور غلطیاں درست کرنے کا طریقہ ہو۔

تحفظ: قانون اور محکمانہ ہدایات کے مطابق ڈیٹا کا تحفظ (Data protection) کریں، کم سے کم ڈیٹا کا اصول (Data minimisation) اپنائیں اور خفیہ یا ذاتی ڈیٹا کبھی عوامی آلات میں نہ ڈالیں۔ "ہمارا ڈیٹا ابھی تیار نہیں" ایک مفید نتیجہ ہے، ناکامی نہیں۔