Зачем вам нужна Data Fabric для эффективного ИИ (AI)?
Машинное обучение и искусственный интеллект являются движущей силой реальных преобразований, но большинству организаций сложно сделать это эффективно. Специалистов по обработке данных немного, и большая часть их времени тратится на «обработку информации», что расстраивает и увеличивает время, необходимое для построения хороших моделей. Что еще хуже, лишь небольшая часть этих моделей попадает в производство.
Эффективное машинное обучение зависит от доступа к надежным данным. Получение бизнес-выгоды от этого машинного обучения зависит от ввода моделей в действие и работы с данными, полученными в процессе производства. Поскольку ожидается, что в течение следующих двух лет объем корпоративных BigData возрастет со среднегодовым темпом роста 42%, получение и использование качественной информации никогда не было более сложной задачей.
Поскольку как создание, так и развертывание моделей машинного обучения зависят от базы, организации должны справиться с огромным объемом данных, которые их окружают, и научиться разумно управлять этими данными. Фабрики данных позволяют организациям обрабатывать, преобразовывать, защищать и координировать данные из разрозненных источников в режиме реального времени с полным управлением. Если вы еще не слышали о преимуществах фабрик данных, вы скоро узнаете. Allied Market Research прогнозирует, что к 2026 году рынок фабрик BigData вырастет до 4,5 млрд долларов.
Как упростить обработку данных
Данные, необходимые для машинного обучения, должны быть собраны, поняты и помещены в контекст до того, как начнется настоящая работа по науке о данных. Это самый утомительный и трудоемкий аспект работы. Есть множество отличных инструментов, которые могут помочь, но они в значительной степени не связаны с производственными данными. К данным часто трудно получить доступ и импортировать в инструментальную среду для обработки информации. Большая часть одних и тех же данных моделируется и используется в инициативах бизнес-аналитики, когда распорядители информаций и аналитики создают производные измерения, процедуры SQL и модели данных.
Подход с использованием фабрики BigData позволяет специалистам по обработке информации «воспроизводить данные там, где они есть». Данные остаются в безопасности и контролируются, поэтому ИТ-специалисты счастливы. Основная работа по подключению к разрозненным источникам информаций, разбросанным по организации, уже выполнена. Можно использовать информационные модели, расчеты и корректировки, сделанные распорядителями данных и бизнес-аналитиками, вместо того, чтобы повторять аналогичную работу в другом наборе инструментов, который неизбежно теряет синхронизацию. Моментальный снимок или проекция данных доступны без необходимости экспорта/импорта, поэтому проблемы сопоставления CSV. Когда обнаруживаются проблемы с качеством информации, они могут быть устранены для всех, кто использует данные.
Это означает, что специалисты по обработке данных тратят меньше времени на рутинную работу и больше на свои основные знания. Это также означает, что бизнес может выполнять больше проектов, имея под рукой ограниченный штат специалистов по анализу базы.
Легкость развертывания
Одной из основных проблем, связанных с превращением машинного обучения из эксперимента в реальность, является сложность развертывания. После создания модели вам нужно позаботиться о ее развертывании в совершенно другой среде и настройке для ее оптимизации. Когда данные, полученные в процессе производства, отличаются от базы, используемых для построения модели, вам необходимо переработать модель, чтобы она соответствовала требованиям.
Выполнение этого вручную возможно, но это очень утомительный процесс, а показатели успеха довольно низкие - около 90% компаний с трудом развертывают модели машинного обучения, которые они построили. Когда вам нужно обновлять модели чаще, чем раз в неделю или раз в месяц, то подход, который вы применяете к своей архитектуре, имеет огромное значение.
При использовании подхода фабрики базы данных, используемые в производстве, выглядят так же, как данные, использованные при разработке модели машинного обучения, потому что они были взяты из одного и того же места таким же образом.
Слишком часто код Python, написанный специалистами по данным, считается слишком хрупким или слишком медленным для запуска в производство. Затем кто-то другой переписывает код, что является неэффективным, трудоемким и подверженным ошибкам. Прямое сотрудничество между специалистами по обработке баз и инженерами-производителями может помочь решить эту проблему с помощью методов и принципов DevOps. Некоторые фабрики данных позволяют запускать python непосредственно с данными, значительно улучшая его производительность.
Как только модели машинного обучения запущены в производство, начинается настоящая работа. Дрейф данных и дрейф модели можно измерить и управлять с помощью методов MLOps. Выбросы данных, обнаруженные в производственной среде, также являются отличным источником понимания того, что происходит в бизнес-процессе. Запуск моделей машинного обучения под эгидой фабрики данных позволяет использовать MLOps в производственной среде без развертывания полностью отдельной платформы управления машинным обучением.
Фабрики BigData позволяют существующим приложениям и данным оставаться на месте, чтобы организации могли получать доступ, согласовывать и анализировать данные в процессе работы и по запросу. Это позволяет компаниям лучше использовать существующие архитектуры данных и обновлять свои модели в режиме реального времени, не требуя структурной перестройки каждого приложения или хранилища BigData.
Данные в реальном времени - ключ к успеху
Еще одно преимущество интеграции машинного обучения и управления производственными данными - это применение машинного обучения к данным в реальном времени. Хотя построение модели часто выполняется с использованием пакетов с данными, для многих приложений ключевым моментом является режим реального времени. Например, прогнозирование спроса на розничных продавцов и принятие динамических ценовых решений на основе указанного спроса требует анализа в реальном времени на основе свежих высококачественных BigData.
Однако режим реального времени - это миф, если данные не объединяются, не объединяются и не сшиваются по всему предприятию. Производительность в реальном времени и аналитика в реальном времени слишком часто выходят за рамки возможностей специалистов по данным; если управление производственными данными и платформы машинного обучения разделены и разнесены, достичь реального времени практически невозможно.
Объединение MLOps и DataOps в рамках одной фабрики данных делает машинное обучение в реальном времени практичным. Некоторые фабрики баз специализируются на достижении производительности в реальном времени, поэтому ищите их, если вам нужны решения с малой задержкой, включающие машинное обучение.
Получение подлинных преимуществ от ИИ (AI)
Хорошие данные - ключ к эффективному машинному обучению и искусственному интеллекту. Использование фабрики баз - один из современных способов предоставления доступа, необходимого для сбора этих показателей. Интеллектуальная фабрика баз продвигает этот подход на шаг впереди.
Интеллектуальная фабрика данных объединяет широкий спектр аналитических возможностей, которые позволяют организациям объединять, визуализировать и исследовать данные из нескольких источников. Он включает в себя исследование базы, бизнес-аналитику, обработку естественного языка и машинное обучение для сбора и анализа всей информации, разрозненных по всей организации. Однако реализация может быть сложной, поскольку требует интеграции множества различных технологий управления данными.
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают существующим организациям увеличивать долю прибыли, улучшать взаимодействие с клиентами и направлять стратегические решения. Но без надежных данных эти инструменты не могут дать точных результатов. Очень важно, чтобы организации делали акцент на качестве базы, вводимых в эти мощные инструменты, поскольку они настолько эффективны, насколько эффективны данные, на которых они основаны.
Внедрение интеллектуальной фабрики данных ускоряет движение к цифровому будущему без затрат и стресса, связанных с разрывом и заменой их текущей операционной инфраструктуры. Преимущества выходят за рамки упрощения для разработчиков, специалистов по управлению данными, аналитиков и специалистов по обработке данных. Это также помогает широкому кругу пользователей, близких к бизнесу, создавать интеллектуальные предписывающие службы и приложения. Те, кто примут эти новые концепции, станут победителями в гонке за эффективную реализацию машинного обучения. Те, кто этого не делает, могут колебаться в образе устремления, а не в реальности.
Примечание:
MLOps (Операции машинного обучения) - это относительно новая концепция в мире AI (искусственного интеллекта), обозначающая «операции машинного обучения». Речь идет о том, как лучше всего управлять специалистами по обработке данных и операторами, чтобы обеспечить эффективную разработку, развертывание и мониторинг моделей.
«MLOps - это естественное развитие DevOps в контексте ИИ», - сказал Самир Тоут, профессор кибербезопасности в Школе информационной безопасности и прикладных вычислений (SISAC) Университета Восточного Мичигана . «В то время как он использует внимание DevOps к безопасности, соответствию и управлению ИТ-ресурсами, реальный акцент MLOps делается на последовательной и плавной разработке моделей и их масштабируемости».
Истоки MLOps восходят к 2015 году из статьи под названием «Скрытый технический долг в системах машинного обучения». И с тех пор рост был особенно сильным. Учтите, что к 2025 году ожидается, что рынок решений MLOps достигнет 4 миллиардов долларов.
Внедрение моделей машинного обучения в производство, рабочие модели и масштабирование вариантов использования - сложная задача для компаний из-за разрастания и разрозненности технологий.
Чем может помочь MLOps? Обработка данных - большая часть этого решения.
Некоторые ключевые передовые практики включают воспроизводимый конвейер для подготовки данных и обучения, наличие централизованной системы отслеживания экспериментов с четко определенными метриками и внедрение решения для управления моделями, которое упрощает сравнение альтернативных моделей по различным метрикам и откат к старой модели, если возникают проблемы в производстве. Эти инструменты позволяют командам, занимающимся машинным обучением, легко понимать производительность новых моделей, а также выявлять и исправлять ошибки в производстве.
DataOps (Операции с данными) - это гибкий подход к проектированию, внедрению и обслуживанию распределенной архитектуры данных, которая будет поддерживать широкий спектр инструментов и фреймворков с открытым исходным кодом в производственной среде. Цель DataOps - создать ценность для бизнеса из больших данных.
Вдохновленный DevOps движением, стремящиеся к DataOps стратегии, с целью ускорить производство приложений, работающих в больших рамках обработки данных. Кроме того, DataOps стремится к разделению разрозненных групп ИТ-операций и разработки программного обеспечения, поощряя заинтересованные стороны бизнеса также работать с инженерами данных, специалистами по обработке данных и аналитиками. Это помогает гарантировать, что данные организации могут использоваться наиболее гибким и эффективным способом для достижения положительных бизнес-результатов.
«Web Soft Shop & Technologies» предлагает разработку и внедрения уникальных решений на базе современных методик и технологий.
Читайте анонсы наших статей:
Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q
