Порождающий (генеративный) ИИ (generative A, GenAI) становится фактором, который меняет правила игры во многих областях. В сфере инженерии данных порождающий ИИ революционизирует способ обработки и управления данными. Хотя влияние порождающего ИИ, несомненно, глубоко, оно также заново напоминает вековую истину: подготовка данных всегда была важнейшим компонентом успешных инициатив в области данных.
Порождающий ИИ - это не просто «модные» алгоритмы; это эффективность и точность. Автоматизируя повторяющиеся задачи, генерируя код и оптимизируя перемещение данных, порождающий ИИ становится бесценным инструментом для инженеров данных, занимающихся организацией сложных конвейеров обработки данных. Данный симбиоз порождающего ИИ и человеческого опыта открывает новую эру автоматизации, когда созданные ИИ шаблоны легко интегрируются с индивидуализированным кодом, освобождая инженерам данных время для того, чтобы сосредоточить своё внимание на таких тонких аспектах, как логика трансформаций.
Влияние порождающего ИИ на инженерию данных уже ощущается в различных отраслях. Рассмотрим пример из практики, в котором порождающий ИИ был интегрирован в жизненный цикл данных клиента ( https://fractal.ai/transforming-data-engineering-with-genai/ ): создание таблиц, перемещение данных и генерация тестовых примеров стали автоматизированными, что привело к сокращению времени и усилий на 50%. Благодаря возможностям порождающего ИИ аналитики смогли выполнять сложные задачи анализа данных с большей эффективностью. В финансовом секторе порождающий ИИ ускоряет регрессионное тестирование, избегая ручной работы при генерации тестовых данных и обеспечивая безопасность данных во время передачи.
Интеграция порождающего ИИ в инженерию данных имеет далеко идущие последствия и приводит к значительным сдвигам в отрасли:
- Гибкость и эффективность: Порождающий ИИ повышает гибкость, давая инженерам данных возможность быстро адаптировать конвейеры обработки в ответ на меняющиеся потребности деловой деятельности. Повышение эффективности проходит сквозь всю экосистему данных, оптимизируя использование ресурсов и сокращая время на выработку нужных знаний и представлений.
- Запросы на естественном языке: Отдача от порождающего ИИ охватывает запросы на естественном языке, сокращая разрыв между техническим жаргоном и языком деловых пользователей. Представьте себе, например, что порождающий ИИ правильно интерпретирует запрос «Покажите мне тенденции продаж за второй квартал 2024 года» и предоставляет нужную информацию.
- Масштабируемость: По мере того, как объемы данных продолжают стремительно расти, критически важным становится масштабируемость порождающего ИИ. Он легко обрабатывает большие наборы данных, оптимизируя скорость обработки и использование ресурсов, а также способствуя тому, чтобы инженерия данных шла в ногу с постоянно растущими объёмами данных.
В будущем мы можем ожидать следующее:
- Более «умные» (интеллектуальные) конвейеры данных: Благодаря порождающему ИИ продолжится совершенствование процессов перемещения, преобразования и оркестровки данных. Конвейеры будут динамически адаптироваться, обучаясь на основе закономерностей и оптимизируя себя для достижения максимальной эффективности.
- Этичный ИИ: По мере того, как порождающий ИИ будет становиться всё более распространённым, в практику инженерии данных будут интегрироваться этические соображения. Выявление необъективности / предвзятости, защита неприкосновенности частной жизни (персональных данных) и справедливость станут неотъемлемыми компонентами инициатив по работе с данными на основе порождающего ИИ.
- Бесперебойное сотрудничество: Инженеры данных и порождающий ИИ будут беспрепятственно сотрудничать, используя сильные стороны друг друга для преодоления сложностей, обеспечения качества и надёжности данных и для извлечения новых знаний и идей из данных.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/the-transformative-power-of-data-preparation-in-the-genai-era/
Комментариев нет:
Отправить комментарий