الذكاء الاصطناعي
عزز جهودك في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي من خلال تحويل البيانات - قادة الفكر
كلما زاد تنوع البيانات المتوفرة لدينا وسرعتها وحجمها، أصبح استخدام التحليلات التنبؤية والنمذجة أكثر جدوى للتنبؤ بالنمو وتحديد مجالات الفرص والتحسين. ومع ذلك، فإن الحصول على أكبر قيمة من أدوات إعداد التقارير والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) يتطلب من المؤسسة الوصول إلى البيانات من العديد من المصادر والتأكد من أن البيانات عالية الجودة وموثوقة. غالبًا ما يكون هذا هو العائق الأكبر أمام تحويل البيانات الضخمة إلى استراتيجية عمل.
يقضي محترفو البيانات الكثير من الوقت في جمع البيانات والتحقق من صحتها لإعدادها للاستخدام بحيث لا يتبقى لديهم سوى القليل من الوقت للتركيز على غرضهم الأساسي: تحليل البيانات واستخلاص قيمة الأعمال منها. ليس من المستغرب أن 76٪ من علماء البيانات يقولون إن إعداد البيانات هو أقل جزء ممتع من عملهم. علاوة على ذلك ، تتطلب جهود إعداد البيانات الحالية مثل مشاحنات البيانات و ETL التقليدية جهدًا يدويًا من متخصصي تكنولوجيا المعلومات وليست كافية للتعامل مع حجم وتعقيد البيانات الضخمة.
تحتاج الشركات التي ترغب في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي إلى الابتعاد عن هذه العمليات الشاقة واليدوية إلى حد كبير والتي تزيد من مخاطر نتائج "التدمير والقمامة". بدلاً من ذلك ، يحتاجون إلى عمليات تحويل البيانات التي تستخرج البيانات الأولية في مصادر وتنسيقات متعددة ، وتنضم إليها وتطبيعها ، وتضيف قيمة إلى منطق الأعمال والمقاييس لجعلها جاهزة للتحليلات. من خلال تحويل البيانات المعقدة ، يمكنهم التأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة تعتمد على بيانات نظيفة ودقيقة توفر نتائج جديرة بالثقة.
الاستفادة من قوة السحابة مع ELT
أفضل مكان لإعداد البيانات وتحويلها اليوم هو مستودع البيانات السحابية (CDW) مثل Amazon Redshift أو Google BigQuery أو Microsoft Azure Synapse أو Snowflake. بينما تتطلب الأساليب التقليدية لتخزين البيانات استخراج البيانات وتحويلها قبل تحميلها ، فإن CDW يستفيد من قابلية التوسع وأداء السحابة لاستيعاب البيانات وتحويلها بشكل أسرع ويجعل من الممكن استخراج البيانات وتحميلها من العديد من مصادر البيانات المتباينة من قبل تحويله داخل CDW.
من الناحية المثالية ، يقوم نموذج ELT في البداية بنقل البيانات إلى قسم من CDW محجوز لبيانات التدريج الأولية. من هناك ، يمكن لـ CDW استخدام موارد الحوسبة شبه غير المحدودة المتاحة لتكامل البيانات ووظائف ETL التي تنظف وتجمع وتصفي وتنضم إلى البيانات المرحلية. يمكن بعد ذلك تحويل البيانات إلى مخطط مختلف - قبو البيانات أو مخطط النجوم ، على سبيل المثال ، تحسين البيانات لإعداد التقارير والتحليلات
يتيح لك نهج ELT أيضًا نسخ البيانات الأولية داخل CDW للتحضير والتحول لاحقًا عند الحاجة. يتيح لك ذلك استخدام أدوات ذكاء الأعمال التي تحدد المخطط عند القراءة وإنتاج تحويلات محددة عند الطلب ، مما يتيح لك بشكل فعال تحويل نفس البيانات بطرق متعددة عندما تكتشف استخدامات جديدة لها.
تسريع نماذج التعلم الآلي
تُظهر هذه الأمثلة الواقعية كيف تستفيد شركتان في صناعات مختلفة من تحويل البيانات في CDW لدفع مبادرات الذكاء الاصطناعي.
قامت وكالة تسويق وإعلان صغيرة ببناء منصة إدارة عملاء خاصة لمساعدة عملائها على تحديد وفهم وتحفيز عملائهم بشكل أفضل. من خلال تحويل البيانات داخل CDW ، تقوم المنصة بسرعة وسهولة بدمج بيانات العملاء في الوقت الفعلي عبر القنوات في عرض 360 درجة للعملاء الذي يُعلم نماذج AI / ML الخاصة بالمنصة لجعل تفاعلات العملاء أكثر اتساقًا وفي الوقت المناسب وتخصيصًا.
تحتاج شركة لوجستية عالمية تقوم بتسليم 100 مليون عملية تسليم إلى 37 مليون عميل فريد في 72 دولة إلى كميات هائلة من البيانات لتشغيل عملياتها اليومية. أدى اعتماد تحويل البيانات داخل CDW إلى تمكين الشركة من نشر 200 نموذج للتعلم الآلي في عام واحد. تقدم هذه الطرازات 500,000 توقع كل يوم ، مما يحسن الكفاءة بشكل كبير ويقود خدمة العملاء الفائقة التي قللت مكالمات مركز الاتصال الواردة بنسبة 40 بالمائة.
أفضل الممارسات للبدء
تحتاج الشركات التي ترغب في دعم مبادرات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بها مع قوة تحويل البيانات في السحابة إلى فهم حالة الاستخدام والاحتياجات الخاصة بها. بدءًا بما تريد القيام به ببياناتك - تقليل تكاليف الوقود عن طريق تحسين طرق التسليم ، وزيادة المبيعات من خلال تقديم أفضل العروض التالية إلى وكلاء خدمة العملاء في الوقت الفعلي ، وما إلى ذلك - يتيح لك إجراء هندسة عكسية لعملياتك حتى تتمكن من تحديد أي منها ستؤدي البيانات إلى نتائج ذات صلة.
بمجرد تحديد البيانات التي يحتاجها مشروع AI / ML الخاص بك لبناء نماذجه ، فإنك تحتاج إلى حل ELT سحابي أصلي يجعل بياناتك مناسبة للاستخدام. ابحث عن حل:
أن يكون بائعًا محايدًا وقادرًا على العمل مع مجموعة التكنولوجيا الحالية الخاصة بك
تتميز بالمرونة الكافية لتوسيع نطاقها وتقليصها والتكيف مع تغير مجموعة التكنولوجيا الخاصة بك
يمكنه التعامل مع تحويلات البيانات المعقدة من مصادر بيانات متعددة
يقدم نموذج تسعير الدفع أولاً بأول حيث تدفع فقط مقابل ما تستخدمه
تم تصميمه خصيصًا لـ CDW المفضل لديك حتى تتمكن من الاستفادة الكاملة من ميزات CDW لتشغيل المهام بشكل أسرع وتحويل البيانات بسلاسة.
قد يوفر حل تحويل البيانات السحابية الذي يلبي القواسم المشتركة لجميع CDWs تجربة متسقة ، ولكن فقط الحل الذي يتيح ميزات التفرقة القوية لـ CDW الذي اخترته يمكنه تقديم الأداء العالي الذي يسرع الوقت للرؤية الثاقبة. سيمكنك الحل الصحيح من تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بك ببيانات أكثر موثوقية ونظيفة من مصادر أكثر في وقت أقل - وتوليد نتائج أسرع وأكثر موثوقية تؤدي إلى ابتكار وقيمة أعمال غير محققة من قبل.
