تشغيل جهودك في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع تحويل البيانات – قادة الفكر

كلما زادت تنوع البيانات وسرعتها وحجمها ، أصبح من الممكن استخدام التحليلات التنبؤية والنمذجة لتوقعات النمو وتحديد مجالات الفرصة والتحسين. ومع ذلك ، للحصول على أقصى استفادة من أدوات الإبلاغ والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) ، يتعين على المنظمة الوصول إلى البيانات من العديد من المصادر وضمان أن تكون البيانات عالية الجودة وموثوقة. وهذا غالبًا ما يكون أكبر عائق لتحويل البيانات الكبيرة إلى استراتيجية أعمال.

يقضي محترفو البيانات وقتًا طويلاً في جمع البيانات وتحديدها لتحضيرها للاستخدام حتى يكون لديهم وقت قليل للتركيز على الغرض الأساسي من وجودهم: تحليل البيانات واستخراج القيمة التجارية منها. ولا ي驚 أن 76 في المائة من علماء البيانات يقولون إن تحضير البيانات هو أقل جزء ممتع في عملهم. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب جهود تحضير البيانات الحالية مثل تحويل البيانات وتحويل البيانات التقليدية (ETL) جهدًا يدويًا من قبل محترفي تكنولوجيا المعلومات وليس لديهم القدرة على التعامل مع حجم و复杂ية البيانات الكبيرة.

الشركات التي تريد الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي يجب أن تبتعد عن هذه العمليات المتعبة واليدوية إلى حد كبير التي تزيد من خطر الحصول على نتائج “القمامة داخل ، القمامة خارج”. بدلاً من ذلك ، تحتاج إلى عمليات تحويل البيانات التي تستخرج البيانات الخام في مصادر وتنسيقات متعددة ، وتجمعها وتطبيعها ، وإضافة القيمة بالمنطق التجاري والأدوات لجعلها جاهزة للتحليل. مع تحويل البيانات المعقد ، يمكنهم التأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي تعتمد على بيانات دقيقة وذات صلة تُ produit نتائج موثوقة.

استخدام قوة السحابة مع ELT

أفضل مكان لتحضير وتنسيق البيانات اليوم هو مستودع بيانات السحابة (CDW) مثل Amazon Redshift أو Google BigQuery أو Microsoft Azure Synapse أو Snowflake. بينما تتطلب المناهج التقليدية لمستودعات البيانات أن تتم إزالة البيانات وتحويلها قبل تحميلها ، يستخدم مستودع بيانات السحابة قوة السحابة و性能ها لاستيعاب البيانات وتحويلها بشكل أسرع ويجعل من الممكن إزالة وتحميل البيانات من العديد من مصادر البيانات المختلفة قبل تحويلها داخل مستودع البيانات.

في المثالي ، يتحرك نموذج ELT في البداية البيانات إلى قسم من مستودع البيانات محجوزة لمرحلة البيانات الخام. ومن هناك ، يمكن لمستودع البيانات استخدام موارده الحاسوبية المتاحة تقريبًا دون حدود للوظائف التكامل والبيانات (ETL) التي تنقي وتجمع وتنقي وتربط البيانات المرحلة. يمكن بعد ذلك تحويل البيانات إلى مخطط مختلف – مخزن البيانات أو مخطط نجمي ، على سبيل المثال ، لتحسين البيانات للإبلاغ والتحليل

يسمح подход ELT أيضًا لك بتكرار البيانات الخام داخل مستودع البيانات لتحضيرها وتحويلها في وقت لاحق عند الحاجة. هذا يسمح لك باستخدام أدوات ذكاء الأعمال التي تحدد مخطط القراءة وتنتج تحويلات محددة عند الطلب ، بشكل فعال يسمح لك بتحويل نفس البيانات بطرق متعددة عندما تكتشف استخدامات جديدة لها.

تسريع نماذج التعلم الآلي

تظهر هذه الأمثلة من العالم الحقيقي كيف يستخدم شركات في صناعات مختلفة تحويل البيانات في مستودع بيانات السحابة لتشغيل مبادرات الذكاء الاصطناعي.

بنيت وكالة تسويق وإعلان بوتيك منصة إدارة العملاء المملوكة لتقديم مساعدة أفضل لعملائها لتحديد العملاء وفهمهم وتحفيزهم. من خلال تحويل البيانات داخل مستودع بيانات السحابة ، قامت المنصة بدمج البيانات الزمنية الحقيقية للعملاء عبر القنوات في عرض 360 درجة للعميل ي告ي نموذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لجعل تفاعلات العملاء أكثر اتساقًا ووقتًا وersonalized.

الشركة اللوجستية العالمية التي تقوم بتقديم 100 مليون شحنة إلى 37 مليون عميل فريد في 72 دولة تحتاج إلى كميات هائلة من البيانات لتشغيل عملياتها اليومية. ساهم تبني تحويل البيانات داخل مستودع بيانات السحابة في تمكين الشركة من نشر 200 نموذج تعلم آلي في عام واحد. وتقدم هذه النماذج 500000 تنبؤًا كل يوم ، مما يحسن بشكل كبير من الكفاءة ويقدم خدمة عملاء متفوقة أدت إلى تقليل المكالمات الواردة إلى مركز الاتصال بنسبة 40 في المائة.

أفضل الممارسات للبدء

الشركات التي تريد دعم مبادرات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بقوة تحويل البيانات في السحابة تحتاج إلى فهم حالة استخدامها الخاصة واحتياجاتها. بدءًا مما تريد فعله مع بياناتك – تقليل تكاليف الوقود من خلال تحسين مسارات التسليم ، أو تعزيز المبيعات من خلال تقديم أفضل العروض التالية لموظفي خدمة العملاء في الوقت الفعلي ، إلخ – يسمح لك بتحويل عملياتك بشكل عكسي حتى تتمكن من تحديد البيانات التي ستقدم نتائج ذات صلة.

بمجرد تحديد البيانات التي يحتاجها مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لبناء نماذجه ، تحتاج إلى حل ELT أصلي في السحابة سيجعل بياناتك مناسبة للاستخدام. ابحث عن حل:

• يُعتبر محايدًا للبائع ويمكنه العمل مع تكنولوجيا الحزمة الحالية

• يتمتع بالمرونة الكافية للتوسع والانكماش والتكيف مع تغييرات تكنولوجيا الحزمة

• يمكنه التعامل مع تحويلات البيانات المعقدة من مصادر بيانات متعددة

• يقدم نموذجًا للأسعار الدفع كما تذهب ، حيث تدفع فقط مقابل ما تستخدمه

• تم تصميمه خصيصًا لمستودع البيانات المفضل لك حتى تتمكن من الاستفادة الكاملة من ميزات مستودع البيانات لتشغيل الوظائف بشكل أسرع وتحويل البيانات بسلاسة.

يمكن لحل تحويل البيانات في السحابة الذي يلبي المعايير المشتركة لجميع مستودعات البيانات تقديم تجربة متسقة ، ولكن فقط الذي يمكنه تمكين الميزات القوية المتميزة لمستودع البيانات المفضل لك يمكن أن يوفر الأداء العالي الذي يسرع وقت الإيضاح. سوف يسمح لك الحل الصحيح بتشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بك ببيانات أكثر نظافة وموثوقة من مصادر أكثر في وقت أقل – وينتج نتائج أسرع وأكثر موثوقية تعزز قيمة أعمال وابتكار غير مسبوقة.