הפעל את מאמצי ה-ML ו-AI שלך עם המרת נתונים – מנהיגי מחשבה

ככל שיש יותר מגוון, מהירות ונפח של נתונים, כך היא הופכת למעשית יותר להשתמש בניתוחים מוניציפליים ודגמים כדי לתחזן צמיחה ולזהות אזורים של הזדמנות ושיפור. עם זאת, קבלת הערך הגדול ביותר מכלים של דו”חות, למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) דורשת מארגון לגשת לנתונים ממקורות רבים ולוודא שהנתונים הם באיכות גבוהה ונאמנים. זה לעיתים קרובות הוא המחסום הגדול ביותר להפיכת נתונים גדולים לאסטרטגיית עסקים.

מומחי נתונים מבלים זמן רב באיסוף ואימות נתונים כדי להכינם לשימוש, כך שנשאר להם מעט זמן להתמקד במטרה העיקרית שלהם: ניתוח הנתונים והפקת ערך עסקי ממנו. לא במפתיע, 76 אחוז ממדעני הנתונים אומרים כי הכנת נתונים היא החלק הפחות נעים בעבודתם. בנוסף, מאמצי הכנת נתונים כמו עיבוד נתונים ו-ETL מסורתיים דורשים מאמץ ידני ממקצועני IT ואינם מספיקים כדי להתמודד עם היקף והמורכבות של נתונים גדולים.

חברות שרוצות לנצל את הכוח של AI צריכות להיפטר מתהליכים משעממים וברובם ידניים שמגדילים את הסיכון של “זבל פנימה, זבל החוצה” תוצאות. במקום זאת, הן צריכות תהליכי המרת נתונים שמוציאים נתונים גולמיים במקורות ופורמטים רבים, מחברים ומנרמלים אותם, ומוסיפים ערך עם לוגיקה עסקית ומטריקות כדי להכינם לניתוח. עם המרת נתונים מורכבת, הן יכולות להיות בטוחות שדגמי AI/ML מבוססים על נתונים נקיים ומדויקים שמספקים תוצאות אמינות.

ניצול הכוח של הענן עם ELT

המקום הטוב ביותר להכין ולהמיר נתונים היום הוא מחסן נתונים בענן (CDW) כגון Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, או Snowflake. בעוד שגישות מסורתיות למחסנאות נתונים דורשות הוצאת נתונים והמרתם לפני שניתן לטעינתם, CDW מנצל את הגמישות והביצועים של הענן לטעינה והמרה מהירה יותר של נתונים והופך את האפשרות להוציא ולטעין נתונים ממקורות נתונים שונים לפני המרתם בתוך ה-CDW.

באופן אידיאלי, המודל ELT הוזז בתחילה את הנתונים לחלק של CDW ששמור לנתונים גולמיים. משם, CDW יכול להשתמש במשאבי החישוב הזמינים למשימות ETL ואינטגרציה של נתונים שניקו, מקבצים, מסננים ומחברים את הנתונים. אז, הנתונים יכולים להיות מומרים לסכמה אחרת – תיבת נתונים או Star Schema, למשל, מאפטימייזציה של הנתונים לדו”חות וניתוחים

גישת ELT מאפשרת גם לשכפל נתונים גולמיים בתוך CDW להכנה והמרה מאוחרת יותר, כאשר וכפי שנדרש. זה מאפשר לך להשתמש בכלים של בינה עסקית שקובעים סכמה בקריאה ומייצרים המרות ספציפיות על פי דרישה, בעצם מאפשרים לך להמיר את אותם נתונים בדרכים רבות ככל שאתה מגלה שימושים חדשים עבורם.

האצת דגמי למידת מכונה

דוגמאות אלו מראות כיצד שתי חברות בתעשיות שונות מנצלות המרת נתונים ב-CDW כדי לנהוג מיזמי AI.

סוכנות פרסום ופרסום בוטיק בנתה פלטפורמת ניהול לקוחות תוכניתית כדי לעזור ללקוחותיה לזהות, להבין ולהניע את לקוחותיהם. על ידי המרת נתונים בתוך CDW, הפלטפורמה משלבת במהירות ובקלות נתוני לקוחות בזמן אמת ברחבי הערוצים לתמונה של 360 מעלות של לקוח, שמידע את מודלים AI/ML של הפלטפורמה להפוך אינטראקציות של לקוח ליותר עקביות, מוקדמות ואישיות.

חברת לוגיסטיקה גלובלית המבצעת 100 מיליון משלוחים ל-37 מיליון לקוחות ייחודיים ב-72 מדינות זקוקה לכמויות עצומות של נתונים כדי להניע את פעילותה היומיומית. הנהלת המרת נתונים בתוך CDW איפשרה לחברה לפרוס 200 מודלים של למידת מכונה בשנה אחת. מודלים אלו מבצעים 500,000 חיזויים בכל יום, משפרים באופן משמעותי את היעילות ומניעים שירות לקוחות עליון שהפחית את השיחות הנכנסות למרכזיים ב-40 אחוז.

טיפים להתחלה

חברות שרוצות לתמוך ביוזמות AI/ML שלהן עם כוחה של המרת נתונים בענן צריכות להבין את המקרה הספציפי ואת הצורכים שלהן. התחלה ממה שאתה רוצה לעשות עם הנתונים שלך – הפחתת עלויות דלק על ידי אופטימיזציה של נתיבי משלוח, שיפור מכירות על ידי מתן הצעות הטובות ביותר לסוכני שירות לקוחות בזמן אמת, וכו’ – מאפשר לך לבנות מחדש את התהליכים שלך כדי לזהות אילו נתונים יספקו תוצאות רלוונטיות.

כשאתה קובע מהם הנתונים שמיזם AI/ML שלך צריך לבנות את המודלים שלו, אתה צריך פתרון ELT יליד ענן שיגרום לנתונים שלך להיות ראויים לשימוש. חפש פתרון ש:

• הוא נייטרלי לספק ויכול לעבוד עם שרשור הטכנולוגיה הנוכחי שלך

• גמיש מספיק כדי להתרחב ולהתכווץ ולהסתגל כאשר שרשור הטכנולוגיה שלך משתנה

• יכול לטפל בהמרות נתונים מורכבות ממקורות נתונים מרובים

• מציע מודל מחירון “שלם כפי שאתה הולך” שבו אתה משלם רק עבור מה שאתה משתמש

• נבנה במיוחד עבור CDW המועדף עליך, כך שתוכל לנצל את תכונותיו של CDW כדי לרוץ עבודות מהר יותר ולהמיר נתונים בצורה חסרת רף.

פתרון המרת נתונים בענן שמתאים למכנים המשותפים של כל CDW יכול לספק חוויה עקבית, אבל רק זה שמאפשר את התכונות החזקות והמבדילות של CDW הנבחר שלך יכול לספק ביצועים גבוהים שמאיצים את זמן התובנה. הפתרון הנכון יאפשר לך להפעיל את פרויקטי AI/ML שלך עם יותר נתונים נקיים ונאמנים מיותר מקורות בפחות זמן – ולייצר תוצאות מהירות ואמינות יותר שיניעו ערך עסקי וחדשנות שלא היה קיים קודם.