הפעל את מאמצי ה-ML וה-AI שלך עם טרנספורמציה של נתונים - מובילי מחשבה

ככל שהמגוון, המהירות והנפח של הנתונים שיש לנו גדולים יותר, כך יהיה יותר אפשרי להשתמש בניתוח חיזוי ובמודלים כדי לחזות צמיחה ולזהות תחומים של הזדמנויות ושיפור. עם זאת, לקבל את התמורה הגדולה ביותר מדיווח, למידת מכונה (ML), וכלי בינה מלאכותית (AI) דורשים מארגון לגשת לנתונים ממקורות רבים ולהבטיח שהנתונים יהיו איכותיים ומהימנים. זה לרוב החסם הגדול ביותר להפיכת נתונים גדולים לאסטרטגיה עסקית.

אנשי מקצוע בתחום הנתונים מבלים כל כך הרבה זמן באיסוף ואימות נתונים כדי להכין אותם לשימוש, עד שנשאר להם מעט זמן להתמקד במטרה העיקרית שלהם: ניתוח הנתונים והפקת ערך עסקי מהם. באופן לא מפתיע, 76 אחוז ממדעני הנתונים אומרים שהכנת נתונים היא החלק הכי פחות מהנה בעבודה שלהם. יתרה מכך, מאמצי הכנת הנתונים הנוכחיים כמו סכסוך נתונים ו-ETL מסורתי דורשים מאמץ ידני של מומחי IT ואינם מספיקים כדי להתמודד עם היקף ומורכבות הביג דאטה.

חברות שרוצות למנף את כוח הבינה המלאכותית צריכות להתנתק מהתהליכים המייגעים והידניים ברובם המגבירים את הסיכון לתוצאות "זבל פנימה, זבל החוצה". במקום זאת, הם זקוקים לתהליכי טרנספורמציה של נתונים המחלצים נתונים גולמיים במספר מקורות ופורמטים, מצטרפים ומנרמלים אותם, ומוסיפים ערך עם לוגיקה עסקית ומדדים כדי להכין אותם לניתוח. עם טרנספורמציה מורכבת של נתונים, הם יכולים להיות בטוחים שמודלים של AI/ML מבוססים על נתונים נקיים ומדויקים שמספקים תוצאות מהימנות.

מינוף הכוח של הענן עם ELT

המקום הטוב ביותר להכין ולהמיר נתונים כיום הוא מחסן נתונים בענן (CDW) כגון Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse או Snowflake. בעוד שגישות מסורתיות למחסני נתונים דורשות חילוץ ושינוי של נתונים לפני שניתן לטעון אותם, CDW ממנפת את המדרגיות והביצועים של הענן להטמעת נתונים וטרנספורמציה מהירה יותר ומאפשרת לחלץ ולטעון נתונים ממקורות נתונים שונים. להפוך אותו בתוך ה-CDW.

באופן אידיאלי, מודל ה-ELT מעביר בתחילה נתונים לקטע של ה-CDW השמור לנתוני הבמה גולמיים. משם, ה-CDW יכול להשתמש במשאבי המחשוב הכמעט בלתי מוגבלים שלו הזמינים עבור שילוב נתונים ועבודות ETL המנקות, מצטברות, מסננים ומצטרפות לנתונים המבויימים. לאחר מכן ניתן להפוך את הנתונים לסכימה אחרת - כספת נתונים או סכמת כוכבים, למשל, אופטימיזציה של הנתונים לדיווח וניתוח

גישת ה-ELT מאפשרת לך גם לשכפל נתונים גולמיים בתוך ה-CDW לצורך הכנה ושינוי מאוחר יותר בעת הצורך. זה מאפשר לך להשתמש בכלי בינה עסקית הקובעים סכימה בקריאה ומייצרים טרנספורמציות ספציפיות לפי דרישה, ולמעשה מאפשרים לך להפוך את אותם נתונים במספר דרכים כאשר אתה מגלה שימושים חדשים עבורם.

האצת מודלים של למידת מכונה

דוגמאות אלו בעולם האמיתי מראות כיצד שתי חברות בתעשיות שונות ממנפות את שינוי הנתונים ב-CDW כדי להניע יוזמות בינה מלאכותית.

משרד בוטיק לשיווק ופרסום בנה פלטפורמה קניינית לניהול לקוחות כדי לעזור ללקוחותיה לזהות, להבין ולהניע טוב יותר את הלקוחות שלהם. על ידי הפיכת נתונים בתוך CDW, הפלטפורמה משלבת במהירות ובקלות נתוני לקוחות בזמן אמת על פני ערוצים לתצוגת לקוח של 360 מעלות המודיעה למודלים של AI/ML של הפלטפורמה להפיכת האינטראקציות עם הלקוחות ליותר עקביות, בזמן ובהתאמה אישית.

חברת לוגיסטיקה עולמית העושה 100 מיליון משלוחים ל-37 מיליון לקוחות ייחודיים ב-72 מדינות זקוקה לכמויות עצומות של נתונים כדי להפעיל את הפעילות היומיומית שלה. אימוץ טרנספורמציה של נתונים בתוך CDW איפשר לחברה לפרוס 200 מודלים של למידת מכונה בשנה אחת. מודלים אלה עושים 500,000 תחזיות מדי יום, משפרים משמעותית את היעילות ומביאים לשירות לקוחות מעולה שהפחית את השיחות הנכנסות למרכז הטלפוני ב-40 אחוז.

שיטות עבודה מומלצות לתחילת העבודה

חברות שרוצות לתמוך ביוזמות ה-AI/ML שלהן בכוח של טרנספורמציה של נתונים בענן צריכות להבין את מקרה השימוש והצרכים הספציפיים שלהן. החל ממה שאתה רוצה לעשות עם הנתונים שלך - הפחתת עלויות הדלק על ידי אופטימיזציה של נתיבי משלוח, הגברת המכירות על ידי מתן ההצעות הטובות ביותר לסוכני שירות לקוחות בזמן אמת וכו' - מאפשר לך לבצע הנדסה לאחור של התהליכים שלך כדי שתוכל לזהות אילו הנתונים יספקו תוצאות רלוונטיות.

ברגע שאתה קובע אילו נתונים צריכים פרויקט AI/ML שלך כדי לבנות את המודלים שלו, אתה צריך פתרון ELT מקורי בענן שיהפוך את הנתונים שלך לכשירות לשימוש. חפש פתרון ש:

• הוא ניטרלי לספק ומסוגל לעבוד עם ערימת הטכנולוגיה הנוכחית שלך

• הוא גמיש מספיק כדי להגדיל ולמטה ולהסתגל עם שינוי ערימת הטכנולוגיה שלך

• יכול להתמודד עם טרנספורמציות נתונים מורכבות ממקורות נתונים מרובים

• מציע מודל תמחור של תשלום לפי דרכו, שבו אתה משלם רק על מה שאתה משתמש

• נבנה במיוחד עבור ה-CDW המועדף עליך, כך שתוכל למנף באופן מלא את התכונות של CDW כדי להריץ עבודות מהר יותר ולשנות נתונים בצורה חלקה.

פתרון טרנספורמציה של נתוני ענן הפונה למכנה המשותף של כל ה-CDWs עשוי לספק חוויה עקבית, אך רק אחד המאפשר את התכונות המבדילות החזקות של ה-CDW שבחרת יכול לספק את הביצועים הגבוהים שמזרזים את הזמן עד לתובנה. הפתרון הנכון יאפשר לך להפעיל את פרויקטי ה-AI/ML שלך עם יותר נתונים נקיים ומהימנים מיותר מקורות בפחות זמן - ולייצר תוצאות מהירות ואמינות יותר שמניעות ערך עסקי וחדשנות שלא מומשו בעבר.