Puteți împuterniciți ML și AI cu transformarea datelor – Lideri de gândire

Cu cât avem o varietate mai mare, viteză și volum de date, cu atât devine mai fezabilă utilizarea analizei predictive și a modelării pentru a prognoza creșterea și a identifica domeniile de oportunitate și îmbunătățire. Cu toate acestea, pentru a obține cea mai mare valoare din rapoartele, instrumentele de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI) este necesar ca o organizație să aibă acces la date din multiple surse și să se asigure că datele sunt de calitate superioară și de încredere. Acesta este adesea cel mai mare obstacol în transformarea datelor mari în strategie de afaceri.

Profesioniștii din domeniul datelor petrec atât de mult timp strângând și validând date pentru a le pregăti pentru utilizare, încât au puțin timp pentru a se concentra pe scopul lor principal: analiza datelor și obținerea de valoare de afaceri din ele. Nu este de mirare că 76% dintre oamenii de știință din domeniul datelor spun că pregătirea datelor este partea cea mai puțin plăcută a jobului lor. Mai mult, eforturile actuale de pregătire a datelor, cum ar fi modelarea și extragerea tradițională a datelor (ETL), necesită efort manual din partea profesioniștilor IT și nu sunt suficiente pentru a face față volumului și complexității datelor mari.

Companiile care doresc să valorifice puterea inteligenței artificiale trebuie să se despartă de aceste procese tedioase și în mare măsură manuale care cresc riscul de “gunoi în, gunoi afară” rezultate. În schimb, au nevoie de procese de transformare a datelor care extrag date brute din multiple surse și formate, le combină și normalizează, și adaugă valoare cu logică de afaceri și metrici pentru a le face gata pentru analize. Cu transformarea complexă a datelor, pot fi siguri că modelele AI/ML sunt bazate pe date curate, precise, care oferă rezultate de încredere.

Valorificarea puterii cloud-ului cu ELT

Cel mai bun loc pentru a pregăti și transforma datele astăzi este un depozit de date cloud (CDW), cum ar fi Amazon (AMZN ) Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery, Microsoft Azure Synapse sau Snowflake. În timp ce abordările tradiționale ale depozitării datelor necesită extragerea și transformarea datelor înainte de a le încărca, un CDW valorifică scalabilitatea și performanța cloud-ului pentru o ingestie și transformare a datelor mai rapide și face posibilă extragerea și încărcarea datelor din multiple surse de date disparate înainte de a le transforma în interiorul CDW-ului.

Ideal, modelul ELT mută inițial datele într-o secțiune a CDW-ului rezervată pentru datele brute de etapă. De acolo, CDW-ul poate utiliza resursele sale de calcul near-limitate disponibile pentru joburile de integrare și ETL care curăță, agregă, filtrează și combină datele etapizate. Datele pot fi apoi transformate într-un schema diferit – data vault sau Star Schema, de exemplu, optimizând datele pentru rapoarte și analize

Abordarea ELT permite, de asemenea, replicarea datelor brute în interiorul CDW-ului pentru pregătirea și transformarea ulterioară atunci când și cum este necesar. Acest lucru vă permite să utilizați instrumente de inteligență de afaceri care determină schema la citire și produc transformări specifice la cerere, permițându-vă, în esență, să transformați aceleași date în multiple moduri pe măsură ce descoperiți noi utilizări pentru ele.

Accelerarea modelelor de învățare automată

Aceste exemple din lumea reală arată cum două companii din industrii diferite valorifică transformarea datelor într-un CDW pentru a conduce inițiativele AI.

O agenție de marketing și publicitate boutique a construit o platformă de gestionare a clienților proprietară pentru a ajuta clienții săi să-și identifice, înțeleagă și motiveze mai bine clienții. Prin transformarea datelor într-un CDW, platforma a integrat rapid și ușor datele clienților în timp real de pe canale într-o vedere a clienților la 360 de grade, care informează modelele AI/ML ale platformei pentru a face interacțiunile clienților mai consistente, la timp și personalizate.

O companie globală de logistică care face 100 de milioane de livrări către 37 de milioane de clienți unici în 72 de țări are nevoie de cantități uriașe de date pentru a-și opera zilnic. Adoptarea transformării datelor într-un CDW a permis companiei să implementeze 200 de modele de învățare automată într-un singur an. Aceste modele fac 500.000 de predicții în fiecare zi, îmbunătățind semnificativ eficiența și conducând la un serviciu clienți superior, care a redus apelurile către centralele de apeluri cu 40%.

Cele mai bune practici pentru începere

Companiile care doresc să sprijine inițiativele lor AI/ML cu puterea transformării datelor în cloud trebuie să înțeleagă cazul lor de utilizare specific și nevoile lor. Începând cu ceea ce doriți să faceți cu datele dvs. – reducerea costurilor cu combustibil prin optimizarea rutelor de livrare, creșterea vânzărilor prin oferirea de oferte personalizate agenților de servicii clienți în timp real, etc. – vă permite să inversați procesele dvs. astfel încât să puteți identifica care date vor oferi rezultate relevante.

Odată ce determinați ce date sunt necesare proiectului dvs. AI/ML pentru a construi modelele sale, aveți nevoie de o soluție ELT cloud-native care va face datele dvs. gata de utilizare. Căutați o soluție care:

• Este neutră din punct de vedere al furnizorului și poate lucra cu stiva dvs. tehnologică actuală

• Este suficient de flexibilă pentru a se scala în sus și în jos și pentru a se adapta pe măsură ce stiva dvs. tehnologică se schimbă

• Poate gestiona transformări complexe de date din multiple surse de date

• Ofertă un model de preț “plătești numai pentru ceea ce folosești” în care plătiți doar pentru ceea ce utilizați

• Este special conceput pentru CDW-ul dvs. preferat, astfel încât să puteți valorifica pe deplin funcțiile CDW-ului pentru a rula joburi mai rapide și a transforma datele fără efort.

O soluție de transformare a datelor cloud care se adresează factorilor comuni ai tuturor CDW-urilor poate oferi o experiență consistentă, dar doar una care permite funcțiile puternice și diferențiatoare ale CDW-ului ales poate oferi performanța ridicată care accelerează timpul până la insight. Soluția corectă vă va permite să valorificați proiectele dvs. AI/ML cu mai multe date curate, de încredere, din mai multe surse, în mai puțin timp – și să generați rezultate mai rapide, mai fiabile, care conduc la valoare de afaceri și inovație anterioară.