Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Çabalarınızı Veri Dönüştürme ile Güçlendirin – Düşünce Liderleri

Verimizin çeşitliliği, hızı ve hacmi ne kadar büyükse, öngörülü analitik ve modelleme kullanarak büyümeyi tahmin etmek ve fırsat ve iyileştirme alanlarını belirlemek o kadar mümkün olur. Ancak, raporlama, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) araçlarından en büyük değeri elde etmek için bir organizasyonun birçok kaynaktan verileri erişmesi ve bu verilerin yüksek kaliteli ve güvenilir olması gerekir. Bu genellikle büyük veriyi iş stratejisi haline getirmenin en büyük engelidir.

Veri profesyonelleri, verileri toplamak ve doğrulamak için çok zaman harcarlar, bu nedenle verilerin analizini yapmak ve onlardan iş değeri elde etmek için çok az zamanları kalır. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, veri bilimcilerin %76’sı veri hazırlamanın işlerinin en az keyif aldıkları kısmı olduğunu söylüyor. Ayrıca, mevcut veri hazırlama çabaları gibi veri kavgası ve geleneksel ETL, büyük verinin ölçeği ve karmaşıklığını ele almak için yeterli olmayan IT profesyonellerinden manuel çaba gerektirir.

AI’nin gücünden yararlanmak isteyen şirketler, “çöp içinde, çöp dışında” sonuçlarının riskini artıran bu zahmetli ve büyük ölçüde manuel süreçlerden uzaklaşmalıdırlar. Bunun yerine, ham verilerin birden fazla kaynakta ve formatta çıkarılmasını, birleştirilmesini ve normalize edilmesini, iş mantığı ve metriklerle değer eklenmesini ve analitik için hazır hale getirilmesini sağlayan veri dönüşüm süreçlerine ihtiyaçları vardır. Karmaşık veri dönüşümü ile AI/ML modellerinin temiz, doğru verilere dayandığını ve güvenilir sonuçlar ürettiğini emin olabilirler.

Bulut ile ELT’nin Gücü

Verileri hazırlamak ve dönüştürmek için bugün en iyi yer, Amazon (AMZN ) Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery, Microsoft Azure Synapse veya Snowflake gibi bir bulut veri ambarıdır. Geleneksel veri ambarı yaklaşımlarının aksine, verilerin çıkarılmasından ve dönüştürülmesinden önce yüklenmeleri gerekir, bir CDW, bulutun ölçeklenebilirliği ve performansını kullanarak daha hızlı veri alımı ve dönüşümü sağlar ve birden fazla farklı veri kaynağından verileri çıkarmak ve yüklemek için CDW içinde dönüştürülmeden önce mümkün kılar.

İdeal olarak, ELT modeli initially verileri bir CDW’nin ham staging verisi için ayrılmış bir bölümüne taşır. Oradan, CDW, veri entegrasyonu ve ETL işleri için neredeyse sınırsız hesaplama kaynaklarını kullanabilir, böylece ham verileri temizleyebilir, birleştirebilir, filtreleyebilir ve birleştirebilir. Veriler daha sonra raporlama ve analitik için optimize edilmiş farklı bir şema – veri deposu veya Yıldız Şeması gibi – dönüştürülebilir.

ELT yaklaşımı ayrıca, ham verilerin CDW içinde daha sonra hazırlanması ve dönüştürülmesi gerektiğinde çoğaltılmasına da olanak tanır. Bu, şemayı okuma zamanında belirleyen ve talebe göre özel dönüşümler üreten iş zekası araçlarını kullanmanıza olanak tanır, böylece verilerinizi yeni kullanımlar keşfettikçe birden fazla şekilde dönüştürebilirsiniz.

Makine Öğrenimi Modellerini Hızlandırın

Gerçek dünya örnekleri, iki şirketin farklı endüstrilerde AI girişimlerini sürmek için bir CDW’de veri dönüşümünü nasıl kullandıklarını gösteriyor.

Bir boutique pazarlama ve reklam ajansı, müşterilerinin müşterilerini daha iyi tanımlamasına, anlamasına ve motive etmesine yardımcı olmak için özel bir müşteri yönetim platformu oluşturdu. Bir CDW’de verileri dönüştürerek, platform, müşteri etkileşimlerini daha tutarlı, zamanında ve kişiselleştirilmiş hale getirmek için AI/ML modelleri için bilgilendiren, kanallar boyunca gerçek zamanlı müşteri verilerini 360 derece müşteri görünümüne kolayca entegre edebilir.

72 ülkede 37 milyondan fazla benzersiz müşteriye 100 milyondan fazla teslimat yapan bir küresel lojistik firması, günlük operasyonlarını güçlendirmek için大量 miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bir CDW’de veri dönüşümünü benimsemek, şirketin bir yıl içinde 200 makine öğrenimi modeli dağıtmalarına olanak tanır. Bu modeller her gün 500.000 tahminde bulunur ve verimliliği önemli ölçüde artırır ve müşteri hizmetini iyileştirir, bu da gelen çağrı merkezini %40 oranında azaltır.

Başlarken En İyi Uygulamalar

AI/ML girişimlerini buluttabulut veri dönüşümü ile desteklemek isteyen şirketler, özel kullanım durumlarını ve ihtiyaçlarını anlamalıdır. Verilerinizi ne yapmak istediğinize – teslimat rotalarını optimize ederek yakıt maliyetlerini azaltmak, müşteri hizmetleri temsilcilerine gerçek zamanlı olarak en iyi teklifleri sunarak satışları artırmak gibi – başlayarak, işlemlerinizi tersine mühendislik yapabilir ve hangi verilerin ilgili sonuçlar üreteceğini belirleyebilirsiniz.

AI/ML projesi için hangi verilere ihtiyacınız olduğunu belirledikten sonra, verilerinizi kullanmaya hazır hale getirecek bir bulut yerel ELT çözümü benötirsiniz. Aşağıdakileri arayın:

• Mevcut teknoloji yığınınızla çalışabilen ve satıcıdan bağımsız olan

• Teknoloji yığınınız değişirse ölçeklenebilirlik ve uyarlanabilirlik için yeterli esnekliğe sahip olan

• Birden fazla veri kaynağından karmaşık veri dönüşümlerini işleyebilen

• Kullandığınız kadar ödeyin fiyatlandırma modeli sunan

• Tercih ettiğiniz CDW’nin güçlü farklılaştırıcı özelliklerini tam olarak kullanabilmeniz için özel olarak tasarlanmış olan

Tüm CDW’lerin ortak paydalarını hedef alan bir bulut veri dönüşüm çözümü tutarlı bir deneyim sunabilir, ancak yalnızca seçtiğiniz CDW’nin güçlü farklılaştırıcı özelliklerini sağlayan bir çözüm, iç görüye ulaşma süresini hızlandıran yüksek performansı sunabilir. Doğru çözüm, AI/ML projelerinizi daha temiz, daha güvenilir veriden daha kısa sürede daha fazla kaynaktan güçlendirmenize olanak tanır ve daha hızlı, daha güvenilir sonuçlar üretmenizi sağlar, bu da daha önce gerçekleştirilmeyen iş değerini ve yeniliği sürmenizi sağlar.