Mi az adatok valódi szerepe az AI-rendszerekben, és hogyan illeszkednek össze a data science (adat tudomány), az analitika és az mérnöki munka?
Ez a tananyag központi kérdése. Sok csapat számára a kifejezések közel állnak egymáshoz. A gyakorlatban azonban más-más feladatot látnak el. Egyértelmű kép arról, mit csinálnak ezek a szerepek, segít a vállalkozásoknak elkerülni a zavart, a gyenge adatátadásokat és a rossz modelleredményeket.
Három adat szerepkör, három különböző feladat
A data science (adat tudomány) a fejlett módszerek alkalmazásáról szól mintázatok megtalálására és előrejelzések készítésére. Ez a legközelebb áll a gépi tanuláshoz. Egy adat tudós azt kérdezi, mi történhet ezután, és hogyan hasznosíthatja a vállalkozás ezt az ismeretet.
Az adatanalitikának szűkebb felköre van. A múltbeli adatokat vizsgálja annak érdekében, hogy megmagyarázza, mi történt és miért. Jelentésekre, trendek áttekintésére és üzleti kérdésekre épül, amelyekhez egyértelmű választ adhat a történelem.
Az adatmérnöki munka támogatja mindkettőt. Olyan rendszereket épít, amelyek összegyűjtik, tárolják, mozgatják és előkészítik az adatokat. Enélkül az elemzők és az adat tudósok gyakran az időtüket romlott adatok javításával töltik, ahelyett, hogy használnák azokat.
Egy egyszerű módja ennek a felosztásnak a megjegyzés: Az adat tudomány a jövőbe tekint. Az adatanalitika a múltra. Az adatmérnöki munka pedig nyitva tartja a csöveket.
Amit minden szerepkör igényel
A készségkészletek más okból eltérőek. Az adat tudomány gyakran használ Pythonnyelvet, statisztikát, gépi tanulást, vizualizációt és üzleti ítélőképességet. Elegendő technikai mélységre van szüksége modellek építéséhez és teszteléséhez, valamint elegendő üzleti érzék arra, hogy tudja, milyen probléma számít.
Az adatanalitika SQL-re, jelentéstételi eszközökre és tiszta kommunikációra támaszkodik. A munkája könnyen magyarázható kell legyen. Egy jelentés kevésbé értékes, ha a vezetők nem tudják gyorsan elolvasni és cselekedni rajta alapozva.
Az adatmérnöki munka az adatbázisokra, szoftvermérnökségre, felhőalapú rendszerekre és ETL-munkára támaszkodik. Az ETL az extract, transform, load (kivonás, átalakítás, betöltés) rövidítése. Ez az adatok nyers formából használható alakká alakításának munkája.
Ez a felosztás azért fontos, mert minden szerepkör más típusú kérdésre válaszol. Az adat tudomány azt kérdezi, mi fog történni és hogyan lehet azt használni. Az analitika azt kérdezi, mi történt és miért. A mérnöki munka azt kérdezi, hogyan tehető az adat megbízhatóvá és elérhetővé.
Miért dönti el az adatminőség az eredményt
Az AI-rendszerek azon az adaton alapulnak, amelyből tanulnak. Ha az adat minősége gyenge, a modell gyakran rosszat tanul. Ez a szabály egyszerű, és a valós munkában is helytáll.
Sok esetben a minőség fontosabb, mint a nyers mennyiség. Egy kisebb, tiszta adattömb hasznosabb lehet, mint egy nagy, rendezetlen. A tiszta adatot könnyebb megbízni, könnyebb tesztelni, és könnyebb megmagyarázni, amikor a modell furcsán viselkedik.
A minőség azt is jelenti, hogy az adatnak illeszkednie kell a feladathoz. Hiányzó értékek, zajos mezők, hibás címkék és elavult rekordok gyengíthetik az eredményt. Az elfogultság is torzíthatja a tanító halmazt, és a rendszer rossz irányba húzhatja a mintázatot.
Ennek következtében az AI-munka általában az adatvezetéken kezdődik, nem a modellen. A csapatok ellenőrzik a forrást, ellenőrzik az alakot, eltávolítják a hibákat, és döntenek arról, mely adatokat kell megtartani. Ez egyszerű munka, de ez a munka védi a rendszer többi részét.
Egy egyszerű példa az üzemeltetésből
Vegyünk egy szolgáltatási csapatot, amely ki akarja jósolni egy kiesést, mielőtt terjedne. A csapatnak naplói, mutatói és nyomkövetési adatai vannak a rendszereiből.
A naplók események szöveges rögzítéseit adják. A mutatók számértékeket adnak, például CPU-használatot, memóriahasználatot és késleltetést. A nyomkövetések mutatják egy kérés útját a szolgáltatások között, lépésről lépésre.
Egy adatmérnök gondoskodik arról, hogy ezek az adatfolyamok összegyűjtésre és használható módon tárolásra kerüljenek. Egy adat elemző áttekintheti a múltbeli incidenseket és összefoglalhatja a közös jeleket. Egy adat tudós edzhet egy modellt, amely korai figyelmeztető mintázatokat keres, és jelzi a kockázatot, mielőtt a hiba továbbterjedne.
Ha a naplók hiányosak, a mutatók késve érkeznek, vagy a nyomkövetések nem illeszkednek, a modell nehezen boldogul. Elveszítheti a valódi jelet, vagy kitalálhat egyet. Ezért függ az AI az üzemeltetésben először a strukturált, tiszta és releváns adatoktól.
A példa kicsi, de a minta gyakori. Az üzleti környezetben használt AI-rendszerek gyakran akkor működnek a legjobban, ha a bemenetek már szervezettek az emberi csapatok számára. A gép ezután egy már stabil alapra épít.
Hogyan működnek együtt az alkotóelemek
A gyakorlati érték a három szerepkör közötti átadásból származik. Az adatmérnöki munka megépíti az alapot. Az adatanalitika elmeséli a múlt történetét. Az adat tudomány a előkészített adatot használja előrejelzések vagy döntések létrehozására.
Ez nem jelenti azt, hogy minden cégnek három nagy csapatra van szüksége. Kisebb csoportok gyakran kombinálják ezeket a feladatokat. Még akkor is, a feladatok léteznek, és a rendszernek szüksége van rájuk, hogy gondolatilag elkülönüljenek.
Amikor ezek a feladatok elmosódnak, a munka lelassul. Egy adat tudós túl sok időt tölthet fájlok tisztogatásával. Egy elemzőt előrejelzésre kérhetnek magyarázat helyett. Egy mérnököt üzleti jelentés kitalálására kérhetnek, világos problémameghatározás nélkül.
Amikor a szerepkörök egyértelműek, a munka könnyebben kezelhető. Az adat kevesebb súrlódással halad. A kérdéseket a megfelelő módszerrel válaszolják meg. És az AI projektek nagyobb eséllyel indulnak hasznos talajról.
Az EuroOp LLC számára ez a gyakorlatban látott egyik legerősebb alkalmazott AI minta. A modell ritkán az első probléma. Az első probléma általában a körülötte lévő adatút.
Egy olyan csapat, amely megérti ezt, óvatosabban olvashat egy AI-rendszert. Látja, miért fontosak a naplók, a mutatók és a nyomkövetések. Meg tudja különböztetni a jelentést, a modellt és a vezetéket. Ez az a pont, ahol az AI kevésbé tűnik varázslatnak, és inkább mérnöki munkának.
Az EuroOp Insights követi ezt a gyakorlati mintát, egy alkalmazott K+F ötlettel és egyértelmű tanulsággal az EuroOp LLC termékei mögötti vezetékről.