優(yōu)化數(shù)據(jù)管理以實現(xiàn) AI 成功：行業(yè)見解和最佳實踐

隨著人工智能 (AI) 不斷改變行業(yè)，組織在管理和利用 AI 計劃數(shù)據(jù)方面面臨越來越大的挑戰(zhàn)。最近的行業(yè)調(diào)查和專家見解強調(diào)了有效的數(shù)據(jù)管理在 AI 成功中的關(guān)鍵作用。本文探討了 AI 項目數(shù)據(jù)管理的主要趨勢、挑戰(zhàn)和最佳實踐，為開發(fā)人員、工程師和架構(gòu)師提供了寶貴的見解。

人工智能中實時數(shù)據(jù)訪問的必要性

實時數(shù)據(jù)訪問已成為 AI 成功的關(guān)鍵因素。實施實時分析給組織帶來了多項挑戰(zhàn)：

1. 可靠且經(jīng)濟高效地獲取大量實時數(shù)據(jù)

2. 有效地將流數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合

3. 快速發(fā)現(xiàn)和訪問分布式企業(yè)數(shù)據(jù)

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，組織正在采取各種策略：

· 實現(xiàn)Apache Kafka或 Apache Flink等流處理技術(shù)

· 開發(fā)支持低延遲數(shù)據(jù)訪問的數(shù)據(jù)架構(gòu)

· 使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來加快數(shù)據(jù)檢索速度

· 利用邊緣計算在更靠近源頭的地方進行實時數(shù)據(jù)處理

從事人工智能項目的開發(fā)人員應(yīng)專注于設(shè)計能夠處理實時數(shù)據(jù)提取和處理的數(shù)據(jù)管道，確保人工智能模型能夠訪問最新的信息，以做出準確的預(yù)測和決策。

簡化機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)組織

許多組織需要幫助來組織機器學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)工程師和開發(fā)人員應(yīng)考慮以下最佳實踐：

1. 采用開放和混合架構(gòu)來支持人工智能和商業(yè)智能工作負載。

2. 實施數(shù)據(jù)編目和元數(shù)據(jù)管理工具以提高數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和理解。

3. 使用數(shù)據(jù)版本控制技術(shù)來跟蹤數(shù)據(jù)集隨時間的變化。

4. 實施自動化數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，以確保機器學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù)可靠性。

5. 考慮功能存儲來管理和重用不同項目之間的機器學(xué)習(xí)功能。

這些實踐可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)團隊更快地行動，同時減少人工智能開發(fā)探索階段數(shù)據(jù)工程師的流程和治理負擔。

利用聯(lián)合數(shù)據(jù)訪問實現(xiàn)人工智能創(chuàng)新

聯(lián)合數(shù)據(jù)訪問策略在 AI 開發(fā)中變得越來越重要，尤其是在具有混合數(shù)據(jù)架構(gòu)的組織中。這種方法有幾個好處：

· 無需復(fù)雜的數(shù)據(jù)遷移即可訪問不同來源的數(shù)據(jù)

· 支持快速原型設(shè)計和不同數(shù)據(jù)集的實驗

· 通過將數(shù)據(jù)保留在原始位置，幫助維護數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性

開發(fā)人員和架構(gòu)師應(yīng)考慮實施聯(lián)合查詢引擎或數(shù)據(jù)虛擬化層，以實現(xiàn)對分布式數(shù)據(jù)源的無縫訪問。這可以大大簡化 AI 項目的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和模型原型設(shè)計階段。

平衡數(shù)據(jù)可訪問性和安全性

數(shù)據(jù)隱私和安全仍然是 AI 項目的主要關(guān)注點。組織必須在使數(shù)據(jù)可用于 AI 開發(fā)和保持強大的安全措施之間取得平衡。關(guān)鍵策略包括：

· 實現(xiàn)細粒度的訪問控制(例如列、行、表級別)

· 使用基于角色和基于屬性的訪問控制(RBAC 和 ABAC)

· 對敏感信息進行數(shù)據(jù)加密

· 實施全面的數(shù)據(jù)治理政策

· 使用數(shù)據(jù)可觀察性工具監(jiān)控數(shù)據(jù)使用情況并檢測異常

開發(fā)人員應(yīng)與安全團隊密切合作，確保 AI 項目的數(shù)據(jù)訪問方法符合組織安全政策和合規(guī)性要求。

提高人工智能項目的數(shù)據(jù)素養(yǎng)

提高整個組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)對于 AI 計劃的成功至關(guān)重要。數(shù)據(jù)素養(yǎng)計劃應(yīng)涵蓋以下內(nèi)容：

· 數(shù)據(jù)管理原則和最佳實踐

· 人工智能治理與道德

· 了解數(shù)據(jù)質(zhì)量及其對人工智能模型的影響

· 基本統(tǒng)計概念和數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)素養(yǎng)工作應(yīng)不僅限于 IT 團隊，還應(yīng)包括業(yè)務(wù)利益相關(guān)者。這種跨職能方法可確保技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊能夠在 AI 項目上進行有效協(xié)作，從而獲得更好的結(jié)果和更相關(guān)的 AI 應(yīng)用。

為數(shù)據(jù)和人工智能項目實施敏捷方法

采用敏捷方法進行數(shù)據(jù)和 AI 項目可以顯著改善項目成果。關(guān)鍵原則包括：

· 將項目分解為更小、更易于管理的沖刺

· 強調(diào)迭代開發(fā)和持續(xù)反饋

· 鼓勵數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和業(yè)務(wù)利益相關(guān)者之間的跨職能合作

· 為 ML 模型實施CI/CD 管道，以簡化部署和更新

開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該專注于創(chuàng)建可重復(fù)使用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或組件，以便輕松集成到不同的 AI 項目中，從而提高整個組織的效率和一致性。

人工智能數(shù)據(jù)管理的新興趨勢

展望未來，有幾種趨勢正在塑造人工智能數(shù)據(jù)管理的未來：

1. 邊緣 AI：在更靠近數(shù)據(jù)源的地方處理數(shù)據(jù)并運行 AI 模型，從而減少延遲和帶寬要求

2. AutoML 和 DataOps：自動化數(shù)據(jù)準備和模型開發(fā)方面，以提高效率并減少 AI 項目所需的技術(shù)專業(yè)知識

3. 合成數(shù)據(jù)：生成人工數(shù)據(jù)集來增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)，尤其是在實際數(shù)據(jù)稀缺或敏感的情況下

4. 聯(lián)邦學(xué)習(xí)：無需交換原始數(shù)據(jù)，即可在分散的設(shè)備或服務(wù)器之間進行模型訓(xùn)練，解決人工智能開發(fā)中的隱私問題

5. 可解釋的人工智能：開發(fā)使人工智能模型更具可解釋性和透明性的技術(shù)對于建立信任和滿足監(jiān)管要求至關(guān)重要。

開發(fā)人員和架構(gòu)師應(yīng)該隨時了解這些趨勢，并考慮如何將它們納入其組織的數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略中。

結(jié)論

隨著組織繼續(xù)應(yīng)對復(fù)雜的 AI 發(fā)展形勢，有效的數(shù)據(jù)管理已成為成功的關(guān)鍵因素。通過專注于實時數(shù)據(jù)訪問、簡化數(shù)據(jù)組織、聯(lián)合查詢和增強數(shù)據(jù)素養(yǎng)，公司可以為他們的 AI 計劃奠定堅實的基礎(chǔ)。

開發(fā)人員、工程師和架構(gòu)師在實施這些策略方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，從設(shè)計高效的數(shù)據(jù)管道到確保數(shù)據(jù)安全和采用敏捷方法。通過緊跟新興趨勢并不斷改進方法，技術(shù)專業(yè)人員可以幫助其組織充分利用數(shù)據(jù)的潛力，實現(xiàn) AI 驅(qū)動的創(chuàng)新和成功。