Лучшие практики переноса данных из устаревших систем с использованием ИИ

В этой статье мы узнаем о миграции данных с помощью ИИ, в том числе тем, что сработало хорошо, и основными уроками, извлеченными в ходе этого процесса.

Миграция данных — один из самых сложных и рискованных этапов модернизации устаревших систем. Неудивительно, что инженеры и руководители компаний экспериментируют с современными инструментами, чтобы ускорить этот процесс. Искусственный интеллект — один из самых перспективных.

В этой статье разработчики компании DST Global, поделятся своим опытом миграции данных с помощью ИИ, в том числе тем, что сработало хорошо, и основными уроками, извлеченными в ходе этого процесса.

Как ИИ ускоряет миграцию данных

С помощью инструментов ИИ вы можете автоматизировать ключевые этапы миграции данных, которые раньше занимали недели ручной работы. Но не забывайте, что сначала необходимо настроить соответствующие параметры и проанализировать каждый случай на предмет возможности автоматизации конкретной задачи.

Итак, какие задачи можно автоматизировать:

- Обнаружение схем: модели машинного обучения можно использовать для сканирования устаревших баз данных и обнаружения таблиц, столбцов и взаимосвязей, которые не были должным образом документированы. Это экономит время, необходимое для ручного анализа и документирования, а также позволяет быстрее оценить структуру устаревших систем.

- Генерация карт: ИИ помогает создавать интеллектуальные карты соответствия между старыми и новыми системами, анализируя профили данных и метаданные схем. По моему опыту, это может сократить объем ручной работы по картированию более чем вдвое. Кроме того, модели обучаются на основе предыдущих проектов и автоматически улучшают будущие карты соответствия.

- Преобразование данных: обработка естественного языка и распознавание образов позволяют выявлять несоответствия форматов, единиц измерения и имён, а также преобразовывать их в соответствии с целевыми схемами. Это особенно полезно в таких случаях, как объединение данных из нескольких устаревших источников, где форматы сильно различаются. Например, в аналитике здравоохранения записи пациентов и результаты лабораторных исследований представлены с использованием разных кодов, единиц измерения и соглашений об именовании.

- Проверка данных: проверки, управляемые ИИ, позволяют выявлять аномалии, дубликаты и пропущенные значения до того, как они приведут к проблемам в работе. Вы можете интегрировать эти проверки в CI/CD для автоматизированного тестирования качества данных.

Объединение этих этапов в единый конвейер, дополненный искусственным интеллектом, позволяет сократить сроки миграции на 30–50 % в зависимости от размера и сложности проекта.

Ограничения использования ИИ для миграции данных

Несмотря на весь свой потенциал, ИИ не является универсальным решением. Мы видели, как проекты терпели неудачу, когда команды слишком сильно полагались на инструменты ИИ, не обращая внимания на глубинные проблемы с данными.

Одна из ключевых проблем заключается в том, что ИИ не может исправить некачественные исходные данные. Если ваши устаревшие системы содержат дубликаты, пропущенные значения или неструктурированный контент, эти проблемы необходимо устранить в первую очередь. В противном случае ИИ будет лишь воспроизводить те же ошибки быстрее и в большем масштабе.

Важно помнить, что модели ИИ распознают закономерности, а не бизнес-правила. Они могут неверно интерпретировать похожие поля, которые на самом деле имеют разное значение. Кроме того, некоторые взаимосвязи между данными могут быть скрыты в устаревшей логике приложения, которую ИИ не может легко интерпретировать. Именно поэтому участие человека по-прежнему так важно.

Наконец, инструменты миграции ИИ часто должны вписываться в существующие конфигурации ETL или конвейеров данных, что требует инженерной работы и тщательного тестирования.

Другими словами, ИИ помогает сократить повторяющиеся усилия, но это не означает, что вам не нужны тщательное планирование, проверка и экспертные знания в данной области.

Лучшие практики использования ИИ при миграции данных

Как видите, ИИ далек от автоматизации всего процесса миграции данных, но это ведь не то, что нам нужно, верно? Поручив ИИ часть работы, вы сэкономите время и значительно ускорите процесс при правильной реализации. Вот как это выглядит на практике.

Профилирование и аудит ваших данных

Всегда следует начинать с чёткого представления о ландшафте данных.

Очистка и стандартизация данных перед миграцией

Стандартизация форматов, таких как временные метки, символы валют и шаблоны идентификаторов, критически важна для точности данных. Для распределённых данных можно использовать скрипты Python с Pandas или PySpark.

Также не забудьте применить логику нормализации. Например, преобразовать все временные метки в формат UTC, обеспечить единообразие десятичных разделителей и обеспечить соблюдение типов данных на уровне схемы.

Очищая данные на этом этапе, вы снижаете уровень шума в последующих моделях ИИ, повышаете точность сопоставления схем и предотвращаете дорогостоящие ошибки.

Создайте гибридную архитектуру

По моему опыту, объединение компонентов на базе ИИ с традиционными фреймворками ETL или ELT создает наилучший баланс между автоматизацией и контролем.

- Уровень ИИ: отвечает за обнаружение схем, предложения по сопоставлению и обнаружение аномалий.

- Уровень ETL: управляет извлечением данных, преобразованием и оркестровкой загрузки.

- Уровень хранилища данных: служит централизованной целевой средой для хранения данных.

- Уровень мониторинга: отслеживает качество данных и производительность конвейера, предупреждая команды о несоответствиях или сбоях в режиме реального времени.

Такая гибридная настройка обеспечивает эффективность миграций, не превращая их в черный ящик, поэтому разработчики могут по-прежнему проверять, тестировать и настраивать каждый шаг.

Мигрируйте постепенно

Ничего революционного, но это распространённая ошибка. Команды часто пытаются ускорить процесс, перенося большие объёмы данных за один раз, что обычно приводит к большему количеству ошибок и необходимости доработки в будущем.

Переносите по одному набору данных или домену за раз, тщательно проверяйте и корректируйте сопоставления по мере необходимости. Используйте флаги функций или конвейеры данных с контролем версий для безопасного тестирования изменений.

Кроме того, интеграция автоматизированных фреймворков валидации в конвейер CI/CD очень помогает. Вы можете настроить регрессионные тесты, сравнивающие устаревшие и перенесённые данные, чтобы выявить несоответствия на ранней стадии.

Документируйте и версионируйте всё

Отсутствие контроля версий — распространённая ошибка, когда команды слишком полагаются на ИИ. Даже если ИИ генерирует сопоставления автоматически, экспортируйте и храните их в системе управления версиями (Git) и тщательно документируйте логику преобразования. Это поможет будущим разработчикам отслеживать эволюцию данных. Сохранение исторических снимков или версионных копий перенесённых данных обеспечит вам необходимую подстраховку.

Настройка мониторинга и отката

Мы узнали, что непрерывный мониторинг может существенно улучшить миграцию данных. Настоятельно рекомендую настроить автоматические оповещения, отслеживающие статус задания, изменения объёма данных и показатели проверки, чтобы любые сбои или отклонения от нормы обнаруживались мгновенно.

Подробные журналы и аудиторские следы позволяют отслеживать каждое перемещение данных. Это бесценно при устранении неполадок. Правильный подход к мониторингу позволяет выявлять проблемы на ранних этапах, быстро устранять их и сохранять полную уверенность в целостности процесса миграции.

Подведение итогов

Последний совет — использовать ИИ в повторяющихся задачах, таких как сопоставление схем, проверка данных и преобразование. В этих областях автоматизация может сэкономить время и повысить точность, не жертвуя контролем. Но когда речь идёт о стратегическом проектировании, архитектуре данных или определении бизнес-логики, оставьте человека в центре внимания.

Представьте себе ИИ как мощного помощника, который помогает вам двигаться быстрее и замечать то, что вы могли бы упустить. Однако решения, определяющие работу систем и потоки данных, по-прежнему требуют человеческого суждения и ответственности. Это особенно актуально для устаревших систем, где структуры данных часто настолько устарели или плохо документированы, что для понимания того, как всё это взаимодействует, требуется не один эксперт.