Архитектуры данных в эпоху искусственного интеллекта

Архитектура данных быстро развивается из-за развития GenAI, что требует от компаний перехода от хранилищ данных к интегрированным фабрикам данных и ячейкам данных.

Данные по мнению специалистов компании DST Global, станут важнейшим компонентом всех аспектов мира в 2025 году. Они более ценны, чем большинство товаров, и существует экспоненциально растущая потребность в более безопасном и точном обмене, использовании, хранении и организации этих данных.

Архитектура данных — это всего лишь правила и рекомендации, которым пользователи должны следовать при хранении и использовании данных. Объединение и объединение управления данными в единую платформу дает значительные преимущества, но возникают также новые проблемы, такие как сложность данных и соображения безопасности, которые еще больше усложнят эту оптимизацию. Популярность генеративного искусственного интеллекта (широко известного как GenAI), который движет технологической отраслью, будет означать, что архитектура данных будет полностью изменена в эту революционную современную эпоху.

Неудивительно, что, поскольку эта модернизация захватывает мир очень быстро и конкурентно, возникают усиливающиеся стрессовые факторы и давление, заставляющее быстро ее придерживаться. Хотя есть прогнозы, что 80% предприятий будут использовать API-интерфейсы GenAI или приложения с поддержкой GenAI, менее 25% банковских учреждений внедрили свои критически важные данные в целевую архитектуру; это только одна отрасль. Существует необходимость отойти от хранилищ данных и перейти к более новым и современным фабрикам данных и ячейкам данных .

Бункеры данных — это старые новости: речь идет о фабриках данных и сетках данных

В автомобильной промышленности, среди прочего, возникла необходимость отойти от устаревших хранилищ данных. В хранилищах данных информация недоступна. Это зашло в тупик только для одной организации. Это препятствует любому общению или развитию, а также группирует данные для единоразового использования без учета трансформации и развития, которые могут произойти, если они рассматриваются как общий актив .

Фабрика данных — это подход к объединению управления данными. Как уже упоминалось, данные часто заблокированы, и структуры данных стремятся разблокировать их на макроуровне и сделать доступными множеству объектов для многочисленных дифференцированных целей. Сетка данных разделяет данные на продукты и доставляет их всем сторонам децентрализованно и с собственным индивидуальным управлением.

Этот переход к современной архитектуре данных также меняется с появлением искусственного интеллекта (ИИ). ИИ может помочь обнаружить сложные закономерности, генерировать прогнозы и даже автоматизировать многие процессы. Это может повысить точность и в значительной степени улучшить масштабируемость и гибкость. Однако существуют также проблемы с качеством данных, прозрачностью, этическими и юридическими факторами, а также сбоями в интеграции. Это приводит к появлению множества стратегий и идей, которые могут помочь направить и сгладить переход от традиционной к современной архитектуре данных.

Ключевые стратегии

Сначала создайте минимально жизнеспособный продукт

Ускорение результатов в инициативах по архитектуре данных может быть достигнуто гораздо быстрее, если вы начнете с необходимого минимума и на его основе будете строить свое хранилище данных. Начните с рассмотрения всех вариантов использования и поиска одного компонента, который необходимо разработать, чтобы можно было доставить продукт данных. Расширение может происходить со временем благодаря использованию и обратной связи, что фактически приведет к созданию более адаптированного и желательного продукта.

Воспитывать, Воспитывать, Воспитывать

Объясните своему ключевому персоналу, как важно иметь возможность и быть готовым к переходу от ранее знакомых устаревших систем данных к современным архитектурам, таким как озера данных или гибридные облачные платформы. Переход к унифицированной, гибридной или облачной системе управления данными на начальном этапе может показаться сложной задачей, но он необходим для обеспечения комплексного управления жизненным циклом данных и готовности к использованию искусственного интеллекта. Инвестируя в непрерывное образование и обучение, организации могут повысить грамотность в области данных, упростить процессы и улучшить долгосрочное управление данными, готовясь к масштабируемым и безопасным практикам аналитики.

Предвидеть проблемы ИИ

Будучи подготовленным к типичным проблемам ИИ, можно предсказать и предвидеть проблемы, что может помочь сократить время простоя и разочарования при модернизации архитектуры данных. Некоторые из основных из них: качество данных, объем данных, конфиденциальность данных, а также предвзятость и справедливость. Очистка данных, профилирование и маркировка, смягчение предвзятости, проверка и тестирование, мониторинг, периферийные вычисления, мультимодальное обучение, федеративное обучение, обнаружение аномалий и правила защиты данных — все это может помочь минимизировать препятствия, создаваемые ИИ.

Ключевые выводы разработчиков DST Global

Объединение данных выгодно для конкуренции

Практически единодушно принято решение, что объединение данных полезно для бизнеса. Это помогает упростить процессы, повысить гибкость, улучшить управление данными и безопасность, упростить интеграцию с новыми инструментами и моделями ИИ, а также улучшить масштабируемость. Структура данных приносит пользу бизнесу и может увеличить конкурентное преимущество за счет понимания пяти конкурентных сил: новых участников, переговоров с поставщиками, переговоров с покупателями, соперничества конкурентов и угроз замены продуктов/услуг.

Данные — это продукт

Существует мнение, что данные должны управляться предметной областью, рассматриваться и обрабатываться как активы, самообслуживаться на платформе и подвергаться федеративному вычислительному управлению. Это достигается за счет разделения данных по домену и типу; включение метаданных для того, чтобы данные существовали и объяснялись в своем собственном, изолированном формате; возможность самостоятельно искать и находить данные; и поддерживающая и организованная жилищная структура.

Обработка нескольких источников данных является сложной задачей

Очень важно помнить, что объединение данных из многочисленных источников затруднено. Возможности реального времени для некоторых процессов, таких как обнаружение мошенничества, онлайн-покупки и здравоохранение, просто еще не готовы. Необходимо принять стандарты и политику. Неизбежны проблемы с управлением всеми облаками и источниками данных, потенциальные нарушения безопасности и проблемы управления, а также необходимость постоянного развития и настройки.

Современная архитектура данных будет развиваться с появлением искусственного интеллекта

Несмотря на трудности и сложности обновления существующих и традиционных методов архитектуры данных, нет сомнений в том, что современная архитектура данных будет включать в себя и ИИ. ИИ будет продолжать расти и помогать организациям использовать данные предписывающим , а не описательным способом. Хотя многие люди с настороженностью относятся к ИИ, по-прежнему существует огромная надежда и видение того, что он создаст возможности, максимизирует производительность и приведет к инновациям на всех рынках, включая структуру данных и управление. Те, кто следит за искусственным интеллектом и современной архитектурой данных, узнают преимущества повышения производительности и операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и управления рисками.