AI データ操作（データ操作における AI と機械学習の 5 つの応用）

データ操作における AI と機械学習の 5 つの応用

DataOps は、デジタル変革の時代において重要な概念へと進化し、組織内でのシームレスなデータの流れを保証します。データが正確で、一貫性があり、簡単にアクセスできることを確認するには、調整されたデータ処理とデータ品質チェックが必要です。これは、データの品質とアクセス可能性がモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある人工知能と機械学習の分野では特に重要です。パターンを理解し、正確な予測を生成するために、機械学習アルゴリズムは高品質のデータに大きく依存します。したがって、AI および機械学習の取り組みに DataOps を含めると、データ処理の効率化、データ品質の向上、そして最終的にはより正確で信頼性の高い機械学習モデルの実現につながります。ここでは、データ操作で AI と機械学習が使用されている 5 つの方法を紹介します。

ここでは、手作業の影響に関してデータ運用チームが考慮すべき重要な点を 2 つ紹介します。新しいデータセットの検出から、そのデータセットの読み込み、クリーニング、結合、組織のデータ レイクのデータ カタログへのリスト表示までのサイクル時間はどれくらいですか?データ パイプラインが確立されると、監視と自動化を使用してデータ形式の変更を検出し、適応しますか?データ パイプラインの読み込みとサポートに手動データ ハンドラーが必要な場合、データ チームはこの時間を活用して、データ パイプラインの問題から回復しながら、新しいデータ ソースのサイクル速度を上げることができます。

データ パイプラインの停止は、DataOps エンジニアが監視、アラート、自動化を活用して問題を迅速に特定し、修復できなかった場合に発生します。データ統合イベントをログに記録し、データ パイプラインを監視するための DataOps の可観測性技術と方法は、プロアクティブな修復の例です。データ観測性の目的は、リアルタイムの意思決定、ダッシュボードの更新、機械学習モデルの使用のために、一貫性と信頼性の高いデータ パイプラインを提供することです。これは、DataOps チームがサービス レベル目標を管理する 1 つの方法であり、サイト信頼性エンジニアリングで開発された概念がデータ パイプラインに適用されます。

将来、生成 AI DataOps 機能がより一般的になるにつれて、データの問題のパターンを特定して修復アクションを提案したり、自動クレンジングをトリガーしたり、コード修正を推奨したり、データ パイプラインに提案したり、データ パイプラインを文書化したり、データ観察のためにキャプチャされた情報を改善したりすることで、大規模なデータ観測が可能になる可能性があります。

データ運用チームは、AI と機械学習を使用して、データ パイプラインを流れるデータを検査および分類することもできます。最も基本的な分類の 1 つは、個人を特定できる情報 (PII) やその他の機密データを含むと指定されていないデータセット内のそれらの情報を識別することです。ソースが特定されると、データ ガバナンス チームは、それらを分類し、他のビジネス ルールをアクティブ化するための自動化ルールを開発できます。データコンプライアンスのもう 1 つの使用例はセキュリティです。 PrivOps の共同創設者兼 CTO である Tyler Johnson 氏は、アイデンティティとアクセス管理が見落とされがちな領域であり、DataOps が自動化と AI を使用してそこに価値を付加できる点について語ってくれました。

データ ストリーム内の機密情報やその他の異常を特定することは、基本的なデータ ガバナンスのユース ケースですが、ビジネス チームが本当に望んでいるのは、クリーンアップされたデータへのより高速なアクセスです。顧客データ レコードのリアルタイム更新は、マーケティング、営業、顧客サービス チームの主な使用例であり、顧客情報を一元管理する 1 つの手法は、データを顧客データ プロファイル (CDP) データベースにストリーミングすることです。顧客データを管理するための 2 番目のアプローチはマスター データ管理 (MDM) です。この方法では、DataOps が多数のデータ ソースから主要な顧客レコードとフィールドを識別するための標準を設定します。 CDP および MDM システムでは、特にドキュメントやその他の非構造化データ ソースからの情報を使用して顧客レコードを充実させるという点で、より生成的な AI 機能が期待されています。

DataOps は AI と機械学習を採用することで、主な責任をデータ クレンジングやパイプラインのメンテナンスから、データ強化などの付加価値サービスの提供へと変更できます。 Acceldata の共同創設者兼 CTO である Ashwin Rajeeva 氏は、パターンから学習することで機械学習 (ML) がどのようにして継続的なデータ品質の向上を可能にするかについて説明しました。