Наука о данных может быть запутанной задачей с постоянным притоком необработанных данных из бесчисленных источников, которые прокачиваются через постоянно развивающиеся конвейеры, пытаясь удовлетворить меняющиеся ожидания. Чтобы использовать весь этот хаотический потенциал, компании стремятся создать фабрики по обработке и анализу данных, которые оптимизируют процесс и снижают неэффективность; однако данные не будут ждать, пока компании наверстают упущенное. Создание высокофункциональной фабрики науки о данных при обработке потоков данных - все равно что пытаться построить самолет, пытаясь на нем летать.

Ключом к созданию эффективной фабрики обработки данных является внедрение интеллектуальной автоматизации и конвейеров оценки на каждом этапе процесса для создания аналитических продуктов, таких как API-интерфейсы, файлы с оценкой и обогащение данных для бизнес-партнеров и клиентов. Каждый компонент должен давать надежные результаты, чтобы операция была масштабируемой и позволяла получать достоверные сведения. Давайте посмотрим на компоненты, которые способствуют этому, и на то, как максимально использовать каждый из них.

Три типа трубопроводов

Конвейеры данных: данные проходят долгий и мучительный путь от места происхождения до места последнего упокоения в красивой графике или, в конечном итоге, в хранилище данных. Программное обеспечение конвейера данных перемещает данные из одной точки в другую и часто включает в себя преобразование в процессе. Эффективный конвейер данных сокращает количество ручных операций и полагается на автоматизацию для каждого шага: извлечение, очистка, преобразование, комбинации, проверка и загрузка для дальнейшего анализа. Транспортировка данных увеличивает риск повреждения и потенциальной задержки, и чем больше усилий прилагается для снижения рисков в небольшом масштабе, тем выше качество вывода при расширении процесса.

Конвейеры оценки машинного обучения: чистые подготовленные данные готовы для передачи в алгоритмы оценки машинного обучения, где создаются оценки, которые используются для принятия бизнес-решений. Эффективные конвейеры скоринга машинного обучения во многом зависят от качества своих моделей.

Конвейеры обратной связи и ответа: предписанные решения, принимаемые конвейерами машинного обучения, должны регистрироваться и возвращаться для дальнейшего изучения через конвейеры обратной связи и ответа. Этот процесс может происходить в режиме реального времени - например, с рекомендациями по продуктам на веб-сайтах - или может потребовать скрытых ответов для продуктов с более длительным жизненным циклом приобретения, таких как ипотечные заявки или котировки по страхованию жизни.

Три скорости конвейеров данных

Конвейеры данных могут обрабатываться на трех уникальных скоростях, каждый из которых имеет определенные преимущества и ограничения.

Пакетный. Пакетная обработка - это эффективный способ обработки больших объемов данных. Транзакции, собранные за определенный период времени, обрабатываются как пакет. Этот метод обычно используется для моделирования прогнозной аналитики, так как большой объем данных обеспечивает более точные результаты и более точную аналитику.

В реальном времени. Многие цифровые операции требуют немедленных действий, поэтому современные специалисты по обработке данных часто полагаются на обработку данных в реальном времени. Этот метод требует постоянного ввода, обработки и вывода. Потоковая передача создала феномен быстрых данных, и многие компании предоставляют важные услуги в реальном времени, такие как обнаружение мошенничества, распознавание речи и рекомендации.

Управляемая событиями. В целях экономии ресурсов и ограничения избыточности некоторые конвейеры применяют обработку, управляемую событиями. Событием может быть интеллектуальная машина, указывающая конкретную температуру, период времени или уведомление кассы, связанное с запасами. Конвейеры, управляемые событиями, оптимизированы для получения результатов в реальном времени, но только при определенных, заранее определенных обстоятельствах.

Критические элементы высокомасштабируемых трубопроводов

1. Базовая инфраструктура

Инфраструктура - это стек технологий, необходимый для создания алгоритмов машинного обучения. Для успешной работы требуются герметичные решения и прочная инфраструктура. Неуправляемые конвейерные системы могут привести к безвозвратной технической задолженности, которая постоянно является проблемой в разработке машинного обучения или запутанным конвейерным джунглям, которые делают невозможным воспроизведение результатов и рабочих процессов.

2. Автоматический контроль качества

ИИ революционизирует контроль качества во всех отраслях, но не менее важно, чтобы технология могла контролировать качество собственной продукции. Внедрение как оперативных, так и непрерывных решений автоматического контроля качества обеспечивает более надежные результаты и сокращает время, затрачиваемое на ручной просмотр поврежденных данных.

3. Автоматическое обнаружение дрейфа и аномалий

Дрейф концепций - обычное явление в машинном обучении и может привести к неточным результатам; однако изменения в целевой переменной могут быть автоматически отмечены, что приведет к повторному обучению для защиты целостности модели. Кроме того, когда точки данных выходят за рамки прогнозируемых закономерностей, автоматическое обнаружение аномалий может инициировать соответствующие действия или дальнейшее расследование.

4. Интегрируйте современные каталоги данных для управления данными и конвейеров самодокументирования

Данные все чаще признаются бесценными для компаний, поэтому управление этими данными, их хранение и управление становятся главным приоритетом. Конвейеры, способные к самодокументированию, увеличивают функциональность и ценность для будущих проектов, а интеграция современных каталогов данных повышает актуальность прогнозов любого алгоритма.

5. Реализуйте надежные возможности ведения журналов и диагностики

Как гласит старая английская пословица: стежок во времени экономит девять. Когда данные находятся в движении, их сложно отлаживать. Важно создать возможности ведения журналов и диагностики на этапах разработки и развертывания, чтобы избежать хирургического восстановления данных на более поздних этапах процесса.

Установление ожиданий

В 1790 году Сэмюэл Слейтер построил первую в Америке фабрику по производству переработанного хлопка. Залил только что собранный хлопок; вышел обработанный хлопок. Спустя почти 230 лет, когда данные стали самым ценным ресурсом, концепция фабрики эволюционировала. Дни единственного статического ввода - это история, и новая норма - это выяснение того, как преобразовать 2,5 квинтиллиона байтов данных, производимых каждый день, в действенные идеи. Создание эффективной фабрики обработки данных требует постоянной работы даже на самых высоких уровнях предприятия. Хотя невозможно передать бесчисленные задействованные динамические переменные, интеграция этих основных компонентов - шаг в правильном направлении.

Чтобы узнать о других компонентах высокофункциональной фабрики науки о данных, прочтите о хранилищах функций.

Этот пост изначально был опубликован в блоге Quickpath.