Как генеративный искусственный интеллект меняет интеграцию данных

Службы данных и генеративного искусственного интеллекта, которые обеспечивают анализ данных, ETL и NLP, обеспечивают надежные стратегии интеграции для раскрытия всего потенциала информационных активов.

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает менять взгляды мира на технологические возможности. Переходя от теоретического к реализуемому, появление таких технологий, как ChatGPT, позволило пользователям любого уровня подготовки использовать возможности искусственного интеллекта. Теперь компании по всему миру глубже погружаются в свои собственные возможности искусственного интеллекта и машинного обучения (ML); они измеряют способы достижения успеха, необходимые для того, чтобы стать по-настоящему управляемыми искусственным интеллектом, выходя за рамки базовых целей бизнес-аналитики и переходя к более инновационным применениям в таких областях, как безопасность, автоматизация и производительность.

В сегодняшнюю цифровую эпоху данные стали краеугольным камнем принятия решений в различных областях: от бизнеса и здравоохранения до образования и государственного управления. Возможность собирать, анализировать и извлекать ценную информацию из данных изменила методы работы организаций, открыв беспрецедентные возможности для инноваций, эффективности и роста.

Что такое подход, основанный на данных?

Подход, основанный на данных, — это методология, которая опирается на анализ и интерпретацию данных для принятия решений и разработки стратегии. Этот подход включает в себя ряд методов, включая сбор, хранение, анализ, визуализацию и интерпретацию данных. Все они направлены на использование возможностей данных для достижения успеха организации.

Специалисты компании DST Global выделили ключевые принципы которые включают в себя:

- Сбор данных. Сбор соответствующих данных из различных источников имеет основополагающее значение для обеспечения их качества и актуальности для последующего анализа.

- Анализ данных. Обработка и анализ собранных данных с использованием статистических методов и методов машинного обучения (ML) позволяют получить ценную информацию для принятия обоснованных решений.

- Визуализация данных. Визуальное представление идей с помощью диаграмм и графиков облегчает понимание и помогает лицам, принимающим решения, распознавать тенденции и закономерности.

- Принятие решений на основе данных. Интеграция аналитических данных в процессы принятия решений на всех уровнях организации улучшает управление рисками и оптимизацию процессов.

- Постоянное совершенствование. Культура постоянного сбора, анализа и действий данных способствует инновациям и адаптации к меняющейся среде.

Стратегии интеграции данных с использованием ИИ

Интеграция данных объединяет данные из различных источников для единого представления. Искусственный интеллект (ИИ) улучшает интеграцию за счет автоматизации задач, повышения точности и управления разнообразными объемами данных. Вот четыре основные стратегии/шаблоны интеграции данных с использованием ИИ:

1. Автоматическое сопоставление и объединение данных. Алгоритмы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), могут сопоставлять и автоматически объединять данные из разрозненных источников.

2. Интеграция данных в реальном времени. Технологии искусственного интеллекта, такие как потоковая обработка и архитектуры, управляемые событиями, могут облегчить интеграцию данных в реальном времени за счет непрерывного приема, обработки и интеграции данных по мере их появления.

3. Сопоставление и преобразование схем. Инструменты на основе искусственного интеллекта могут автоматизировать процесс сопоставления и преобразования схем данных из разных форматов или структур. Сюда входит преобразование данных между реляционными базами данных, базами данных NoSQL и другими форматами данных, а также обработка эволюции схемы с течением времени.

4. Графы знаний и интеграция на основе графов. ИИ может создавать и запрашивать графы знаний, представляющие отношения между сущностями и концепциями. Графики знаний обеспечивают гибкую и семантическую интеграцию данных за счет сбора обширной контекстной информации и поддержки сложных запросов к разнородным источникам данных.

Интеграция данных является основой современных стратегий управления данными, которые имеют решающее значение для предоставления организациям полного понимания их ландшафта данных. Интеграция данных обеспечивает целостное и унифицированное представление активов данных организации за счет плавного объединения данных из разных источников, таких как базы данных, приложения и системы.

Одним из основных преимуществ интеграции данных является ее способность повышать качество данных. Консолидируя данные из нескольких источников, организации могут выявлять и исправлять несоответствия, ошибки и избыточность, тем самым повышая точность и надежность своих данных. Это, в свою очередь, дает возможность лицам, принимающим решения, делать осознанный выбор на основе достоверной информации. Давайте внимательно посмотрим, как мы можем использовать генеративный искусственный интеллект для процессов, связанных с данными.

Изучение влияния генеративного искусственного интеллекта на процессы, связанные с данными

В последние годы генеративный искусственный интеллект произвел революцию в различных отраслях и процессах, связанных с данными. Генеративный ИИ включает в себя широкий спектр методологий, от генеративно-состязательных сетей (GAN) и вариационных автоэнкодеров (VAE) до моделей на основе преобразователей, таких как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь). Эти алгоритмы демонстрируют впечатляющие возможности создания реалистичных изображений, текста, аудио и даже видео, которые точно имитируют творческие способности человека путем создания свежих образцов данных.

Использование генеративного искусственного интеллекта для расширенной интеграции данных

Теперь мы подошли к практической части роли генеративного ИИ в улучшенной интеграции данных. Ниже специалисты DST Global представили несколько реальных сценариев. Это внесет больше ясности в роль ИИ в интеграции данных.

Здравоохранение/распознавание изображений

- Создание синтетических медицинских изображений для увеличения данных в моделях глубокого обучения

- Использование GAN для создания реалистичных медицинских изображений

- Дополнение ограниченных данных обучения

- Повышение производительности алгоритмов распознавания изображений

- Облегчение таких задач, как диагностика заболеваний и анализ медицинских изображений.

Электронная коммерция

- Автоматизация сопоставления и преобразования схем для интеграции каталога продуктов

- Использование методов генеративного искусственного интеллекта

- Автоматическое согласование атрибутов и спецификаций продуктов от различных поставщиков.

- Создание единой схемы

- Содействие бесшовной интеграции каталогов продукции

- Улучшение качества покупок для клиентов на платформах электронной коммерции

Социальные медиа

- Использование моделей НЛП для извлечения метаданных из пользовательского контента.

- Анализ текстового контента, включая сообщения и комментарии в социальных сетях.

- Извлечение ценных метаданных, таких как настроения, темы и предпочтения пользователя.

- Интеграция извлеченных метаданных в рекомендательные системы

- Персонализация доставки контента на основе предпочтений пользователя

- Повышение вовлеченности пользователей в социальных сетях с помощью персонализированных рекомендаций.

Информационная безопасность

- Использование генеративного искусственного интеллекта для обнаружения аномалий сетевого трафика

- Обучение на синтетических данных, напоминающих реальные закономерности

- Повышение кибербезопасности против угроз

- Улучшение обнаружения вторжений и реагирования на них

Финансовые услуги

- Интеграция разнообразных рыночных данных в режиме реального времени

- Использование генеративного ИИ для агрегирования данных из различных источников

- Обеспечение обоснованных решений и исполнения сделок

- Постоянное обновление стратегий с учетом меняющихся рыночных условий.

- Улучшение результатов инвестиций и управление рисками

Обеспечение точности и согласованности данных с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

Организации изо всех сил пытаются поддерживать точные и надежные данные в современном мире, управляемом данными. Искусственный интеллект и машинное обучение помогают обнаруживать аномалии, выявлять ошибки и автоматизировать процессы очистки. Давайте посмотрим на эти закономерности немного ближе.

Проверка и очистка данных

Проверка и очистка данных часто являются трудоемкими задачами, требующими значительного времени и ресурсов. Инструменты на базе искусственного интеллекта упрощают и ускоряют эти процессы. Алгоритмы машинного обучения учатся на прошлых данных, чтобы автоматически выявлять и устранять распространенные проблемы с качеством. Они могут стандартизировать форматы, заполнять недостающие значения и устранять несоответствия. Автоматизация этих задач уменьшает количество ошибок и ускоряет подготовку данных.

Раскрытие закономерностей и идей

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут обнаруживать скрытые закономерности, тенденции и корреляции в наборах данных. Анализируя огромные объемы данных, эти алгоритмы могут выявить взаимосвязи, которые могут быть неочевидны для аналитиков-людей. Искусственный интеллект и машинное обучение также могут понять основные причины проблем с качеством данных и разработать стратегии для их устранения. Например, алгоритмы машинного обучения могут выявлять распространенные ошибки или закономерности, способствующие несогласованности данных. Затем организации смогут внедрить новые процессы для улучшения сбора данных, усовершенствования правил ввода данных или определения потребностей в обучении сотрудников.

Аномалии в данных

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения выявляют скрытые закономерности, тенденции и корреляции в наборах данных, анализируя огромные объемы данных и раскрывая идеи, неочевидные для людей. Они также понимают коренные причины проблем с качеством данных, выявляя распространенные ошибки или закономерности, вызывающие несоответствия. Это позволяет организациям внедрять новые процессы, такие как совершенствование методов сбора данных или повышение качества обучения сотрудников, для решения этих проблем.

Обнаружение аномалий в данных

Модели машинного обучения превосходно обнаруживают закономерности, в том числе отклонения от норм. С помощью ML организации могут анализировать большие объемы данных, сравнивать их с установленными шаблонами и выявлять потенциальные проблемы. Затем организации могут выявлять аномалии и определять, как исправить, обновить или дополнить свои данные, чтобы обеспечить их целостность.

Давайте посмотрим на сервисы, которые могут проверять данные и обнаруживать аномалии.

Обнаружение аномалий с помощью Stream Analytics

Azure Stream Analytics, AWS Kinesis и Google Cloud Dataflow — это примеры инструментов, которые предоставляют встроенные возможности обнаружения аномалий как в облаке, так и на периферии, что позволяет создавать решения, не зависящие от поставщика. Эти платформы предлагают различные функции и операторы для обнаружения аномалий, позволяя пользователям отслеживать аномалии, в том числе временные и постоянные.

Например, основываясь на моем опыте построения проверки с помощью Stream Analytics, вот несколько ключевых действий, которые следует учитывать:

- Точность модели повышается с увеличением количества данных в скользящем окне, что позволяет обрабатывать их ожидаемым образом в пределах временного интервала. Он фокусируется на истории событий в окне, чтобы обнаружить аномалии, отбрасывая старые значения по мере движения.

- Функции устанавливают базовую норму путем сравнения прошлых данных и выявления выбросов в пределах уровня достоверности. Установите размер окна исходя из минимального количества событий, необходимых для практического обучения.

- Время отклика увеличивается с увеличением размера истории, поэтому для повышения производительности включайте только необходимые события.

- На основе машинного обучения вы можете отслеживать временные аномалии, такие как всплески и провалы в потоке событий временных рядов, с помощью оператора AnomalyDetection_SpikeAndDip.

- Если второй пик в том же скользящем окне меньше первого, его оценка может быть недостаточно значимой по сравнению с первым пиком в пределах указанного уровня достоверности. Чтобы решить эту проблему, рассмотрите возможность настройки уровня достоверности модели. Однако если вы получаете слишком много оповещений, используйте более высокий доверительный интервал.

Использование генеративного искусственного интеллекта для преобразования и увеличения данных

Генеративный ИИ помогает в дополнении и преобразовании данных, которые также являются частью процесса проверки данных. Генеративные модели могут генерировать синтетические данные, напоминающие реальные образцы данных. Это может быть особенно полезно, когда доступный набор данных невелик или требует большего разнообразия. Генеративные модели также можно обучить переводу данных из одной области в другую или преобразованию данных с сохранением их основных характеристик.

Например, модели «последовательность-последовательность», такие как преобразователи, могут использоваться в НЛП для таких задач, как языковой перевод или обобщение текста, эффективно преобразуя входные данные в другое представление. Кроме того, процесс преобразования данных можно использовать для решения проблем в устаревших системах, основанных на старой кодовой базе. Организации могут получить множество преимуществ, перейдя на современные языки программирования. Например, устаревшие системы построены на устаревших языках программирования, таких как Cobol, Lisp и Fortran. Чтобы модернизировать и повысить их производительность, мы должны перенести или переписать их, используя новейшие высокопроизводительные и сложные языки программирования, такие как Python, C# или Go.

Давайте посмотрим на диаграмму ниже, чтобы увидеть, как можно использовать генеративный ИИ для облегчения процесса миграции:

Рисунок 1. Использование генеративного ИИ для переписывания устаревшего кода

Приведенная выше архитектура основана на следующих компонентах и рабочем процессе:

- Фабрика данных Azure — это основной ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для оркестрации и преобразования данных. Он подключается к исходному репозиторию Git. В качестве альтернативы мы можем использовать AWS Glue для интеграции данных и Google Cloud Data Fusion для работы с данными ETL.

- OpenAI — это сервис генеративного искусственного интеллекта, используемый для преобразования Cobol и C++ в Python, C# и Golang (или любой другой язык). Сервис OpenAI подключен к Data Factory. Альтернативой OpenAI являются Amazon SageMaker или Google Cloud AI Platform.

- Azure Logic Apps и Google Cloud Functions — это служебные службы, которые предоставляют возможности сопоставления данных и управления файлами.

- DevOps CI/CD предоставляет конвейеры для проверки, компиляции и интерпретации сгенерированного кода.

Проверка данных и искусственный интеллект: пример использования чат-бота в колл-центре

Автоматизированная установка колл-центра — отличный вариант для демонстрации проверки данных. В следующем примере представлено решение для автоматизации и базы данных для колл-центров:

Рисунок 2. Архитектура чат-бота колл-центра

Решение для автоматизации и базы данных извлекает данные из речевого бота, развернутого в колл-центрах, или из взаимодействия с реальными людьми. Затем он сохраняет, анализирует и проверяет эти данные с помощью OpenAI ChatGPT и службы анализа настроений AI. Впоследствии проанализированные данные визуализируются с помощью информационных панелей бизнес-аналитики (BI) для получения комплексной информации. Обработанная информация также интегрируется в системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для проверки человеком и дальнейших действий.

Решение обеспечивает точное понимание и интерпретацию взаимодействия с клиентами за счет использования ChatGPT, усовершенствованной модели НЛП. Использование информационных панелей BI предлагает интуитивно понятные и интерактивные возможности визуализации данных, позволяя заинтересованным сторонам с первого взгляда получить полезную информацию. Интеграция проанализированных данных в системы CRM обеспечивает беспрепятственное сотрудничество между автоматическим анализом и проверкой человеком.

Заключение

В постоянно развивающемся мире корпоративного искусственного интеллекта достижение высокого качества данных имеет решающее значение. Службы данных и генеративного искусственного интеллекта, которые обеспечивают анализ данных, ETL и NLP, обеспечивают надежные стратегии интеграции для раскрытия всего потенциала информационных активов. Объединив подходы, основанные на данных, и передовые технологии, предприятия могут проложить путь к более эффективному принятию решений, производительности и инновациям с помощью этих услуг искусственного интеллекта и данных.