随着越来越多的智能设备，现在可以使用大量数据。然而，公司未能从数据中学习，并低估了分析在扩大业务流程和投资回报率方面的力量。因此，公司必须通过收集、存储和分析数据的技术能力来实现业务现代化，以获得有价值的见解。使用这些数据洞察力，他们可以解决您的组织面临的挑战并创造发展机会。
如今，企业正试图将数据工程和人工智能（AI）与敏感数据、工作流自动化、流程优化和智能业务运营相结合，从中获益。
数据工程中的人工智能简介
使用 AI 驱动的数据工程，您可以创建面向未来的数据策略并激活数据以构建混合数据工程平台。此外，企业可以应用这项技术来大规模构建、运营和部署实时数据管道，创建灵活的数据模型并放大数据的价值。如果企业的数据不一致，那么它很有可能面临数据集成问题。因此，企业必须实施数据集成和设计，以从多个系统中创建一致、全面和干净的信息，以用于支持 AI 的业务分析和决策制定。
人工智能和数据工程如何工作？
收集、转换和验证数据以进行分析的过程称为数据工程。数据工程师构建数据仓库以支持数据驱动的决策。数据工程为现实世界的数据科学应用奠定了基础，人工智能应用数据模型来创建预测性和规范性分析，以实现更好的业务成果。
- 配置与数据源的连接
- 用于暂存和流程数据存储的数据存储设置
- 从异构源中检索数据
- 存储大量数据
- 数据质量和争论
- 数据处理以生成一致的数据
- 配置和维护实时数据管道
- 批量和实时流数据处理
- 迭代应用多个机器学习模型
- 为用例生成最佳机器学习模型
数据工程和人工智能的用例
ETL / ELT 只是转储、拉取和转换会使数据重复、错误且难以管理。使用 ELT 工具，您可以从多个来源提取、加载和转换数据到数据仓库或统一数据存储库。
通过创建（在数据流中）处理（非结构化数据）和存储（结构化数据）来简化数据处理，以使用 AI 改进数据管理。您还可以使用 Apache Airflow 和训练等工具自动化数据工作流，并管理不同的 ML 模型解决方案。
变更数据捕获 变更数据捕获 (CDC) 在流数据处理和管道中发挥着重要作用。随着数据量的不断增长，对于使用 AI 和 ML 进行实时分析的数据流入管理，对 CDC 技术的需求已变得不可或缺。
当数据源发生变化时，您需要采取相应措施来修改数据库、更改处理方式或自动执行新响应。使用 ELT 同步数据存储并不能消除它。通过流处理，您可以立即识别数据更改并准备好对新变量采取行动。
您还可以从数据捕获中减少大量手动工作，让您的员工能够专注于处理所有这些信息。使用 AI 进行捕获不需要模板、精确定义、分类法、关键字或索引。它提取正确的信息并自动理解不同的文档，无论大小、语言、符号或格式如何。
智能缓存 存储在仓库中的大部分数据都深埋在云端。因此，通过放置查询来映射到数据存储库以检索事务历史记录变得非常耗时。
为了做得更好，识别用户并利用机器学习 (ML) 来预测这些用户可能查询的内容。然后，选择性的预加载数据可以通过减少延迟立即为您服务。智能缓存还利用先进的数据缓存算法，通过改善用户体验来有效地促进任何位置的内容交付。
流分析 借助支持 AI 的数据流基础设施，您可以构建提供更好商业智能的仪表板。从任何来源收集数据，使用 AI 业务逻辑进行分层，然后轻松查询以生成富有洞察力的报告。此外，无论数据何时或多久到达，您都可以按需或按任何计划实时获取报告。
机器学习 组织拥有大量非结构化数据，例如帖子、图片、推文、视频、音频文件、卫星图像、传感器数据等。他们需要具有 ML 服务的数据工程解决方案来转换数据，以识别客户、潜在客户、竞争对手和其他人的行为和偏好。因此，让您的数据科学家能够使用高级 ML 算法自助服务流数据。
在数据工程咨询服务的帮助下，您可以毫不费力地探索、构建、测试、部署以及监控您的机器学习模型。管理数据系统，将它们连接到原始数据流，查看它们的实时模型结果将帮助您适当地方便您的数据消费者。
数据工程与人工智能——技术创新的协同作用
数据工程包括通过减少数据科学家和分析师在数据处理和构建基础架构或数据库中的工作量来进行数据预处理。使用云和人工智能，数据科学家可以训练 ML 模型并从收集的数据中产生深思熟虑的见解。
指数数据工程、云计算和 ML 模型开发的这种协同作用是现代企业希望从数据中提取价值的原因。有关 AI 中的数据工程如何增强您的业务决策能力的更多信息，您可以与我们的专家交谈。
