Генеративний штучний інтелект (GenAI) привернув увагу майже кожної компанії та її керівництва. Останні дослідження від Gartner, Forrester та інших показують, що лідери в області даних стикаються з дедалі більшим тиском з боку керівників щодо розробки стратегій і продуктів, заснованих на GenAI.
Звіт Forrester State of AI за 2024 рік підкреслює поточний попит на генеративний штучний інтелект, його тенденції впровадження, а також проблеми, з якими стикаються підприємства. З оглядом на 2025 рік Forrester прогнозує, що цілі щодо ШІ все більше зосереджуватимуться на досягненні прибутку. Однак підприємства, ймовірно, зіштовхнуться з труднощами, намагаючись вирішити складнощі впровадження.
Ключовою складовою цих викликів є роль даних. Дані є основою всіх ініціатив у сфері ШІ.
Без безпечних, відповідних і надійних даних зусилля підприємств у сфері ШІ приречені на невдачу ще до початку.
Хоча керівники можуть окреслити сміливі стратегії щодо ШІ, інженерні та дані команди стикаються з важливою реальністю: успіх залежить від розбиття амбітних планів на конкретні кроки. Бізнеси, які прагнуть лідирувати завдяки ШІ, повинні спершу забезпечити наявність правильних процесів, де дані будуть основою цих зусиль.
Ось кілька кроків, які я рекомендую, зважаючи на мій досвід створення платформ даних для застосувань ШІ та GenAI:
Кроки для побудови платформи даних, готової до ШІ
1. Централізуйте дані в хмарі (або на локальних серверів)
Централізація даних у хмарному сховищі або озері даних має численні переваги.
Моделі ШІ та GenAI процвітають на різноманітних, великих обсягах даних, і хмарні рішення надають:
- Масштабованість: Хмарні платформи обробляють великі обсяги даних без обмежень інфраструктури.
- Еластичні обчислювальні ресурси: Економічні та масштабовані обчислювальні потужності налаштовуються відповідно до попиту.
- Міцні інструменти ETL: Хмарні платформи спрощують підготовку даних для застосувань ШІ.
Для менших підприємств або проектів з обмеженими наборами даних може підійти рішення на місці. Встановлені системи ефективно підтримують менш масштабні ініціативи в сфері ШІ, особливо ті, що використовують попередньо навчені зовнішні моделі. Варіанти включають AWS S3, Snowflake та Apache Hudi для хмари або Hadoop для потреб на місці.
2. Трансформуйте та оптимізуйте дані
Трансформація та оптимізація даних є необхідними для забезпечення їх якості та придатності. Очищення та перевірка наборів даних, застосування правил управління та впровадження схем робить дані готовими для ШІ. Інструменти, такі як dbt або Apache Spark, є незамінними для цих завдань.
3.
Оркестрація робочих процесів з даними
Ефективна оркестрація робочих процесів гарантує, що дані збираються, обробляються та доставляються безперешкодно. Керування та координація потоків даних між системами та середовищами дозволяє компаніям ефективно використовувати свої дані для отримання інсайтів на основі ШІ.
4. Моніторинг даних та активів ШІ
Щоб отримати змістовні інсайти, ви повинні довіряти якості своїх даних. Моніторинг забезпечує кількісні показники, які відстежують якість і консистентність даних з часом. Виявляючи зміни в розподілі даних або в ефективності моделей, інструменти моніторингу можуть попереджати команди про проблеми та допомагати виявляти корінні причини.
Створення платформи даних, готової до використання з ШІ, вимагає більше, ніж просто впровадження найновіших технологій. Для бізнесів провалені ініціативи з ШІ часто пов'язані з неналежними платформами даних, що несе значні витрати, що виходять за межі просто втрачених інвестицій у технології.
Організації зазвичай витрачають від 3 до 5 мільйонів доларів на проекти з ШІ, але коли ці проекти базуються на ненадійних даних, ці інвестиції не тільки не приносять повернення, але й вимагають додаткових мільйонів на очищення даних, перебудову платформ та вирішення проблем технічного боргу. Окрім цих прямих витрат, погана інфраструктура даних може постійно негативно впливати на ефективність моделей ШІ, що призводить до хибних бізнес-рішень та втрачений можливостей на ринку, поки конкуренти з міцними платформами даних успішно масштабують свої можливості ШІ.
Успішні платформи даних, готові до використання з ШІ, потребують чіткої стратегії, надійних процесів і незмінного фокусу на якості даних. Централізуючи дані, оптимізуючи їх для випадків використання ШІ, оркеструючи робочі процеси та впроваджуючи ретельний моніторинг, як зазначено в попередніх кроках, підприємства можуть створити надійну основу для успіху ШІ. Ці кроки дають можливість організаціям розкрити потенціал ШІ та досягти значущих бізнес-результатів.
Перекладено з: Building Your Data Platform for AI Success