數據工程是數據科學的一個分支學科，在解決我們在上一節(jié)中提到的可擴展性挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著至關重要的作用。如果一個組織實施了正確且強大的數據工程實踐，它可以簡化整個人工智能生命周期并很快消除潛在的障礙。這是因為他們將從開發(fā)開始就確保采用有關數據處理工作流、資源利用和大規(guī)模數據集管理的最佳實踐。數據工程解決構建可擴展 AI 系統(tǒng)挑戰(zhàn)的三個關鍵方法如下：

1. 數據預處理：數據工程的一個關鍵方面是數據預處理。正如此階段的名稱所暗示的那樣，它涉及清理、轉換和準備原始數據以供分析和建模。規(guī)范化、特征縮放和異常值檢測等數據預處理技術可幫助我們提高數據的質量和一致性，從而使其更適合 AI 應用程序提取和理解。

2. 數據管道和工作流：數據工程包括數據管道和工作流的設計和實施。這指的是自動化數據提取、數據處理和數據存儲過程的邏輯結構。最終，數據管道和工作流的存在使組織能夠有效地處理來自各種來源的數據流。這反過來又確保了 AI 系統(tǒng)能夠及時可靠地訪問數據。

3. 性能優(yōu)化：數據工程利用數據分區(qū)、索引和緩存等復雜程序。這提高了 AI 系統(tǒng)的性能和可擴展性。因為通過優(yōu)化數據存儲和檢索過程，組織可以最大限度地減少系統(tǒng)延遲并提高吞吐量，從而使 AI 應用程序能夠隨著數據量的增長而無縫擴展。因為無論系統(tǒng)負載如何，用戶體驗和速度都將保持一致。

數據工程對于打造能夠不斷發(fā)展的人工智能系統(tǒng)至關重要。它通過提供經過清理并準備好進行訓練和分析的數據來幫助人工智能算法和模型。每個組織都可以通過投資強大的數據工程流程來克服擴展問題，因為這可以保證最大限度地提高其人工智能計劃的性能。

案例研究和示例

為了更深入地了解數據工程在構建可擴展 AI 系統(tǒng)中所發(fā)揮的作用的實際用例，我們將繼續(xù)分析兩個案例研究。

案例研究1：亞馬遜

截至 2024 年，亞馬遜是世界上最大的在線零售商。亞馬遜每月的網站訪問量約為 20 億次。這相當于每天約有六千六百萬 (66000000) 名訪客。他們的系統(tǒng)能夠處理如此多的客戶并為每個客戶提出個性化推薦的唯一方法是他們利用數據工程技術來提高推薦引擎的可擴展性。亞馬遜的推薦系統(tǒng)是其客戶體驗的關鍵組成部分。該平臺嚴重依賴其 AI 推薦系統(tǒng)，因為它通過基于個人用戶行為和人口統(tǒng)計數據的個性化建議來推動其銷售額的很大一部分。為了實現這一目標，亞馬遜采用了廣泛的數據預處理管道來清理和轉換大量用戶交互數據。此外，他們使用 Hadoop 和 Spark 等技術優(yōu)化數據存儲和檢索過程，從而能夠高效處理大量數據。因此，亞馬遜可以為每個客戶提供更準確、更個性化的推薦，從而提高用戶滿意度并增加銷售額。最終，數據工程技術堆棧使數十萬個客戶興趣和行為能夠被提取、存儲、處理并轉化為可操作的見解。它是數據工程技術堆棧，可以吸收、存儲、處理數十萬客戶的興趣和行為并將其轉化為可操作的見解。它是數據工程技術堆棧，可以吸收、存儲、處理數十萬客戶的興趣和行為并將其轉化為可操作的見解。

案例研究2：梅奧診所

美國知名醫(yī)療服務提供商梅奧診所已實施先進的數據工程實踐，以提高其預測分析平臺的可擴展性。通過建立強大的數據管道并整合來自電子健康記錄 (EHR)、可穿戴設備和醫(yī)學影像等不同來源的數據，梅奧診所可以分析每位患者的實時數據。該組織利用數據工程技術來維護數據質量、一致性和完整性，這對于在處理敏感健康信息時進行準確的預測建模至關重要。通過結合尖端的數據工程實踐，梅奧診所能夠及時向醫(yī)療服務提供商提供見解，從而改善患者的治療效果并降低成本。例如，他們的人工智能系統(tǒng)可以預測患者病情惡化，從而實現早期干預并加強患者護理

人工智能中有效的數據工程策略

盈利能力和長期可持續(xù)性是每個組織的首要任務。為了實現可擴展性和成功，組織必須實施強大的數據工程實踐。因為這些實踐對于 AI 計劃的成功至關重要。組織可以采用各種策略和方法來設計和實施針對其特定需求和要求的有效數據工程解決方案。有效的 AI 數據工程的四個主要策略如下，開發(fā)團隊應努力實施這些策略：

優(yōu)先考慮數據質量和一致性

· 開發(fā)團隊應該實施數據驗證檢查。

· 他們應該使用數據清理程序并確保數據治理政策得到更新并符合行業(yè)標準。

· 確保數據準確、可靠且更新，以供 AI 系統(tǒng)和產品使用。

利用可擴展技術

· 開發(fā)團隊應該使用基于云的數據倉庫、數據湖和分布式計算框架。

· 該團隊應該開發(fā)能夠處理大量數據并支持人工智能模型計算需求的工作流程。

采用模塊化和可擴展的方法

· 團隊應該設計可重復使用的組件和工作流程。

· 構建靈活且可擴展的數據管道，可以根據需要進行調整和擴展。

投資持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化

· 團隊應持續(xù)監(jiān)控數據工程管道和系統(tǒng)，以確保一切按預期運行。

· 識別并解決性能瓶頸、數據質量問題和可擴展性挑戰(zhàn)，以確保系統(tǒng)在最新版本的工具和數據集上運行。

· 實施強大的監(jiān)控和警報機制，以確?？煽啃院托?。

總之，支持 AI 項目的有效數據工程需要結合技術專業(yè)知識、戰(zhàn)略規(guī)劃以及持續(xù)的維護和優(yōu)化。通過采用最佳開發(fā)實踐并利用流行的可擴展性技術，組織可以構建有彈性且可擴展的數據工程解決方案。這些解決方案為成功的 AI 實施奠定了基礎，并保證經得起時間的考驗。

未來方向和結論

人工智能和數據工程領域瞬息萬變。預測影響人工智能可擴展性的未來趨勢和發(fā)展非常重要。一個重要趨勢是數據量和數據來源的增加，這是由聯網設備、數字平臺和物聯網技術的快速增長推動的。為了保持競爭力，組織需要投資可擴展的數據工程解決方案，以處理日益復雜和多樣化的數據。

人工智能技術持續(xù)快速發(fā)展，數據生成量呈指數級增長。因此，數據工程在開發(fā)可擴展的人工智能系統(tǒng)中至關重要，并將繼續(xù)成為數據驅動決策和創(chuàng)新的支柱

投資強大的數據工程實踐和可擴展的基礎設施解決方案，可讓組織充分發(fā)揮其 AI 計劃的潛力，并在數字時代推動業(yè)務成功。展望未來，數據工程顯然將繼續(xù)成為 AI 開發(fā)的關鍵部分，塑造我們利用數據改變世界的方式。