בעולם של ניתוחי נתונים, דבר אחד ברור: חשיבותה של ניתוחים עתידניים. כפי שאמר שחקן ההוקי הקנדי, ויין גרטצקי, "אני גולש לאיפה שהכדור הולך, לא לאיפה שהיה". הציטוט הזה הפך לאייקון, ולרוב משמש בפוסטים מבחינת עסקים מאירים תקווה. עם זאת, הוא מוֹדֶע לנקודה קריטית – כדי לדעת לאן הכדור הולך, יש להכיר קודם איפה היה ובאיזה כיוון הוא נזדק.
הניתוחים העתידניים מתבססים על הפעלת נתונים היסטוריים ונוכחיים לזיהוי תבניות שיכולות לזהות ולכמות טרנדים עתידיים. ככל שקיימים יותר נתונים, כך ייתכן שהציוויים יהיו מדויקים יותר. זהו המקום שבו טכנולוגיית חדשנות ממוחשב (AI) והניתוחים העתידניים מתמקמים יחד. AI, ובצורה מסוימת למידת מכונה, היא כלי עוצמתי לזיהוי תבניות בכמויות גדולות של נתונים מבלי לדרוש התמחות מיוחדת במדעי הנתונים.
אבל איך AI משפיעה על מחסוני נתונים? גישה לנתונים הנכונים והכנתם לצורך ניתוחים ולמקרים של למידת מכונה הם קריטיים. ללא השילוב והגישה המתאימים לנתונים, כל מודל למידת מכונה יכול להיות קצר מעכשיו.
מסורתית, עובדות על למידת מכונה מעובדות מחוץ למחסן הנתונים, דורשות עיבוד נתונים, ניקוי, תיקול והסרת כפילויות לפני שהן מועמסות לתהליך זרימה. זה נכון גם לנתונים מובנים ולא כל פנוי. הצורך בעיבוד נתונים ואינטגרציה הופך להיות אף יותר קריטי בימי כעת של AI יוצרת, המתפתחת במהירות בזכות מודלי שפות גדולים (LLMs) מאולצים המרווחים בתהליכי עסקים.
עם זאת, חוסר האנשים המיומנים שמכירים את התהליכים אלה והחוסר בכלים המתאימים מהווים אתגרים גדולים. על פי סקר שנערך על ידי IDC, מעל חצי מקבלי ההחלטות בתחום ה-IT ושורת העסקים ב-2000 ארגונים נתקלים בקושי עקב חוסר כישורי אנשי מקצוע וכלים המתאימים. עם כך, העכלת המשאבים המערכתיים הנדרשת לאימון ולשייכה היא גם היא אחת מהמכשולים.
על מנת לפשט את שימוש בלמידת מכונה ולטפל באתגרים אלה, מחסני הנתונים מתפתחים. פתרונות מחסוני נתונים כגון Amazon Redshift מתוכננים להגיע באופן חלק אל הנתונים ולנקות אותם ממקורות שונים, משחררים מצורך בעיבוד מורחב מדי. לדוגמה, Redshift ML מספק פלטפורמה משולבת לבניית והפעלת פונקציות למידת מכונה באמצעות SQL, משחררת מהצורך לייצא נתונים או ללמוד שפות חדשות של למידת מכונה.
מעבר לכך, AI משפרת גם את ביצועי המחסן הנתונים ואת יעילות העלות של שאילתות המחסן. ה-Redshift Serverless של אמזון משתמשת בדוגמאות של AI לאופטימיזציה של ביצועי שאילתות, כמו גם שוקלת פקטורים כגון רמת המורכבות של השאילתה, התדירות וגודל המערכת. האופטימיזציה המופעלת על ידי AI מאפשרת ללקוחות להעדיף יעילות בעלות או שיפור בביצועים בהתאם לצרכיהם.
לסיכום, AI מהפכה את שירותי המחסונים הנתונים על ידי הפיכתם לנגישים, יעילים ועמידים. בעזרת הכלים המופעלים על-ידי AI, ארגונים יכולים לשחרר את פוטנציאל מלאם של המחסנים שלהם, לאפשר תחזיות מדויקות, אינטגרציה עם נתונים נעימה יותר, וביצועי שאילתות מותאמים. כשעסקים משתמשים באופן גובר בתועלות המבוססות על נתונים, נישואי הפעילות בין הAI ומחסוני הנתונים הופכים לאחד הכרחיים לרכישת יתרון תחרותי.
שאלות נפוצות:
1. מהו ניתוחי תחזית?
ניתוחי תחזית הוא שיטת שימוש בנתונים היסטוריים ונוכחיים לזיהוי תבניות וטרנדים שניתן להשתמש בהם להצגת תחזיות על תוצאות עתידיות.
2. איך Intelligence( AI) במיניהו קשור לניתוחי תחזית?
AI, במיוחד למידת מכונה, היא כלי עצום לזיהוי תבניות בנתונים ללא צורך בהתמחות מיוחדת במדעי הנתונים. זה יכול לשפר את הדיוק והיעילות של ניתוחי תחזית.
3 . איך AI משפיעה על מחסוני נתונים?
AI משפרת מחסני נתונים על ידי שיפור האיגוד והנגישות של הנתונים והכנתם לניתוחים ולמימוש של למידה מתוחכמת. זו מקלה על שימוש בלמידת מכונה ומגבירה את יעילות ביצועי השאילתות, כך מחסני הנתונים מתהווה יותר יעילים ואפקטיביים.
4. מהן האתגרים הקשורים למימוש למידה מתכנה במחסוני נתונים?
האתגרים כוללים חוסר באנשי מקצוע מיומנים המכירים את התהליכים, וכן חוסר בכלים מתאימים. העלות של משאבי המחשב הנדרשים לאימון ולהסק הן גם מכשול.
5. מהו Amazon Redshift ואיך הוא פותר את האתגרים הללו?
Amazon Redshift הוא פתרון למחסון נתונים המספק גישה חלקה וניקיון של נתונים ממקורות שונים. זה מוביל ליעילות בידוד נתונים מעמים רבים ומציע פלטפורמות משולבות לבניית והפעלת פונקציות למידת מכונה באמצעות SQL.
6. איך AI משפרת את ביצועי המחסון נתונים ואת יעילות החשבון של שאילתותיו?
בשימוש של אמזון ב- Redshift Serverless משתמש בדוגמאות של AI לאופטימיזציה של ביצוע שאילתות בהתאם לפקטורים כגון רמת המורכבות של שאילתת פוקתולת שנורת ביצוא טיאון שהדמי אופטימיזציה זו בא על לקוחות לתת עדיפות מרצון ליעילות ביצוע או לשיפור המדרג של פוקתולת.
מונחים עיקריים ורמת מומצות:
– ניתוחי תחזית: שימוש בנתונים היסטוריים ונוכחיים לזיהוי תבנית וטרינדים לצורך עשייה של תחזיות על פיתונות עתידיות.
– הכוח המלא של הבינה המלכותית מסוג (AI): הדמק כוח הבינה המלכותית למכונות, ובפרט למדה מתוכיית מותג המיוחד ללמידה הכוח של בין מהסובי.
– מחסון הנתונים: תהל
The source of the article is from the blog klikeri.rs