Maailmassa, jossa datanalytiikka on keskeisessä roolissa, yksi asia on selvä: ennakoivan analytiikan tärkeys. Kanadalainen jääkiekkoilija Wayne Gretzky on kuuluisasti sanonut: ”Luistelen sinne, missä kiekko on menossa enkä sinne, missä se on ollut.” Tämä lainaus on muodostunut ikoniseksi ja sitä käytetään usein inspiraationa liiketoimintaan keskittyvissä blogikirjoituksissa. Kuitenkin tämä laiminlyö olennaisen asian – tietääkseen minne kiekko on menossa, on ensin tiedettävä missä se on ollut ja mihin suuntaan se oli menossa.
Ennakoiva analytiikka perustuu historiallisen ja nykyisen datan kaivamiseen nähdäkseen malleja, jotka voivat tunnistaa ja kvantifioida tulevia trendejä. Mitä enemmän dataa on saatavilla, sitä tarkempia ennusteet voivat olla. Tässä kohtaa tekoäly (AI) ja ennakoiva analytiikka kulkevat käsi kädessä. Erityisesti koneoppiminen on tehokas työkalu tunnistamaan malleja valtavista määristä dataa vaatimatta erikoisasiantuntemusta datatieteessä.
Miten sitten tekoäly vaikuttaa datavarastointiin? Oikean datan saatavuus ja sen valmistelu analytiikkaa ja koneoppimisen käyttökohteita varten ovat keskeisiä. Ilman tarvittavaa datan konsolidointia ja saavutettavuutta mikä tahansa koneoppimismalli on tuomittu epäonnistumaan.
Perinteisesti koneoppimistyötä käsitellään datavaraston ulkopuolella, vaatien datan esikäsittelyn, puhdistuksen, normalisoinnin ja duplikaattien poiston ennen sen lataamista putkeen. Tämä pätee sekä rakenteelliseen että puolirakenteelliseen dataan. Datan esikäsittelyn ja integroinnin tarve korostuu vielä enemmän generatiivisen tekoälyn aikakaudella, joka kehittyy nopeasti suurten kielimallien (LLM) saadessa jalansijaa yritysympäristöissä.
Kuitenkin taitavaa henkilökuntaa, joka on perillä näistä prosesseista, sekä sopivien työkalujen puute muodostavat merkittäviä haasteita. IDC:n tekemän tutkimuksen mukaan yli puolet IT- ja liiketoimintapäättäjistä 2000 organisaatiossa kohtaa vaikeuksia osaavan henkilökunnan ja sopivien työkalujen puutteen vuoksi. Toisena haasteena on tarvittavien laskentaresurssien kustannukset koulutusta ja päättelyä varten.
Yksinkertaistaakseen koneoppimisen käyttöä ja käsitelläkseen näitä haasteita, datavarastoinnit kehittyvät. Datavarastoratkaisut kuten Amazon Redshift on suunniteltu saumattomasti käsittelemään ja puhdistamaan dataa eri lähteistä, poistamalla tarpeen laajamittaiselle esikäsittelylle. Esimerkiksi Redshift ML tarjoaa integroidun alustan koneoppimistoimintojen rakentamiseen ja suorittamiseen käyttämällä SQL:ää, poistaen tarpeen viedä dataa tai oppia uusia koneoppimiskieliä.
Lisäksi tekoäly parantaa myös datavarastointikyselyiden suorituskykyä ja kustannustehokkuutta. Amazonin Redshift Serverless käyttää tekoälymalleja optimoimaan kyselyjen suorituksen, ottaen huomioon tekijät kuten kyselyn monimutkaisuus, tiheys ja datan koko. Tämä tekoälyohjattu optimointi mahdollistaa asiakkaiden priorisoida kustannustehokkuutta tai suorituskyvyn parannusta heidän tarpeidensa mukaan.
Päätelmäksi, tekoäly mullistaa datavarastointia tekemällä siitä saavutettavampaa, tehokkaampaa ja joustavampaa. Tekoälyllä varustettujen työkalujen avulla organisaatiot voivat avata datavarastojensa täyden potentiaalin, mahdollistaen tarkkoja ennusteita, virtaviivaistettua datan integrointia ja optimoitua kyselysuorituskykyä. Liiketoimintojen luottaessa yhä enemmän dataohjautuviin oivalluksiin, tekoälyn ja datavarastoinnin yhdistelmä on välttämätön kilpailuedun saamiseksi.
UKK:
1. Mitä on ennakoiva analytiikka?
Ennakoiva analytiikka on menetelmä, jossa historiallisia ja nykyisiä tietoja käytetään tunnistamaan malleja ja trendejä, jotka voidaan hyödyntää ennusteiden tekoon tulevista tuloksista.
2. Miten tekoäly (AI) liittyy ennakoivaan analytiikkaan?
AI, erityisesti koneoppiminen, on tehokas työkalu datassa olevien mallien tunnistamiseen ilman erikoisasiantuntemusta datatieteessä. Se voi parantaa ennusteiden tarkkuutta ja tehokkuutta.
3. Miten tekoäly vaikuttaa datavarastointiin?
AI parantaa datavarastointia parantamalla datan konsolidointia, saavutettavuutta ja valmistelua analytiikkaa ja koneoppimista varten. Se yksinkertaistaa koneoppimisen käyttöä ja optimoi kyselysuorituskykyä, tehden datavarastoista tehokkaampia ja tehokkaampia.
4. Mitkä haasteet liittyvät koneoppimisen toteuttamiseen datavarastoinnissa?
Haasteita ovat mm. pulaa taitavasta henkilökunnasta prosesseihin tutustuneena sekä sopivien työkalujen puute. Myös laskentaresurssien kustannukset koulutusta ja päättelyä varten ovat esteenä.
5. Mikä on Amazon Redshift ja miten se käsittelee näitä haasteita?
Amazon Redshift on datavarastoinnin ratkaisu, joka tarjoaa saumattoman pääsyn ja datan puhdistuksen eri lähteistä. Se poistaa tarpeen laajamittaiselle datan esikäsittelylle ja tarjoaa integroidut alustat koneoppimistoimintojen rakentamiseen ja suorittamiseen käyttämällä SQL:ää.
6. Miten tekoäly parantaa datavarastointikyselyiden suorituskykyä ja kustannustehokkuutta?
Amazonin Redshift Serverless käyttää tekoälymalleja optimoimaan kyselyjen suoritusta ottaen huomioon tekijöitä kuten kyselyn monimutkaisuus, tiheys ja datan koko. Tämä tekoälyohjattu optimointi mahdollistaa asiakkaiden priorisoida kustannustehokkuutta tai suorituskyvyn parannusta heidän tarpeidensa mukaan.
Keskeiset Termit ja Slangi:
– Ennakoiva analytiikka: Menetelmä, jossa käytetään historiallisia ja nykyisiä tietoja tunnistamaan malleja ja trendejä ennusteiden tekemiseksi tulevista tuloksista.
– Tekoäly (AI): Ihmisen älyn simulointi koneissa, erityisesti koneoppiminen tässä yhteydessä.
– Datavarastointi: Prosessi, jossa data kerätään, järjestetään ja varastoidaan analyysiä ja raportointia varten.
– Koneoppiminen: AI:n osa-alue, joka käyttää algoritmeja mahdollistaakseen tietokoneiden oppimisen ja ennustamisen ilman nimenomaista ohjelmointia.
– Datan esikäsittely: Datan puhdistus, normalisointi ja duplikaattien poisto ennen sen käyttöä analyysiin tai koneoppimiseen.
– Generatiivinen AI: AI-mallit, jotka luovat uutta ja alkuperäistä dataa perustuen malleihin ja koulutukseen.
– Suuret kielimallit (LLM): Edistyneet AI-mallit, jotka on suunniteltu erityisesti luonnollisen kielen käsittelytehtäviin.
– Kysely: Pyyntö tietojen saamiseksi tietokannasta tai datavarastosta.
Liittyvät Linkit:
– Amazon Redshift
– IDC (International Data Corporation)
The source of the article is from the blog macholevante.com