8 etapas para começar a usar um pipeline de dados com AI
Muitas vezes os profissionais de dados estão tão ocupados melhorando suas habilidades de construção de modelos que colocam pouca ênfase na melhor forma de obter os dados nos estágios iniciais. A necessidade de treinar modelos com dados holísticos e confiáveis é onde muitos projetos saem dos trilhos. O quão bem você controla seus dados e o fluxo de dados determinará o quão bem você pode evitar as armadilhas da IA com base em dados de baixa qualidade.
O caminho ideal para criar um pipeline de dados
Não existe uma maneira única de criar seu pipeline de dados. Mas poderia haver um “caminho ideal”. Ao segui-lo, você pode obter o máximo desempenho do seu pipeline de dados com um custo mínimo. Mas como você chega lá?
Existem duas maneiras de atingir esse objetivo. Uma maneira é experimentar padrões de integração de dados, mecanismos de processamento, armazenamento, consultas, dados, latência, ferramentas e tecnologias. A outra maneira é permitir que a IA recomende isso para você, dependendo do seu caso de uso.
Mas para que a IA aprenda com o seu ambiente, ela precisa de dados do desempenho anterior dos seus pipelines. Portanto, para se tornar um especialista em integração de dados, é útil experimentar diferentes ferramentas e técnicas e aprender o que funciona, o que não funciona e o que funciona melhor.
E se a integração de dados não for sua competência principal, conte com a IA, implemente suas recomendações, automatize sempre que possível e economize tempo para coisas que lhe interessam. A IA ajuda você a reduzir o back-end complexo e interagir o mínimo possível com a ferramenta – economizando tempo e esforço.
Projetando um pipeline de dados do zero
Criar um pipeline de dados do zero permite acessar dados de forma programática. O esforço que você dedica ao design pode salvá-lo da azia recorrente que se seguirá se não o fizer. Como se costuma dizer, meça duas vezes, corte uma vez.
Embora o processo de criação do pipeline de dados permaneça o mesmo, ao integrar dados para IA, você precisa analisar a escalabilidade e a disponibilidade de dados confiáveis. E ambos os recursos são facilitados com IA . Explicaremos à medida que passamos por cada uma das etapas abaixo:
- Defina o projeto: é muito importante entender o que você quer alcançar com a integração. É uma visão unificada de dados de diferentes fontes? É para executar análises em tempo real, otimizar processos de negócios, alimentar dados para IA e modelos de aprendizado de máquina? É uma simples replicação ou migração de dados locais? Ou são insights acionáveis provenientes de dados multi contextuais?
Depois de definir o projeto, você deve determinar quais são suas prioridades. Você planeja expandir o projeto para escala empresarial? Ou é apenas um pequeno projeto departamental?
Como a IA pode ajudar: A IA pode ler os dados de projetos anteriores e revelar as correlações entre diferentes elementos. Isso serve para destacar as dependências necessárias para o sucesso.
- Identifique as fontes e o destino: Escolha suas fontes e destino de dados. Certifique-se de ter acesso para extrair e enviar dados para esses aplicativos, sistemas e serviços.
Como a IA pode ajudar: A IA pode recomendar fontes de dados com base em como você define os dados necessários. Ele pode sugerir práticas recomendadas em termos de qualidade de dados e regras de transformação que você deve aplicar para obter esses dados em um formato padrão. Ele pode apontar para um produto de dados existente que você pode consumir, economizando muito esforço e preocupação.
A IA pode aprender o contexto e sugerir conteúdo com base nas suas necessidades. Por exemplo, imagine que você está lutando para se conectar ao Snowflake. Você poderá então perceber que precisa de um arquivo de chave privada e uma senha para obter acesso.
- Acesse os dados: Defina os dados em termos dos quatro “Vs” – volume, velocidade, variedade e veracidade. O volume de dados que devem ser processados determinará o quão escalonável sua ferramenta deve ser. A latência que seu pipeline de dados pode suportar decidirá a técnica de integração que você deve optar. Uma ferramenta versátil deve ser capaz de lidar com praticamente todos os tipos de dados — dados estruturados, como bancos de dados relacionais; dados semi estruturados, como arquivos JSON ou XML; e dados não estruturados, como arquivos simples baseados em áudio, vídeo e texto.
Se você quiser trabalhar com dados fictícios, descubra uma fonte. Existem dados fictícios disponíveis em comunidades e fóruns.
Como a IA pode ajudar: Existem mecanismos de recomendação baseados em IA que podem sugerir o nível de processamento paralelo necessário, analisando o volume de dados e a quantidade de dinheiro que você deseja gastar. Isso permite otimizar sua carga de trabalho de dados em termos de custo e desempenho com IA.
Um exemplo simples de IA nesta situação seria o escalonamento automático, no qual a sua carga de trabalho imprevisível pode ser gerida com o aumento e a redução horizontal automáticos da sua infraestrutura.
- Decida sobre um processo de integração: Agora que você conhece o tipo de dados disponíveis e o formato dos dados necessários no destino, pode decidir sobre o processo de extração, transformação e carregamento dos dados. Se não precisar transformar os dados, você pode optar pelo carregamento ou ingestão de dados em alta velocidade. Projetos de migração, replicação ou backup de dados podem ser realizados usando uma ferramenta de ingestão.
Se você precisar sincronizar aplicativo para aplicativo, opte pela integração de aplicativos. Por outro lado, se você estiver criando um data warehouse, talvez queira transformar os dados e padronizá-los antes de colocá-los em um esquema bem definido no data warehouse usando um processo ETL.
Se precisar transformar dados em um data lake ou warehouse, você pode usar um processo ELT, no qual você não move os dados, mas em vez disso envia o código para processar os dados na origem/destino. Existem também diferentes técnicas ou estruturas de integração, como malha de dados, malha de dados, virtualização de dados, hub de dados e federação de dados. Mas para iniciantes, escolha entre processos de ingestão, ELT e ETL para começar.
Como a IA pode ajudar: Uma experiência orientada por assistente facilita o projeto de pipelines de dados complexos. A IA atua como copiloto e sugere automaticamente processos, tecnologia, mecanismo, transformação e expressões em cada etapa do mapeamento de dados. A IA pode preencher automaticamente componentes em um mapeamento de dados, dependendo do aprendizado. Um otimizador baseado em IA decide o melhor mecanismo de processamento.
- Defina os requisitos de qualidade e transformação dos dados: Os enriquecimentos que seus dados exigem determinarão o quão avançada é a ferramenta de integração de dados que você precisa. As ferramentas básicas carecem de regras de transformação complexas e da capacidade de automatizar todo o fluxo.
Como a IA pode ajudar: A IA facilita a implementação das melhores práticas de qualidade de dados. Você pode automatizar regras de qualidade de dados para melhorar a precisão e integridade dos dados usados. As recomendações de Mapplet podem ajudar você a reutilizar um conjunto de transformações para um determinado conjunto de dados, aumentando a produtividade.
- Aborde a segurança e a privacidade dos dados: Se você deseja pipelines de dados em escala empresarial, estar ciente das políticas de segurança, privacidade, conformidade e governança o deixará pronto para o horário nobre. Ajude a garantir a transparência com linhagem de dados de ponta a ponta . Implemente políticas de acesso e controle de usuários para ajudar a garantir que os dados cheguem às mãos dos usuários certos.
Como a IA pode ajudar: Com a IA, implementar e validar políticas é escalonável e fácil. Você pode padronizar em toda a empresa e o aprendizado de máquina pode aumentar a cada interação do usuário. É mais fácil atualizar as políticas e criar uniformidade e transparência no sistema.
- Teste: testar pipelines de dados ajuda a garantir melhor qualidade de dados e ciclos de lançamento mais rápidos.
Como a IA pode ajudar: Automatize os testes em todas as fases. Ele ajuda você a cumprir seus acordos de nível de serviço (SLAs) sem sobrecarregar sua equipe com tarefas rotineiras. Aplique testes de dados automatizados em cada etapa, reduza as taxas de erros e veja menos bugs escaparem para a produção.
- Monitore e otimize: monitore como os dados são consumidos e protegidos e como estão em conformidade com as políticas e regulamentos. Forneça visibilidade sobre a integridade dos dados em todas as etapas do pipeline e identifique o impacto e a causa raiz dos problemas, para que ações preventivas e corretivas possam ser tomadas. Otimize a disponibilidade, o desempenho e a capacidade da maneira mais econômica e eficiente em ambientes locais, híbridos e em várias nuvens.
Como a IA pode ajudar: A IA pode monitorar pipelines de dados e prever problemas que podem acontecer se não forem resolvidos anteriormente. Você pode predefinir uma cadeia de ações para solucionar um problema ou anomalia. Com a IA, o sistema pode escalar um problema de forma automática e inteligente para intervenção humana quando necessário. Por exemplo, se uma integração falhar, ela poderá tentar novamente após um determinado intervalo.
Fonte: Informatica