Шлях до Розуміння: Великі та Швидкі Дані – Фундамент AI та Автоматизації
Дані. Основа всього. Зрозуміло, але не всі дані створені однаково. Нерозуміння різниці між великими та швидкими даними може означати, що ваша стратегія штучного інтелекту (AI) будується на хибному фундаменті. Сьогодні, я, Ліла Гарт, хочу запросити вас на каву, де ми спокійно розберемо цю тему, відчуваючи, як кожна деталь складається у захопливу історію.
Ми часто чуємо про великі дані. Безліч систем оптимізовані саме для них. Чесно кажучи, але чи всі вони підходять для швидких даних? Це реальна дилема для багатьох технологів сьогодні. Адже ми маємо справу з різними типами даних, і важливо знаходити правильну архітектуру для них. Цікаво,
Отже, зосереджуємося на масштабованості та глибокому аналізі чи на реактивності в реальному часі? Сьогодні ми розберемось у прийнятті правильних рішень, з’ясуємо, що означають ці дві категорії даних, чому дивіться, вони представляють собою компроміс, і як розуміння вашого місця в цьому світі безпосередньо впливає на вашу здатність до масштабування.
Сприймайте це як розмову, де дві різні категорії водночас представляють собою компроміс. Оптимізуючи великі дані, ви втрачаєте гнучкість для отримання максимальної цінності від швидких даних. Тому важливо постійно порівнювати ці два підходи, щоб зрозуміти, яка категорія відповідає вашій роботі.
Цінність Даних: Де Криється Істина?
Ключове питання: де ми отримуємо цінність з даних? Чи з великої кількості інформації, яка дозволяє глибше зрозуміти явища, чи зі швидкості, яка дозволяє приймати миттєві рішення? Важливо розуміти, що немає універсального тобто, технологічного рішення, “срібної кулі”. Це два різні типи архітектур та технологічних наборів.
Отже, давайте з’ясуємо визначення.
Великі дивіться, Дані: Глибина Розуміння
Ви, напевно, постійно працюєте з великими даними. Ми говоримо про них вже більше десятиліття. Тут ми намагаємося аналізувати величезні обсяги даних, щоб отримувати корисну інформацію з часом. Дивно,
Якщо ваша мета – дивіться, навчити моделі AI, аналізувати історичні тенденції або керувати масивними архівами даних, ви маєте справу з великими даними. Вони особливо важливі, коли ваш бізнес вимагає суворого дотримання правил та вимог відповідності.
Коли ви створюєте архітектуру великих даних, є декілька ключових складових. Найважливіше – зберігання та управління даними. Це включає:
- Сховище даних (Data Warehouse): велике сховище даних, де зберігається вся інформація. Чесно кажучи, фактично, саме тут зосереджується цінність, можливість зберігати неймовірну кількість інформації в одному місці. До речі,
- Інструменти обробки даних: технології, які допомагають обробляти дані, наприклад, Spark. Вони дозволяють витягувати ще більше корисної інформації.
- Бізнес-аналітика та платформи AI: розумієте, це інструменти. Для створення інформаційних панелей (дашбордів) та різних моделей. Тут використовуються технології візуалізації даних та платформи AI, які дозволяють спеціалістам з даних ефективно працювати.
Ці технології є основою архітектури великих даних, необхідної для навчання моделей AI, проведення прогнозного аналізу чи навіть глибинного навчання.
Швидкі Дані: Моментальна Реакція
Тепер перейдемо до швидких даних, які, як випливає з назви, зосереджені на швидкості. Тут акцент на прийнятті миттєвих рішень. Відверто кажучи, прикладами можуть бути виявлення шахрайства, персоналізація або автоматизація інтернету речей (IoT).
Швидкі дані можуть бути великими, але цінність тут не в. Обсязі, а в тому, щоб отримати інформацію та діяти в моменті. Насправді,
Ключове питання: чи важливі дані в конкретний момент часу, чи в їх агрегації протягом тривалого періоду часу? Відповідь на це дає змогу зрозуміти різницю між двома підходами.
Для прикладу:
- Якщо ви хочете спрогнозувати продажі тобто, на наступний рік, використовуючи минулі дані, це застосування великих даних.
- Якщо вам потрібно знати, які продажі були за. Зрозуміло, останні п’ять хвилин, щоб прийняти рішення негайно, це швидкі дані.
Обидва підходи надзвичайно важливі, але начебто, їх цінність полягає в різних аспектах даних.
Інвестиції у швидкі дані наприклад, включають:
- Інтеграцію даних: тут наріжним каменем є потокове передавання даних (streaming) або щось на кшталт Kafka. Воно бере дані з різних джерел, агрегує їх і надсилає. В іншу систему, щоб бачите, можна було щось зробити з ними. Відверто кажучи,
- Event-driven системи: система повинна реагувати. На ці дані – реагувати та запускати події.
- Функції як сервіс (FaaS): низько латентні структури обробки, які дозволяють запускати події. Чесно кажучи, скажімо,
- Короткочасне зберігання: зберігання даних, наприклад, на периферії або в кеші. Це дозволяє зберігати певні уявіть собі, події тобто, та точки даних на короткий час, коли вони мають цінність.
Ці технології дозволяють швидко приймати рішення, ізольовані одне від одного. Зрозуміло,
Отже, ми розглянули ключові відмінності в архітектурах. Але давайте заглибимося в моделі зрілості для кожного типу даних.
Моделі Зрілості: Еволюція Роботи з Даними
Розуміючи, що таке. Великі та швидкі дивіться, дані, ми можемо краще розібратися з етапами зрілості. Розглянемо їх як “повзання”, “ходьбу” бачите, та “біг” – етапи від початківця до досвідченого користувача.
Зрілість Великих Даних:
- Початок (Повзаємо): бачимо багато розрізнених джерел даних в організації. Кожне джерело зберігає дані. Ви створюєте звіти, будуєте певні інструменти для аналізу. З цього отримуєте бізнес-цінність, знаходите щось нове з даних. Насправді, це нормальний початок.
- Середина (Ходимо): Об’єднуємо все в єдине місце зберігання, наприклад, у Data Fabric або Data Mesh, або просто зберігаємо їх в тому самому місці. Починаєте використовувати технології для обробки даних, розумієте, як. Можна об’єднувати різні речі, та знаходите економію від масштабу.
- Досвід (Біжимо): Додаємо AI та автоматизацію. Сховище даних масштабується автоматично, залежно від потреби. Впроваджуємо автоматизоване управління (auto governance), яке керується AI. Ви витрачаєте менше часу на обслуговування та зосереджуєтесь на бізнес результатах та моделях AI, які можна згенерувати з цих даних.
Приклад: організація переходить від розрізнених сховищ до єдиної системи. Або Data Fabric, а потім покращує архітектуру великих даних з використанням AI.
Зрілість Швидких Даних:
значить,
Для швидких даних шлях буде іншим. Тут все тобто, зосереджено на інтеграції даних.
- Початок ну, (Повзаємо): дивіться, аналіз логів або система сповіщень в реальному часі, в такому дусі. До речі, виникає подія, яка активує сповіщення але люди отримують інформацію, щоб прийняти кращі рішення.
- Середина (Ходимо): Додаємо AI. Очевидно, повідомлення не наприклад, просто відправляється людині, а класифікується, узагальнюється, застосовується певна обробка. Виявляємо шахрайство, визначаємо високий ризик, тобто генерується більше інформації. Дивно,
- Досвід (Біжимо): Додаємо більше автоматизації. Щоб було ясно, швидкі дані не тільки надсилають сповіщення, але й автоматично реагують на події.
Цей шлях будується природніше, ніж для великих. Даних, і вимагає менше технічних змін на кожному етапі. До речі, можна використати різні можливості AI та автоматизації.
Наприклад, спочатку ви використовуєте сповіщення про продажі, потім використовуєте швидкі дані, щоб персоналізувати взаємодію з клієнтом в реальному часі. На наступному етапі – динамічна зміна ціни на. Основі інформації з швидких даних та інших джерел.
Ви, напевно, помічали, що я постійно згадую AI у цих моделях. Звісно, ви правильно зауважуєте: вам потрібні великі дані для створення цих моделей AI. Але важливий момент полягає в тому, що ви знаєте, не будете розгортати. Вашу систему для швидких даних на системі великих даних, в такому дусі. Відверто кажучи, це два різних підходи.
Ви можете створити модель тобто, AI, яка допоможе класифікувати різні типи подій, і застосувати її до швидких даних. Іноді вам потрібні обидва типи даних. Але ключове – це дивіться, різні технології та інвестиції для кожного випадку. Насправді,
Навіщо Це Все хоча майбутнє AI та Бізнесу
Чому це важливо? Справа в тому, що aI та автоматизація не працюють без правильної основи даних. Інвестуючи у великі данні, ви готуєтеся до глибокого аналізу та тривалого росту AI. Інвестуючи у швидкі дані, ви оптимізуєте роботу для AI в реальному часі.
Сподіваюсь, після нашої розмови ви краще розумієте ключові відмінності між швидкими та великими даними. Чи ви зосереджуєтесь на глибині аналізу чи на швидкості? Щоб не обрали, все це важливо, адже майбутнє бізнесу, що керується. AI, залежить від того, чи узгоджується ваша стратегія з цілями AI, приблизно так. Бажаю успіхів на цьому шляху!
