Что такое инженерия данных? И меняющаяся роль Data Engineer.
Инжиниринг данных — это область, в которой происходит подготовка данных, предназначенных для анализа на предприятии. В аналитическом проекте только 20% (если не меньше) работы приходится на извлечение информации из данных с помощью инструментов и методов, основанных на науке о данных, а остальные 80% — на разработку данных.
Инженеры данных имеют опыт разработки и управления большими объемами данных. Одна из основных обязанностей инженеров данных — помочь специалистам по данным преобразовать необработанные данные в чистые и пригодные для использования данные.
Компании все чаще перенимают культуру, основанную на данных, используя возможности данных для принятия успешных бизнес-решений и внедрения трансформационных технологий. Культура науки о данных привела к трехкратному увеличению экономического роста лидеров, участвующих во внешнем обмене данными. Группы обработки данных выходят за рамки этого, чтобы найти конкретные решения, которые могут преобразовывать, управлять и отслеживать данные организации.
Индустрия аналитики данных динамична и быстро развивается. Вот некоторые из изменений, которые инженеры данных могут ожидать в ближайшие пять лет. Это предполагает отказ от традиционных методов асинхронной обработки данных в пользу синхронных операций, таких как автоматизация конвейеров данных и хранение данных. По сути, инженеры данных будут создавать инструменты и инфраструктуры, позволяющие эффективно перемещать и обрабатывать данные, используя четко определенную структуру.
Обязанности в области инженерии данных
Инжиниринг данных часто делается для предоставления организации правильных данных и требует знания языков программирования, таких как Python, Java и других.
В то же время дата-инженеры обладают следующими характеристиками:
- Поддержка специалиста по данным/аналитика
- Управление данными
- Как универсальный, ориентированный на конвейер и ориентированный на базу данных
- Они продолжают развиваться
Сектор обработки данных быстро развивается, что обусловлено революционными изменениями в Интернете вещей (IoT), искусственном интеллекте и моделях машинного обучения. Чтобы идти в ногу с технологическими изменениями, инженеры данных должны продолжать развиваться и изучать новые методы в этом секторе.
- Инжиниринг данных на финансовых рынках
Инженер данных на финансовых рынках отвечает за получение данных, очистку данных и устранение ошибок, таких как дублирование.
Затем транзакция автоматизируется с использованием очищенных данных. Конечно, есть и другие способы, которыми инженерия данных помогает финансовым рынкам. Это управление рисками, прогнозная аналитика, обнаружение мошенничества и алгоритмическая торговля.
Сократятся ли усилия по разработке данных в будущем?
Сложность управления данными будет продолжать расти, а это означает, что необходимо постоянно уделять особое внимание обработке данных. Инжиниринг данных — это не только техническая функция; Эффективное решение для обработки данных включает в себя интеграцию людей, процессов, технологий, данных и культуры.
Бизнес-лидеры надеются, что в ближайшие годы методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения помогут сократить усилия и затраты, связанные с обработкой данных, за счет ускорения и автоматизации определенных задач обработки данных.
Хорошее решение для обработки данных основывается на трех основных столпах:
- Данные о качестве
- Зрелые процессы
- Стабильные ИТ-системы
Развитие ИИ с помощью данных и машинного обучения: что еще нужно?
Так что разработайте правильную стратегию работы с данными с помощью Data Engineering
ИИ может помочь заполнить пробелы в обработке данных
Машинное обучение — это единственная дисциплина ИИ, которая пережила две зимы ИИ и, вероятно, переживет следующую — не потому, что мы создали фантастические алгоритмы для обучения на основе данных, а потому, что у нас гораздо больше данных. Несколько плохих алгоритмов, которые у нас есть, могут компенсировать их недостатки, используя избыток наборов данных в цифровом мире, который постоянно растет.
Когда алгоритм становится «мошенническим» из-за изменений в данных или окружающей среде, вмешательство человека (эффективное и уместное) может спасти нас от негативных последствий. Человеческий интеллект уникален своей способностью мыслить, понимать и приспосабливаться к неопределенности и изменениям. Однако этого недостаточно для создания универсального или автономного ИИ. Лучший способ сделать ИИ надежным и устойчивым — признать, что для компенсации ограничений алгоритмов и данных требуется участие человека.
Вот почему инженерия данных и искусственный интеллект взаимовыгодны.
Осмысление неструктурированных данных — это процесс, известный как наука о данных или инженерия данных. Компьютеры, запрограммированные на основе ИИ, могут учиться по ходу дела, становясь лучше в решении конкретных задач по мере накопления большего количества данных. Так что одно без другого существовать не может.
Рутинные задачи, такие как удаление избыточных данных, заполнение пробелов в наборах данных и оповещение инженеров-людей об аномалиях, — все это области, в которых системы аналитики ИИ могут повысить ценность. Выполняя трудоемкие задачи, которые люди в любом случае не хотят выполнять, эти системы могут поддерживать выделенных инженеров данных, когда они берутся за сложные проблемы, которые в конечном итоге принесут большую прибыль для компании.
Таким образом, сочетание усилий по разработке данных с инструментами искусственного интеллекта является идеальной комбинацией, необходимой для получения наилучших сведений из доступных данных.
Данные вполне могут быть ахиллесовой пятой ИИ, соглашаются отраслевые обозреватели.
Проблемы инженерии данных
Тем не менее, инженерия данных далеко не проста.
Одним из существенных препятствий является то, что инфраструктура, необходимая для управления данными, стоит дорого и недоступна в большинстве компаний.
Это особенно актуально при построении моделей для сложных задач, таких как обнаружение мошенничества или машинное обучение. Если учесть стоимость аренды оборудования у облачных провайдеров, обучения моделей, переобучения и развертывания, это может оказаться очень дорого.
Интеллектуальный анализ данных является дорогостоящим и трудоемким процессом: 40 % компаний тратят больше месяца на развертывание одной модели в рабочей среде. Инженерам приходится тратить много времени на просеивание данных, построение пайплайнов и выполнение других утомительных задач.
Что еще хуже, данные часто неорганизованы и разрозненны, а это означает, что командам сложно сотрудничать при анализе данных.
Кроме того, такой уровень сложности означает, что многие менее технически подкованные люди теряются при анализе данных и не могут не быть ошеломлены огромным объемом информации.
Решение.ИИ – это инструмент, который инженеры по обработке данных могут использовать для облегчения своей работы и предоставления компаниям конкурентных преимуществ. Автоматизация утомительных аспектов обработки данных позволяет командам быстро и легко создавать и развертывать модели ИИ.
Реальные примеры
ИИ без кода используется для получения конкурентного преимущества в самых разных областях, от продаж и маркетинга до финансов и кибербезопасности.
Преимущества ИИ включают более высокую производительность, меньше человеческих ошибок и более низкие расходы. Инженеры данных могут помочь фирмам сосредоточиться на действиях, которые действительно двигают иглу, автоматизируя монотонные операции.
Инженеры данных могут помочь фирмам получить конкурентное преимущество, организовав и найдя источники данных, лежащих в основе этих моделей.
Будущее инженерии данных
По мере развития и совершенствования технологий развивается и проектирование данных.
Согласно исследованию, ожидается, что к 2023 году рынок услуг по обработке данных вырастет до 77,37 млрд долларов США по сравнению с 29,50 млрд долларов США в 2017 году.
Прогнозируется в результате повсеместного развертывания больших данных в последние годы. Прогнозируется, что требования к большим данным будут расти и доминировать в отрасли в будущем по мере развития технологий.
Здесь я обсудил инновации, которые слишком важны, чтобы их игнорировать. Помните, что новые технологии будут продолжать появляться, в то время как существующие, по крайней мере, некоторые из них, исчезнут.
Стратегия перечисления этих технологий основана на базовой концепции, заимствованной из финансовой индустрии — куда движется мир.
Заключение
Инжиниринг данных позволяет компаниям получать, хранить, преобразовывать и классифицировать данные, чтобы максимизировать ценность своих инициатив AI-ML, обращаясь к своим последующим наборам приложений. Инжиниринг данных, помимо обновления среды данных и аналитики организации, обеспечивает масштабируемость, надежность, надежность и лучшие в своем классе стандарты управления данными. В будущем организациям, несомненно, потребуется связать свою стратегию управления данными со специализированной командой инженеров.
Но также системное влияние алгоритмических предубеждений часто подчеркивается в критике систем принятия решений ИИ. В будущем, когда алгоритмы будут решать, кто имеет доступ к возможностям и информации, дискриминация в сфере здравоохранения, правовой защиты и государственной службы может сохраниться.
Алгоритмические инновации преподносятся учеными-компьютерщиками как подарок бизнесу, но они, как и все хорошие вещи, имеют ограничения и скрытые издержки.
Кроме того, с ростом технологических прорывов и необходимостью обработки больших данных будущее инженерии данных кажется многообещающим.
Спасибо, что прочитали мою статью!
Подпишитесь бесплатно, чтобы получать новые сообщения и поддерживать мою работу.
