數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，在解決我們?cè)谏弦还?jié)中提到的可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如果一個(gè)組織實(shí)施了正確且強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐，它可以簡(jiǎn)化整個(gè)人工智能生命周期并很快消除潛在的障礙。這是因?yàn)樗麄儗拈_(kāi)發(fā)開(kāi)始就確保采用有關(guān)數(shù)據(jù)處理工作流、資源利用和大規(guī)模數(shù)據(jù)集管理的最佳實(shí)踐。數(shù)據(jù)工程解決構(gòu)建可擴(kuò)展 AI 系統(tǒng)挑戰(zhàn)的三個(gè)關(guān)鍵方法如下：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)工程的一個(gè)關(guān)鍵方面是數(shù)據(jù)預(yù)處理。正如此階段的名稱所暗示的那樣，它涉及清理、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備原始數(shù)據(jù)以供分析和建模。規(guī)范化、特征縮放和異常值檢測(cè)等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)可幫助我們提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，從而使其更適合 AI 應(yīng)用程序提取和理解。

2. 數(shù)據(jù)管道和工作流：數(shù)據(jù)工程包括數(shù)據(jù)管道和工作流的設(shè)計(jì)和實(shí)施。這指的是自動(dòng)化數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程的邏輯結(jié)構(gòu)。最終，數(shù)據(jù)管道和工作流的存在使組織能夠有效地處理來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)流。這反過(guò)來(lái)又確保了 AI 系統(tǒng)能夠及時(shí)可靠地訪問(wèn)數(shù)據(jù)。

3. 性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)工程利用數(shù)據(jù)分區(qū)、索引和緩存等復(fù)雜程序。這提高了 AI 系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。因?yàn)橥ㄟ^(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索過(guò)程，組織可以最大限度地減少系統(tǒng)延遲并提高吞吐量，從而使 AI 應(yīng)用程序能夠隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)而無(wú)縫擴(kuò)展。因?yàn)闊o(wú)論系統(tǒng)負(fù)載如何，用戶體驗(yàn)和速度都將保持一致。

數(shù)據(jù)工程對(duì)于打造能夠不斷發(fā)展的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要。它通過(guò)提供經(jīng)過(guò)清理并準(zhǔn)備好進(jìn)行訓(xùn)練和分析的數(shù)據(jù)來(lái)幫助人工智能算法和模型。每個(gè)組織都可以通過(guò)投資強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工程流程來(lái)克服擴(kuò)展問(wèn)題，因?yàn)檫@可以保證最大限度地提高其人工智能計(jì)劃的性能。

案例研究和示例

為了更深入地了解數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴(kuò)展 AI 系統(tǒng)中所發(fā)揮的作用的實(shí)際用例，我們將繼續(xù)分析兩個(gè)案例研究。

案例研究1：亞馬遜

截至 2024 年，亞馬遜是世界上最大的在線零售商。亞馬遜每月的網(wǎng)站訪問(wèn)量約為 20 億次。這相當(dāng)于每天約有六千六百萬(wàn) (66000000) 名訪客。他們的系統(tǒng)能夠處理如此多的客戶并為每個(gè)客戶提出個(gè)性化推薦的唯一方法是他們利用數(shù)據(jù)工程技術(shù)來(lái)提高推薦引擎的可擴(kuò)展性。亞馬遜的推薦系統(tǒng)是其客戶體驗(yàn)的關(guān)鍵組成部分。該平臺(tái)嚴(yán)重依賴其 AI 推薦系統(tǒng)，因?yàn)樗ㄟ^(guò)基于個(gè)人用戶行為和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的個(gè)性化建議來(lái)推動(dòng)其銷售額的很大一部分。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，亞馬遜采用了廣泛的數(shù)據(jù)預(yù)處理管道來(lái)清理和轉(zhuǎn)換大量用戶交互數(shù)據(jù)。此外，他們使用 Hadoop 和 Spark 等技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索過(guò)程，從而能夠高效處理大量數(shù)據(jù)。因此，亞馬遜可以為每個(gè)客戶提供更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的推薦，從而提高用戶滿意度并增加銷售額。最終，數(shù)據(jù)工程技術(shù)堆棧使數(shù)十萬(wàn)個(gè)客戶興趣和行為能夠被提取、存儲(chǔ)、處理并轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解。它是數(shù)據(jù)工程技術(shù)堆棧，可以吸收、存儲(chǔ)、處理數(shù)十萬(wàn)客戶的興趣和行為并將其轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解。它是數(shù)據(jù)工程技術(shù)堆棧，可以吸收、存儲(chǔ)、處理數(shù)十萬(wàn)客戶的興趣和行為并將其轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解。

案例研究2：梅奧診所

美國(guó)知名醫(yī)療服務(wù)提供商梅奧診所已實(shí)施先進(jìn)的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐，以提高其預(yù)測(cè)分析平臺(tái)的可擴(kuò)展性。通過(guò)建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管道并整合來(lái)自電子健康記錄 (EHR)、可穿戴設(shè)備和醫(yī)學(xué)影像等不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，梅奧診所可以分析每位患者的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。該組織利用數(shù)據(jù)工程技術(shù)來(lái)維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量、一致性和完整性，這對(duì)于在處理敏感健康信息時(shí)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)建模至關(guān)重要。通過(guò)結(jié)合尖端的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐，梅奧診所能夠及時(shí)向醫(yī)療服務(wù)提供商提供見(jiàn)解，從而改善患者的治療效果并降低成本。例如，他們的人工智能系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)患者病情惡化，從而實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)并加強(qiáng)患者護(hù)理

人工智能中有效的數(shù)據(jù)工程策略

盈利能力和長(zhǎng)期可持續(xù)性是每個(gè)組織的首要任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性和成功，組織必須實(shí)施強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐。因?yàn)檫@些實(shí)踐對(duì)于 AI 計(jì)劃的成功至關(guān)重要。組織可以采用各種策略和方法來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)施針對(duì)其特定需求和要求的有效數(shù)據(jù)工程解決方案。有效的 AI 數(shù)據(jù)工程的四個(gè)主要策略如下，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)努力實(shí)施這些策略：

優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性

· 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該實(shí)施數(shù)據(jù)驗(yàn)證檢查。

· 他們應(yīng)該使用數(shù)據(jù)清理程序并確保數(shù)據(jù)治理政策得到更新并符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

· 確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可靠且更新，以供 AI 系統(tǒng)和產(chǎn)品使用。

利用可擴(kuò)展技術(shù)

· 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該使用基于云的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖和分布式計(jì)算框架。

· 該團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該開(kāi)發(fā)能夠處理大量數(shù)據(jù)并支持人工智能模型計(jì)算需求的工作流程。

采用模塊化和可擴(kuò)展的方法

· 團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該設(shè)計(jì)可重復(fù)使用的組件和工作流程。

· 構(gòu)建靈活且可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管道，可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展。

投資持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化

· 團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)持續(xù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)工程管道和系統(tǒng)，以確保一切按預(yù)期運(yùn)行。

· 識(shí)別并解決性能瓶頸、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題和可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)，以確保系統(tǒng)在最新版本的工具和數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。

· 實(shí)施強(qiáng)大的監(jiān)控和警報(bào)機(jī)制，以確?？煽啃院托?。

總之，支持 AI 項(xiàng)目的有效數(shù)據(jù)工程需要結(jié)合技術(shù)專業(yè)知識(shí)、戰(zhàn)略規(guī)劃以及持續(xù)的維護(hù)和優(yōu)化。通過(guò)采用最佳開(kāi)發(fā)實(shí)踐并利用流行的可擴(kuò)展性技術(shù)，組織可以構(gòu)建有彈性且可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)工程解決方案。這些解決方案為成功的 AI 實(shí)施奠定了基礎(chǔ)，并保證經(jīng)得起時(shí)間的考驗(yàn)。

未來(lái)方向和結(jié)論

人工智能和數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域瞬息萬(wàn)變。預(yù)測(cè)影響人工智能可擴(kuò)展性的未來(lái)趨勢(shì)和發(fā)展非常重要。一個(gè)重要趨勢(shì)是數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)來(lái)源的增加，這是由聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、數(shù)字平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速增長(zhǎng)推動(dòng)的。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，組織需要投資可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)工程解決方案，以處理日益復(fù)雜和多樣化的數(shù)據(jù)。

人工智能技術(shù)持續(xù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)生成量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因此，數(shù)據(jù)工程在開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的人工智能系統(tǒng)中至關(guān)重要，并將繼續(xù)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和創(chuàng)新的支柱

投資強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐和可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，可讓組織充分發(fā)揮其 AI 計(jì)劃的潛力，并在數(shù)字時(shí)代推動(dòng)業(yè)務(wù)成功。展望未來(lái)，數(shù)據(jù)工程顯然將繼續(xù)成為 AI 開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵部分，塑造我們利用數(shù)據(jù)改變世界的方式。