Conţinut
- ETL creează blocaje pentru Analytics
- Rationalizarea ETL cu Machine Learning și AI
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Sursa: Pop Nukoonrat / Dreamstime.com
La pachet:
Datele sunt cruciale pentru afaceri, dar pentru a putea fi utile, nu trebuie să existe erori în colectarea, procesarea și prezentarea acestor date. Inteligența artificială poate monitoriza procesele ETL pentru a vă asigura că nu au erori.
ETL (extragerea, transformarea și încărcarea) este unul dintre cele mai importante procese în analiza datelor mari - și, simultan, poate fi unul dintre cele mai mari blocaje ale sale. (Pentru mai multe despre datele mari, consultați 5 cursuri utile de date mari pe care le puteți susține online.)
Motivul pentru care ETL este atât de important este că cele mai multe date pe care le colectează o companie nu sunt gata, în forma sa brută, pentru o soluție de analiză pentru a fi digerată. Pentru ca o soluție de analiză să creeze informații, datele brute trebuie să fie extrase din aplicația unde se află în prezent, transformate într-un format pe care un program de analiză îl poate citi și apoi încărcate în programul de analiză.
Acest proces este analog cu gătitul. Ingredientele dvs. prime sunt datele dvs. brute. Acestea trebuie extrase (achiziționate dintr-un magazin), transformate (gătite) și apoi încărcate (placate), înainte de a putea fi analizate (gustate). Dificultatea și cheltuielile pot fi reduse imprevizibil - este ușor să faceți brânză mac pentru tine, dar este mult mai dificil să creezi un meniu gastronomic pentru 40 de persoane la o cină. Inutil să spun, o greșeală în orice moment vă poate face masa indigestibilă.
ETL creează blocaje pentru Analytics
ETL este, în unele moduri, baza procesului de analiză, dar are și unele dezavantaje. În primul rând, este lent și calculativ costisitor. Aceasta înseamnă că, de multe ori, întreprinderile acordă prioritate numai celor mai importante date pentru analitice și stochează pur și simplu restul. Aceasta contribuie la faptul că până la 99% din toate datele de afaceri sunt neutilizate în scopuri de analiză.
În plus, procesul ETL nu este niciodată sigur. Erorile din cadrul procesului ETL vă pot strică datele. De exemplu, o scurtă eroare de rețea poate împiedica extragerea datelor. Dacă datele sursă conțin mai multe tipuri de fișiere, acestea ar putea fi transformate incorect. După cum se spune - gunoiul, gunoiul, erorile din procesul ETL se vor exprima aproape sigur în termeni de analize inexacte.
Un proces corupt ETL poate avea consecințe proaste. Chiar și în cel mai bun caz, va trebui să rulați din nou ETL, ceea ce înseamnă o întârziere de ore - iar între timp, decidenții dvs. sunt nerăbdători. În cel mai rău caz, nu observați analize inexacte până când nu ați început să pierdeți bani și clienți.
Rationalizarea ETL cu Machine Learning și AI
Puteți - și probabil face - să atribuiți cineva să monitorizeze ETL, dar nu este sincer atât de simplu. Datele incorecte pot rezulta din erori de proces care se întâmplă atât de repede încât nu pot fi observate în timp real. De multe ori, rezultatele unui proces corupt de ETL nu arată diferit de datele încărcate corect. Chiar și atunci când erorile sunt evidente, este posibil ca problema care a creat eroarea să nu fie atât de ușor de urmărit. (Pentru a afla mai multe despre analiza datelor, consultați Rolul lucrării: Analistul de date.)
Vestea bună este că utilajele pot prinde ceea ce oamenii nu pot. Acestea sunt doar câteva moduri în care AI și învățarea mașină pot surprinde erorile ETL înainte de a se transforma în analize inexacte.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
1. Detectați și Alertați valorile ETL
Chiar dacă datele dvs. sunt o imagine în continuă mișcare, procesul ETL ar trebui să producă în continuare valori consistente la o viteză constantă. Când aceste lucruri se schimbă, este cauza unei alarme. Oamenii pot observa schimbări mari în date și recunosc erori, dar învățarea automată poate recunoaște mai repede defectele subtile. Este posibil ca un sistem de învățare automată să ofere detectare de anomalii în timp real și să avertizeze direct departamentul IT, permițându-le să întrerupă procesul și să remedieze problema fără a fi nevoie să eliminați ore de eforturi de calcul.
2. Identificați blocaje specifice
Chiar dacă rezultatele dvs. sunt exacte, acestea ar putea să iasă prea încet pentru a fi utile. Gartner spune asta 80% din perspective obținut din analize nu va fi valorificat niciodată pentru a crea valoare monetară și asta se poate datora faptului că un lider de afaceri nu poate vedea o perspectivă la timp pentru a profita de ea. Învățarea automată vă poate spune unde sistemul dvs. încetinește și vă poate oferi răspunsuri - obținându-vă date mai bune, mai rapid.
3. Cuantificați impactul gestionării schimbărilor
Sistemele care vă produc datele și analizele dvs. nu sunt statice - primesc constant patch-uri și actualizări. Uneori, acestea afectează modul în care produc sau interpretează date - ceea ce duce la rezultate inexacte. Învățarea automată poate semnaliza rezultatele care s-au schimbat și le pot urmări către mașina sau aplicația specifică patched.
4. Reduceți costul operațiunilor
Operațiunile analitice blocate sunt egale cu bani pierduți. Timpul pe care îl petreci ne gândim nu numai la modul de rezolvare a problemei, ci și la rezolvarea problemei cine este responsabil pentru rezolvarea problemei este timpul să cheltuiți valoarea de construcție. Învățarea automată ajută să ajungă în centrul problemei, alertând doar echipele care ar putea fi responsabile pentru a răspunde la anumite tipuri de incidente, lăsând restul departamentului IT să continue să îndeplinească funcții de bază. În plus, învățarea mașină va ajuta la eliminarea falselor pozitive, reducând numărul total de alerte în timp ce crește granularitatea informațiilor pe care le pot furniza. Oboseala alertelor este foarte reală, astfel că această schimbare va avea un impact măsurabil asupra calității vieții.
Când vine vorba de câștig în afaceri, analiza este crucială. Un studiu de reper realizat de Bain Capital arată că companiile care utilizează analitice au mai mult de două ori mai multe șanse să supraperformeze financiar. ETL oferă fundamentul succesului în această arenă, dar întârzierile și erorile pot împiedica succesul unui program de analiză. Învățarea automată devine, așadar, un instrument de neprețuit pentru succesul oricărui program de analiză, contribuind la garantarea unor date curate și a unor rezultate precise.