Nạp năng lượng cho nhà máy AI của bạn bằng dữ liệu chất lượng cao

Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ nhờ dữ liệu. Để AI có thể học, diễn giải, hiểu, đưa ra dự đoán và hành động hiệu quả trên các đầu vào mới, nó cần có quyền truy cập vào dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao. Dữ liệu này phải đại diện cho các kịch bản kinh doanh và thế giới thực năng động mà các mô hình và ứng dụng AI sẽ gặp phải.  

Vai trò quan trọng của dữ liệu chất lượng cao trong phát triển AI

Dữ liệu tạo thành đầu vào nguyên liệu thô cho Nhà máy AI của bạn. Giống như nhà máy vật lý, chất lượng và tính phù hợp của đầu vào ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng và khả năng sử dụng của sản phẩm hoàn thiện – trong trường hợp này là các hệ thống AI giải quyết các thách thức kinh doanh quan trọng. 

Mỗi trường hợp sử dụng AI đều có các yêu cầu dữ liệu riêng, chịu ảnh hưởng của các kỹ thuật AI cụ thể được sử dụng. Cho dù đào tạo mô hình hay tăng cường mô hình bằng thông tin kinh doanh theo ngữ cảnh, dữ liệu phải đáp ứng các thông số chất lượng và tính khả dụng nhất định cho trường hợp sử dụng. Ngoài ra, nguồn gốc, quyền sở hữu và mục đích của dữ liệu phải được ghi chép đầy đủ để tránh sử dụng sai mục đích. 

Quản lý dữ liệu tốt giúp duy trì sự tự tin cao trong kinh doanh

Việc chứng minh dữ liệu đã sẵn sàng cho AI liên quan đến một quá trình chuyển đổi và xác thực liên tục. Các nhóm dữ liệu và AI phải làm việc cùng nhau để nhanh chóng xác định và hội tụ dữ liệu phù hợp để sử dụng trong suốt các giai đoạn phát triển và vận hành của trường hợp sử dụng AI. Quá trình xác thực lặp đi lặp lại của dữ liệu được chọn là rất quan trọng để duy trì tính phù hợp và độ chính xác của dữ liệu, đảm bảo rằng các mô hình và ứng dụng AI vẫn hiệu quả theo thời gian. 

Các nhóm phải đảm bảo rằng dữ liệu cho AI luôn đáp ứng các yêu cầu của trường hợp sử dụng về tính kịp thời, tính toàn vẹn và tính khả dụng cao. 

Ở trong ranh giới quản lý và quy định

Bằng cách duy trì các hoạt động quản trị chặt chẽ, các tổ chức có thể đảm bảo rằng hệ thống AI của họ không chỉ hiệu quả mà còn có đạo đức và tuân thủ các tiêu chuẩn có liên quan. Phân loại và gắn thẻ các nguồn dữ liệu giúp hỗ trợ tuân thủ quy định và tránh sử dụng sai hoặc rò rỉ dữ liệu nhạy cảm hoặc IP. Các mối phụ thuộc phải được theo dõi, đặc biệt là khi một hệ thống AI cung cấp dữ liệu đầu vào cho hệ thống khác.  

Với các công cụ và quy trình phù hợp, các tổ chức có thể đảm bảo rằng mô hình AI của họ được xây dựng trên nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao, có khả năng mang lại kết quả đáng tin cậy và chính xác trong các ứng dụng thực tế. 

Danh mục dữ liệu mạnh mẽ là nhiên liệu cao cấp cho sự sẵn sàng của dữ liệu AI

Các tổ chức triển khai danh mục dữ liệu doanh nghiệp hiện đại cho phép các nhà phân tích dữ liệu và kinh doanh nhanh chóng tìm thấy dữ liệu có liên quan và hiểu bối cảnh của dữ liệu, thay vì lãng phí thời gian tìm kiếm dữ liệu. Danh mục dữ liệu hợp nhất các số liệu và thông tin theo ngữ cảnh từ nhiều nguồn khác nhau, do đó các nhà phân tích không phải điều hướng nhiều hệ thống để tìm đúng dữ liệu. Thẻ tùy chỉnh có thể ánh xạ logic kinh doanh, thuật ngữ và quy trình chính vào tài sản dữ liệu. 

Danh mục dữ liệu cung cấp ngữ cảnh dữ liệu toàn diện bằng cách cung cấp siêu dữ liệu chi tiết để phân loại cách sử dụng tài sản dữ liệu. Dòng dõi dữ liệu, số liệu chất lượng dữ liệu và lịch sử sử dụng là các ví dụ về siêu dữ liệu. Ngữ cảnh này giúp hiểu nguồn gốc, chuyển đổi và độ nhạy của dữ liệu, cho phép phân tích chính xác và phù hợp hơn.  

Danh mục dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác và chia sẻ, cho phép người dùng danh mục chú thích tài sản dữ liệu, chia sẻ truy vấn và ghi lại thông tin chi tiết. Một danh mục dữ liệu doanh nghiệp phù hợp tạo ra một nguồn tham chiếu duy nhất cho dữ liệu của bạn. Danh mục cũng giúp quản lý dữ liệu và đảm bảo các chính sách và quy định cụ thể của ngành hoặc khu vực được tuân thủ. 

Đường ống dữ liệu là kim phun nhiên liệu cho các mô hình AI của bạn

Đường ống dữ liệu kết nối nhiều nguồn dữ liệu, áp dụng các phép biến đổi và cung cấp dữ liệu tinh chỉnh cho các hệ thống AI, cũng như kho dữ liệu, hồ, nhà hồ hoặc các hệ thống mục tiêu khác. Để theo kịp tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân về lượng dữ liệu được các hệ thống AI sử dụng, đường ống dữ liệu tự động là điều cần thiết. 

Các bước dọc theo đường ống dữ liệu có thể bao gồm chuyển đổi, tối ưu hóa, làm sạch, lọc, tích hợp và tổng hợp dữ liệu. Đường ống tự động hóa việc tích hợp và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn hóa các quy trình này để đưa vào các trường hợp sử dụng AI, thúc đẩy chất lượng dữ liệu đáng tin cậy và chuyển động ở quy mô lớn. Đường ống có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như để phát hiện gian lận sẽ tích hợp dữ liệu từ tài khoản khách hàng, hồ sơ giao dịch và nền tảng quản lý rủi ro. 

Tăng cường các trường hợp sử dụng AI của bạn với một công cụ dữ liệu mạnh mẽ

Dell Data Lakehouse là một phương tiện tuyệt vời để tập trung dữ liệu đã chuyển đổi cho các ứng dụng AI và phân tích dữ liệu và có thể là đích đến hoặc nguồn cho các đường ống dữ liệu trong doanh nghiệp. Bạn có thể dễ dàng sắp xếp tất cả các đường ống dữ liệu của chúng tôi từ Dell Data Lakehouse đến các nguồn dữ liệu và trường hợp sử dụng AI của bạn, tận dụng các tích hợp với các công cụ tốt nhất trong lớp như Data Build Tool (DBT) và Apache Airflow. Nhân viên của bạn có được cái nhìn toàn diện về dữ liệu trong Lakehouse khi bạn tích hợp Lakehouse với danh mục dữ liệu doanh nghiệp như Alation. 

Chuẩn bị dữ liệu của bạn “sẵn sàng cho AI”

Khi các doanh nghiệp áp dụng và mở rộng các trường hợp sử dụng AI ban đầu của mình, Dell Technologies khuyến nghị một cách tiếp cận có hệ thống, giống như nhà máy để tránh phải “phát minh lại bánh xe” trong các vòng phát triển AI sau này. Một thành phần quan trọng của Nhà máy AI là có thể nhanh chóng và nhất quán xác định, chuẩn bị và cung cấp dữ liệu cần thiết cho hệ thống AI để thực hiện công việc của mình. 

Dịch vụ quản lý dữ liệu của Dell Technologies có thể giúp bạn thiết lập các hoạt động quản lý dữ liệu thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng, linh hoạt của các hệ thống AI. Dịch vụ tối ưu hóa cho danh mục dữ liệu giúp bạn tối đa hóa tính minh bạch và khả năng sử dụng dữ liệu thông qua danh mục dữ liệu thu thập và sắp xếp thông tin hiệu quả về các nguồn dữ liệu. Dịch vụ triển khai cho đường ống dữ liệu giúp bạn triển khai và sắp xếp các đường ống dữ liệu tự động để tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuyển đổi dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu của các hệ thống AI mục tiêu.