Hoje, os cientistas de dados enfrentam uma tempestade perfeita: uma explosão de dados inconsistentes, não estruturados e multimodais espalhados por silos-e pressão de montagem para transformá-los em idéias acessíveis e prontas para a AI. O desafio não está apenas lidando com diversos tipos de dados, mas também a necessidade de processos automatizados e escaláveis para preparar, analisar e usar esses dados de maneira eficaz.
Muitas organizações se enquadram em armadilhas previsíveis ao atualizar seus pipelines de dados para a IA. O mais comum: tratar a preparação dos dados como uma série de tarefas únicas, em vez de projetar para repetibilidade e escala. Por exemplo, as categorias de produtos de codificação harding com antecedência podem tornar um sistema quebradiço e difícil de se adaptar a novos produtos. Uma abordagem mais flexível é inferir categorias dinamicamente de conteúdo não estruturado, como descrições de produtos, usando um modelo de fundação, permitindo que o sistema evolua com o negócio.
As equipes prospectivas estão repensando os oleodutos com adaptabilidade em mente. Os líderes de mercado usam análises de IA para extrair insights desses dados diversos, transformando as experiências dos clientes e a eficiência operacional. A mudança exige uma abordagem personalizada e baseada em prioridade ao processamento e análise de dados que abraçam a natureza diversificada dos dados modernos, ao mesmo tempo em que otimiza para diferentes necessidades computacionais em todo o ciclo de vida de IA/ml.
Ferramentas para projetos de dados não estruturados e multimodais
Diferentes tipos de dados se beneficiam de abordagens especializadas. Por exemplo:
- A análise de texto aproveita os recursos contextuais de entendimento e incorporação para extrair significado;
- O processamento de pipelines de vídeo emprega modelos de visão computacional para classificação;
- Os dados de séries temporais usam mecanismos de previsão.
As plataformas devem corresponder às cargas de trabalho aos métodos ideais de processamento, mantendo o acesso a dados, governança e eficiência de recursos.
Considere a análise de texto nos dados de suporte ao cliente. O processamento inicial pode usar o processamento de linguagem pure leve (PNL) para classificação. Análises mais profundas podem empregar grandes modelos de idiomas (LLMS) para detecção de sentimentos, enquanto a implantação da produção pode exigir bancos de dados de vetores especializados para pesquisa semântica. Cada estágio requer diferentes recursos computacionais, mas todos devem trabalhar juntos perfeitamente na produção.
Cargas de trabalho representativas da IA
| Tipo de carga de trabalho da IA | Armazenar | Rede | Calcular | Características de escala |
| Classificação em tempo actual da PNL | Lojas de dados na memória; Bancos de dados vetoriais para incorporar armazenamento | Baixa latência (<100ms); Largura de banda moderada | Inferência acelerada por GPU; CPU de alta memória para pré-processamento e extração de recursos | Escala horizontal para solicitações simultâneas; Escalas de memória com vocabulário |
| Análise de dados textuais | Bancos de dados e bancos de dados vetoriais orientados a documentos para incorporação; Armazenamento colunar para metadados | Redes de alto rendimento orientadas a lote para ingestão e análise de dados em larga escala | Clusters de GPU ou TPU para treinamento de modelos; CPU distribuído para ETL e preparação de dados | O armazenamento cresce linearmente com o tamanho do conjunto de dados; Os custos de computação escalam com a contagem de token e a complexidade do modelo |
| Análise de mídia | Armazenamento de objetos escaláveis para mídia bruta; Camada de armazenamento em cache para frequentemente- conjuntos de dados acessados | Largura de banda muito alta; Suporte de streaming | Grandes aglomerados de GPU para treinamento; GPUs otimizadas para inferência | Os custos de armazenamento aumentam rapidamente com os dados da mídia; O processamento em lote ajuda a gerenciar a escala de computação |
| Previsão temporal, detecção de anomalia | Tabelas de partida no tempo; Camada de armazenamento quente/frio para gerenciamento de dados eficientes | Largura de banda previsível; Batching de janela do tempo | Frequentemente ligado à CPU; Escalas de memória com tamanho da janela de tempo | A partição por intervalos de tempo permite escala eficiente; Os requisitos de computação crescem com a janela de previsão. |
Os diferentes tipos de dados e estágios de processamento exigem diferentes opções de tecnologia. Cada carga de trabalho precisa de sua própria infraestrutura, métodos de escala e estratégias de otimização. Essa variedade molda as práticas recomendadas de hoje para lidar com dados ligados à IA:
- Use assistentes de IA na plataforma Para gerar SQL, explicar o código e entender as estruturas de dados. Isso pode acelerar drasticamente as fases iniciais de preparação e exploração. Mix isso com metadados automatizados e ferramentas de criação de perfil para revelar problemas de qualidade de dados antes que a intervenção handbook seja necessária.
- Execute toda a limpeza, transformação e engenharia de recursos diretamente na sua plataforma de dados principal usando sua linguagem de consulta. Isso elimina gargalos de movimento de dados e a sobrecarga de malabarismo com ferramentas de preparação separadas.
- Automatize os fluxos de trabalho de preparação de dados Com pipelines controlados por versão dentro do seu ambiente de dados, para garantir a reprodutibilidade e libertar você para se concentrar na modelagem sobre os scripts.
- Aproveite as plataformas de computação de escala automática sem servidor Portanto, suas consultas, transformações e tarefas de engenharia de recursos são executadas com eficiência para qualquer quantity de dados. As plataformas sem servidor permitem que você se concentre na lógica de transformação em vez da infraestrutura.
Essas melhores práticas se aplicam a dados estruturados e não estruturados. As plataformas contemporâneas podem expor imagens, áudio e texto através de interfaces estruturadas, permitindo resumo e outras análises por meio de idiomas familiares de consulta. Alguns podem transformar saídas de IA em tabelas estruturadas que podem ser consultadas e unidas como conjuntos de dados tradicionais.
Ao tratar fontes não estruturadas como cidadãos de análise de primeira classe, você pode integrá-los de maneira mais limpa aos fluxos de trabalho sem construir pipelines externos.
Arquitetura de hoje para os desafios de amanhã
A arquitetura de dados modernos eficaz opera dentro de uma plataforma de dados central que suporta diversas estruturas de processamento, eliminando as ineficiências da movimentação de dados entre as ferramentas. Cada vez mais, isso inclui suporte direto para dados não estruturados com idiomas familiares como o SQL. Isso lhes permite tratar saídas como transcrições de suporte ao cliente como tabelas de consulta que podem ser unidas a fontes estruturadas, como registros de vendas-sem criar pipelines separados.
À medida que os modelos de IA fundamentais se tornam mais acessíveis, as plataformas de dados estão incorporando resumo, classificação e transcrição diretamente em fluxos de trabalho, permitindo que as equipes extraem insights de dados não estruturados sem deixar o ambiente de análise. Alguns, como Google Cloud BigQueryintroduziram primitivas ricas de SQL, como ai.generate_table (), para converter saídas de conjuntos de dados multimodais em tabelas estruturadas e consultáveis sem a necessidade de pipelines sob medida.
Os dados de IA e multimodais estão remodelando análises. O sucesso requer flexibilidade arquitetônica: as ferramentas correspondentes às tarefas em uma base unificada. À medida que a IA se torna mais incorporada nas operações, essa flexibilidade se torna basic para manter a velocidade e a eficiência.
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