GenAI Best Practices für Datenwissenschaftler, Ingenieure und IT-Führungskräfte

Unternehmen wollen die Vorteile der Generative AIGenAI) Funktionen nutzen, müssen Datenwissenschaftler, Ingenieure und IT-Führungskräfte bewährte Verfahren anwenden und die richtige Datenplattform verwenden, um den größten Nutzen zu erzielen und die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Während viele Best Practices noch in der Entwicklung sind, steckt GenAI noch in den Kinderschuhen.

Zugegeben, bei GenAI kann die Datenmenge, die Sie aufbereiten müssen, unglaublich groß sein, aber derselbe Ansatz, den Sie jetzt für die Aufbereitung und Integration von Daten für andere Anwendungsfälle, wie z. B. advanced analytics oder Geschäftsanwendungen, verwenden, gilt auch für GenAI. Sie wollen sicherstellen, dass die von Ihnen gesammelten Daten kennenlernen Anforderungen Ihres use case hinsichtlich Qualität, Formatierung und Vollständigkeit erfüllen.

Wie TechTarget richtig bemerkt hat, "müssen Unternehmen, um Generative AI effektiv nutzen zu können, ein gutes Verständnis der Best Practices Datenmanagement in Bezug auf Datenerfassung, -bereinigung, -kennzeichnung, -sicherheit und -verwaltung haben."

Aufbau einer Datengrundlage für GenAI

GenAI ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die neuronale Netze verwendet, um Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und dann Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Code zu produzieren. Wenn Sie online mit einem Chatbot interagiert haben, der menschenähnliche Antworten auf Fragen gibt, oder ein Programm wie ChatGPT verwendet haben, dann haben Sie GenAI erlebt.

Die potenziellen Auswirkungen von GenAI sind enorm. Gartner geht davon aus, dass sie sich zu einer Allzwecktechnologie entwickeln wird, die einen ähnlichen Einfluss wie die Dampfmaschine, die Elektrizität und das Internet haben wird.

Wie andere Anwendungsfälle auch, benötigt GenAI Daten - potenziell sehr viele Daten - und mehr. Zu diesem "Mehr" gehört die Fähigkeit, verschiedene Datenformate zu unterstützen und die Daten so zu verwalten und zu speichern, dass sie leicht durchsuchbar sind. Sie benötigen eine skalierbar Plattform, die in der Lage ist, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die typischerweise mit GenAI verbunden sind.

Datengenauigkeit ist ein Muss

Datenaufbereitung und Datenqualität sind für GenAI genauso wichtig wie für data driven Geschäftsprozesse und Analysen. In der eWeek heißt es: "Die Qualität Ihrer Datenergebnisse mit Generative AI hängt von der Qualität der verwendeten Daten ab.

Die Verwaltung von Daten erweist sich bereits als Herausforderung für GenAI. Laut McKinsey geben 72 % der Unternehmen an, dass die Datenverwaltung eine der größten Herausforderungen ist, die sie von der Skalierung von KI-Anwendungsfällen abhält. McKinsey stellt außerdem fest: "Wenn Ihre Daten nicht bereit für Generative AI sind, ist Ihr Unternehmen nicht bereit für Generative AI."

GenAI unterscheiden sich zwar in Bezug auf die gewünschten Ergebnisse und Anwendungen von den traditionellen Analytics Use Cases , haben aber alle etwas gemeinsam - den Bedarf an Datenqualität und modernen Funktionen. GenAI erfordert genaue, vertrauenswürdige Daten, um Ergebnisse zu liefern, was sich nicht von business intelligence (BI) oder advanced analytics unterscheidet.

Das bedeutet, dass Sie sicherstellen müssen, dass Ihre Daten keine fehlenden Elemente enthalten, richtig strukturiert sind und bereinigt wurden. Die vorbereiteten Daten können dann zum training und Testen von GenAI verwendet werden und geben Ihnen ein gutes Verständnis für die Beziehungen zwischen all Ihren Datensätzen.

Sie möchten vielleicht externe Daten mit Ihren in-house Daten für GenAI integrieren. Die vereinheitlichten Daten können verwendet werden, um Modelle zu trainieren und Ihren Datenspeicher für GenAI Anfrage . Deshalb ist es wichtig, eine moderne Datenplattform zu verwenden, die scalability bietet, einfach Pipelines zu Datenquellen aufbauen kann und Funktionen Integration und Datenqualität bietet.

Hindernisse für GenAI beseitigen

Von unseren ActianPartnern höre ich, dass Unternehmen, die an der Implementierung von GenAI-Anwendungsfällen interessiert sind, dazu neigen, natürliche Sprachverarbeitung für Abfragen zu verwenden. Anstatt SQL zu schreiben, um ihre Datenbanken abzufragen, bevorzugen Unternehmen oft die Verwendung natürlicher Sprache. Ein Vorteil ist, dass man natürliche Sprache auch für die Visualisierung von Daten verwenden kann. Ebenso können Sie natürliche Sprache für die Protokollüberwachung und andere Aktivitäten nutzen, für die früher fortgeschrittene Kenntnisse oder SQL-Programmierfähigkeiten erforderlich waren.

Bis vor kurzem und in einigen Fällen auch heute noch erstellen Datenwissenschaftler eine Vielzahl von Datenpipelines, um Daten aus aktuellen, neuen und neu entstehenden Quellen aufzunehmen. Sie bereiteten die Daten vor, erstellten verschiedene Ansichten ihrer Daten und analysierten sie, um Erkenntnisse zu gewinnen. GenAI ist anders. Hier geht es in erster Linie darum, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen, um große Sprachmodelle in Verbindung mit Ihren Daten trainieren .

Unternehmen wollen nach wie vor Pipelines erstellen, aber mit einer Plattform wie der Actian Data Platform sind dafür keine Data-Scientist oder fortgeschrittene IT-Kenntnisse erforderlich. Business-Analysten können Pipelines mit wenig bis gar keiner Abhängigkeit von der IT erstellen, was es einfacher denn je macht, alle für GenAI benötigten Daten zusammenzutragen.

Mit den jüngsten Funktionserweiterungen unserer Actian Data Platform haben wir Optionen für die Integration von Low Code, No Code und Pro Code ermöglicht. Dadurch kann die Plattform mehr Geschäftsanwender einbinden und mehr Anwendungsfälle ausführen, einschließlich solcher, die GenAI beinhalten. Diese Integrationsoptionen reduzieren den Zeitaufwand für die Datenvorbereitung und ermöglichen es Datenanalysten und anderen, Datenbewegungen und Pipelines zu integrieren und zu orchestrieren, um die benötigten Daten schnell zu erhalten.

Ein optimales Verfahren für jeden use case ist die Möglichkeit, auf die benötigten Daten zuzugreifen, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Für moderne Unternehmen bedeutet dies, dass Sie die Möglichkeit haben müssen, Daten in der Cloud und On-Premises kennenlernen . Dies erfordert eine hybride Plattform, die Daten aus jeder Umgebung und für jeden use case verbindet und verwaltet.

Erweiterung unserer Produkt-Roadmap für GenAI

Unsere Gespräche mit Kunden haben gezeigt, dass sie von GenAI und seinen potenziellen Lösungen und Funktionen begeistert sind, aber noch nicht ganz bereit sind, GenAI zu implementieren. Sie konzentrieren sich darauf, ihre Daten richtig zu organisieren, damit sie bereit sind, wenn sie entscheiden, welche Anwendungsfälle und GenAI am besten für ihre Geschäftsanforderungen geeignet sind.

Die Kunden sagen uns, dass sie solide Anwendungsfälle wollen, die die Stärken von GenAI nutzen, bevor sie damit fortfahren. Wir bei Actian helfen dabei, indem wir mit Kunden und Partnern zusammenarbeiten, um die richtigen Anwendungsfälle und die optimalsten Lösungen zu identifizieren, damit Unternehmen erfolgreich sein können. Wir helfen unseren Kunden auch dabei, sicherzustellen, dass sie die Best Practices für das Datenmanagement befolgen, so dass sie die Grundlage haben, wenn sie bereit sind, weiterzumachen.

In der Zwischenzeit ermutigen wir unsere Kunden, die Stärken der Actian Data Platform zu nutzen, wie z.B. unsere erweiterten Funktionen für Integration as a Service, Datenqualität und Unterstützung für Database as a Service. Dies bietet den Kunden den Nutzen , ihre Daten für KI-Nutzungen und -Anwendungen in einen guten Zustand zu bringen.

Darüber hinaus fügen wir im Rahmen unserer Produkt-RoadmapFunktionen zu unserem Produktportfolio hinzu. Zum Beispiel arbeiten wir derzeit an der Integration unserer Plattform mit TensorFlow, einer Open-Source-Softwareplattform Maschinelles Lernen , die GenAI ergänzen kann. Wir untersuchen auch, wie unsere Funktionen zusammen mit TensorFlow genutzt werden können, um sicherzustellen, dass die Speicherung für GenAI optimiert ist.

Von vertrauenswürdigen Daten zu GenAI Use Cases

In Gesprächen mit Kunden, Partnern und Analysten sowie auf Branchenveranstaltungen haben wir festgestellt, dass Unternehmen unbedingt mehr über GenAI erfahren und ihre Auswirkungen und Anwendungen verstehen wollen. Es ist inzwischen allgemein anerkannt, dass KI und GenAI für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein werden. Auch wenn das Bild, wie genau GenAI von Nutzen sein wird, noch etwas verschwommen ist, sind das Bewusstsein und die Begeisterung echt.

Wir sind gespannt auf die Arten von GenAI , die sich entwickeln werden, und auf die vielen Anwendungsfälle, die unsere Kunden erreichen wollen. Im Moment müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über eine skalierbar Datenplattform verfügen, die die erforderlichen Datenmengen verarbeiten kann, und Datenmanagement anwenden, um qualitativ hochwertige, vertrauenswürdige Daten für die gewünschten Ergebnisse zu gewährleisten.

Die Actian Data Platform unterstützt den Anstieg fortschrittlicher Anwendungsfälle wie Generative AI durch die Automatisierung zeitaufwändiger Datenaufbereitungsaufgaben. Sie können den Zeitaufwand für die Aggregation von Daten, den Umgang mit fehlenden Werten und die Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen drastisch reduzieren. Die Fähigkeit der Plattform, KI-fähige Daten bereitzustellen, gibt Ihnen die Sicherheit, KI-Modelle effektiv trainieren und neue Möglichkeiten kennenlernen , um Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen zu kennenlernen . Die Actian Data Platform gibt Ihnen das volle Vertrauen in Ihre Daten für GenAI .

Zusätzliche Ressourcen:

• Einführung der Actian Data Platform: Neudefinition von Geschwindigkeit und Preisleistung
• Der wachsende Bedarf an KI-Governance
• KI-gesteuerte Analytik

Über Vamshi Ramarapu

Vamshi Ramarapu ist Vice President of Actian Data Platform Engineering und konzentriert sich auf die Entwicklung und Bereitstellung derDatenmanagement . Er engagiert sich für Forschung und Entwicklung, scalability und Nutzer . Vamshi verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und im Betrieb und war zuvor in Führungspositionen bei Mastercard und Visa tätig. Seine Leidenschaft gilt der Innovation in den Bereichen Cloud Entwicklung, Data Engineering und FinTech.