Les techniques d'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique (ML) peuvent fournir des prédictions et des informations en utilisant de grands volumes de données. La préparation des données utilise une série de processus pour s'assurer que les algorithmes et les modèles reçoivent des données propres et de haute qualité afin de maximiser la validité des prédictions.
Pourquoi la préparation des données est-elle importante pour une analyse efficace des données pilotée par l'IA ?
De mauvaises données conduisent à de mauvaises informations. Les décisions fondées sur des données de mauvaise qualité sont plus susceptibles d'avoir des conséquences inattendues. La préparation des données permet de rectifier les erreurs et les omissions qui peuvent fausser les informations.
Processus de préparation des données
Les principales étapes de la préparation des données pour l'IA sont décrites ci-dessous.
Profilage des données
Le profilage des sources de données pour l'IA permet de mieux comprendre le contenu et la structure d'un ensemble de données. Le profilage des données lit un ensemble de données source pour déterminer le volume de données, la cardinalité, la structure et le contenu. Les produits d'intégration de données tels qu'Actian DataConnect identifient les enregistrements en double, classent les valeurs de données par plages et calculent des statistiques telles que Min, Max, Moyenne, Médiane, Mode, Écart type, Somme et Variance pour chaque champ de données.
Unification des types de données
nettoyage des données recherche les délimiteurs de champs et reformate chaque champ en un type de données approprié pour chaque enregistrement.
Réduction des données
Les données sources contiennent souvent des champs de données qui ne sont pas pertinents pour une analyse particulière. La conservation de données redondantes peut ralentir l'analyse et consommer des ressources coûteuses. La réduction des données permet de filtrer les champs inutiles. Si des enregistrements uniques sont nécessaires, les doublons seront éliminés au cours de cette étape. En outre, les valeurs de données qui se situent en dehors de la fourchette prévue sont supprimées au cours de cette étape.
Transformation des données
L'objectif premier de la transformation des données est d'améliorer la cohérence des données afin d'éviter de faire échouer une analyse pilotée par l'IA. Les symboles monétaires, les décimales et l'utilisation de zéros initiaux peuvent être incohérents. Si les données contiennent des informations sensibles telles que des numéros de carte de crédit, des numéros de compte ou des numéros de sécurité sociale, l'application d'un masque peut obscurcir ces champs afin de se conformer aux exigences réglementaires.
Correction des données
Un ensemble de données source peut contenir des données erronées qui ont été mal lues ou qui contiennent une valeur inhabituelle. Lors de l'étape de correction des données, les valeurs aberrantes sont supprimées ou corrigées.
Enrichissement des données
Les enregistrements de données dont les valeurs sont incomplètes ou manquantes peuvent être ajoutés en se référant à plusieurs sources de données. Des valeurs par défaut ou des valeurs extrapolées peuvent également combler ces lacunes. Il est possible d'ajouter des champs groupés qui transforment des valeurs discrètes en fourchettes. Par exemple, il peut être plus judicieux d'utiliser des fourchettes d'âge que des âges individuels pour l'analyse et la rédaction de rapports.
Partitionnement des données
Les ensembles de données très volumineux peuvent être divisés en plusieurs partitions ou morceaux pour permettre un traitement parallèle efficace. Chaque sous-ensemble de données peut utiliser des serveurs dédiés pour accélérer l'analyse. Les données peuvent être partitionnées à l'aide d'un système round-robin où chaque enregistrement est alloué à une liste de partitions dans un ordre circulaire. Un champ clé peut être sélectionné pour diriger un enregistrement vers un godet qui contient des enregistrements dans cette plage de valeurs. Un schéma de hachage combinant les valeurs de 2 champs ou plus peut distribuer les données de manière égale entre les partitions.
Validation des données
La validation des données peut améliorer leur qualité. Au cours de cette étape, les données sont vérifiées pour détecter les anomalies que les étapes de préparation des données n'ont pas permis d'identifier et de corriger.
Automatisation de la préparation des données pour l'intelligence artificielle
Les étapes de préparation des données peuvent être exécutées en séquence, ce que l'on appelle un pipeline de données. Les solutions d'intégration de données peuvent orchestrer les différentes étapes de prétraitement des données, gérer les tentatives et signaler les exceptions afin de maîtriser les coûts d'exploitation.
Les avantages de la préparation des données pour l'IA
Voici quelques-uns des avantages de la préparation des données pour l'IA :
- L'analyse par l'IA permet d'obtenir des informations et des résultats commerciaux plus précis lorsqu'elle s'appuie sur des données préparées.
- Les données préparées sont de meilleure qualité, ce qui profite aux analyses commerciales traditionnelles et à l'apprentissage automatique.
- Les scripts de préparation des données sont réutilisables, ce qui réduit le temps et les efforts consacrés aux projets d'analyse des données.
- Les ingénieurs de données sont plus productifs lorsqu'ils automatisent leurs processus de préparation des données.
Actian et la préparation des données
La plateforme de données Actian facilite l'automatisation de la préparation des données grâce à sa technologie d'intégration des données intégrée. Les entreprises peuvent construire de manière proactive des pipelines de données à partir de leurs données opérationnelles, en augmentant la qualité des données et en les rendant facilement utilisables par l'informatique décisionnelle décisionnelle (BI), l'IA et l'analyse ML.
Actian DataConnect fournit une plateforme d'intégration intelligente à code bas pour répondre à des cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables. DataConnect comprend un studio graphique permettant de concevoir visuellement des pipelines de données, de mapper des champs de données et des transformations de données. Les pipelines de préparation des données sont gérés de manière centralisée, ce qui réduit les coûts d'administration.
L'entrepôt Actian facilite l'analyse des données à grande vitesse grâce à sa capacité de stockage en colonnes qui minimise le besoin d'index de données préexistants. Vector prend en charge des fonctions utilisateur qui peuvent héberger des algorithmes d'apprentissage automatique. Le traitement vectoriel accélère les requêtes en exploitant plusieurs caches de processeur à partir d'une seule instruction.
La plateforme de données Actian fonctionne sur site et sur plusieurs plateformes cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud, ce qui vous permet d'effectuer des analyses où que résident vos données.
