Революция в области анализа и управления данными была не чем иным, как вихрем. Каждый день появляется новый инструмент, новый алгоритм или новая модель, которые обещают изменить то, как мы взаимодействуем с данными и используем их. Центральное место в этих разработках занимает рост искусственного интеллекта (ИИ). В частности, такие модели, как ChatGPT от OpenAI, значительно продвинулись в генерации текста, ответах на запросы и помощи в решении проблем. Однако, цитируя старую поговорку, «у каждого инструмента есть свои ограничения».

Хотя ИИ был революционным, важно понимать, что в настоящее время он упрощает лишь часть более широкой проблемы данных. Это особенно верно, когда мы углубляемся в пять фундаментальных аспектов управления данными: инфраструктура данных, конвейеры данных, моделирование данных, управление данными и качество данных.

Инфраструктура данных: основа управления данными

Инфраструктура данных — это ключевой компонент управления данными, выступающий в качестве основы для всех операций, управляемых данными, в компании. Это относится к системам и решениям, используемым для эффективного размещения, обработки и использования данных. Они варьируются от баз данных и серверов до распределенных систем, центров обработки данных и облачных платформ. Инфраструктура не только позволяет хранить данные, но и позволяет их обрабатывать, анализировать и преобразовывать в действенные идеи.

В то время как ИИ добился впечатляющих успехов в обработке данных в масштабе, такие модели, как ChatGPT, остаются в значительной степени второстепенными по отношению к основным процессам инфраструктуры данных. Возможности ChatGPT, например, связаны с обработкой и созданием текста, похожего на человеческий, на основе вводимых данных. Но когда дело доходит до физических и логических компонентов инфраструктуры данных, человеческий опыт остается незаменимым.

Создание надежной инфраструктуры данных включает в себя ряд сложных задач, требующих глубоких знаний и опыта. Настройка баз данных для обеспечения их оптимизации для типов данных и операций, с которыми они будут работать, — это работа, требующая понимания нюансов различных систем управления базами данных. Управление серверами включает в себя обеспечение их непрерывной и эффективной работы, решение проблем с оборудованием и программным обеспечением, а также организацию непрерывного потока…