İçerik
- ETL Analytics için Darboğazlar Yaratıyor
- Makine Öğrenimi ve AI ile ETL'yi Düzenleyin
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Kaynak: Pop Nukoonrat / Dreamstime.com
Paket servisi:
Veriler iş için çok önemlidir, ancak yararlı olması için bu verilerin toplanmasında, işlenmesinde ve sunulmasında herhangi bir hata olmamalıdır. Yapay zeka, hatasız olduklarından emin olmak için ETL işlemlerini izleyebilir.
ETL (çıkartma, dönüştürme ve yükleme) büyük veri analizlerinde en önemli süreçlerden biridir - aynı anda en büyük darboğazlarından biri olabilir. (Büyük veriler hakkında daha fazla bilgi için Çevrimiçi Alabileceğiniz 5 Faydalı Büyük Veri Dersine bakın.)
ETL'nin bu kadar önemli olmasının nedeni, bir şirketin topladığı çoğu verinin, bir analitik çözümün hazmetmesi için ham haliyle hazır olmamasıdır. Bir analitik çözümünün içgörüler oluşturabilmesi için, ham verilerin bulunduğu yerdeki uygulamadan çıkarılması, bir analitik programının okuyabileceği bir formata dönüştürülmesi ve ardından analitik programın kendisine yüklenmesi gerekir.
Bu işlem pişirmeye benzer. Ham içerikleriniz ham verilerinizdir. Analiz edilmeden (tadına bakmadan) çıkartılmaları (mağazadan satın alınmaları), dönüştürülmeleri (pişirilmeleri) ve sonra yüklenmeleri (kaplanmaları) gerekir. Zorluk ve masraf tahmin edilemez bir şekilde ölçeklenebilir - kendinize macn 'un peynirini yapmak kolaydır, ancak bir akşam yemeğinde 40 kişilik bir gurme menü oluşturmak çok daha zordur. Söylemeye gerek yok, herhangi bir noktada bir hata yemeklerinizi sindirilemez hale getirebilir.
ETL Analytics için Darboğazlar Yaratıyor
ETL bazı açılardan analitik sürecinin temelini oluşturuyor, ancak bazı dezavantajları da var. Her şeyden önce, yavaş ve hesaplama açısından pahalıdır. Bu, işletmelerin çoğu zaman analitik için yalnızca en önemli verilerine öncelik verdikleri ve geri kalanını yalnızca kaydettiği anlamına gelir. Bu, tüm iş verilerinin% 99'una kadarının analitik amaçlarla kullanılmamasına katkıda bulunuyor.
Ek olarak, ETL süreci asla kesin değildir. ETL işlemindeki hatalar verilerinizi bozabilir. Örneğin, kısa bir ağ hatası verilerin çıkarılmasını engelleyebilir. Kaynak verileriniz birden fazla dosya türü içeriyorsa, yanlış dönüştürülebilirler. Çöp, çöp, dedikleri gibi - ETL sürecinde hatalar kesinlikle yanlış analitik açısından kendilerini ifade edecektir.
Bozuk bir ETL işleminin kötü sonuçları olabilir. En iyi senaryoda bile, muhtemelen bir saat gecikme anlamına gelen ETL'yi yeniden çalıştırmak zorunda kalacaksınız - bu arada karar vericileriniz sabırsız. En kötü senaryoda, para ve müşterileri kaybetmeye başlayana kadar yanlış analizleri farketmezsiniz.
Makine Öğrenimi ve AI ile ETL'yi Düzenleyin
ETL'yi izlemesi için birini atayabilirsiniz - ve muhtemelen de yapabilirsiniz - ama dürüst olmak gerekirse o kadar basit değil. Kötü veriler, gerçek zamanlı olarak fark edilemeyecekleri kadar hızlı olan işlem hatalarından kaynaklanabilir. Bozuk bir ETL işleminin sonuçları genellikle doğru şekilde yüklenen verilerden farklı görünmüyor. Hatalar açık olsa bile, hatayı oluşturan problemin izlenmesi o kadar kolay olmayabilir. (Verileri analiz etme hakkında daha fazla bilgi için, bkz. İş Rolü: Veri Analisti.)
İyi haber şu ki, makineler insanların yapamadıklarını yakalayabiliyor. Bunlar, AI ve makine öğreniminin yanlış analitiklere dönüşmeden önce ETL hatalarını yakalayabilmelerinin yalnızca bir kaç yolu.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
1. ETL Metrikleri Üzerinden Algıla ve Uyar
Verileriniz sürekli hareket eden bir resim olsa da, ETL işlemi hala tutarlı bir hızda tutarlı değerler üretmelidir. Bunlar değiştiğinde, alarm nedeni. İnsanlar verilerde büyük dalgalanmalar görebilir ve hataları tanıyabilir, ancak makine öğrenmesi daha ince hataları daha hızlı tanıyabilir. Bir makine öğrenim sisteminin gerçek zamanlı anomali tespiti sağlaması ve BT departmanını doğrudan uyarması, işlemi duraklatmalarına ve mesai saatlerini hesaplamak için çaba harcamak zorunda kalmadan sorunu gidermelerine olanak sağlaması mümkündür.
2. Özel Darboğazları Belirleyin
Sonuçlarınız doğru olsa bile, kullanım için hala çok yavaş ortaya çıkabilir. Gartner bunu söylüyor Öngörülerin% 80'i Analitikten türetilen, parasal bir değer yaratmak için hiçbir zaman faydalanılmayacaktır ve bunun nedeni bir işletme liderinin bundan yararlanmak için zaman içinde bir öngörü görmemesi olabilir. Makine öğrenimi sisteminizin nerede yavaşladığını söyleyebilir ve size cevaplar sağlayabilir - daha iyi veri elde etmek, daha hızlı.
3. Değişim Yönetiminin Etkisini Belirleyin
Verilerinizi ve analitiklerinizi üreten sistemler statik değildir - sürekli yamalar ve geliştirmeler alırlar. Bazen, bunlar verileri üretme veya yorumlama şeklini etkiler - bu da yanlış sonuçlara yol açar. Makine öğrenmesi değişen sonuçları işaretleyebilir ve bunları belirli yamalı makinelere veya uygulamalara kadar izleyebilir.
4. İşlem Maliyetini Düşürün
Durmuş analitik işlemleri kayıp paraya eşittir. Sorunu çözmek için değil, aynı zamanda sorunu çözmek için harcadığınız zamanı sorumlu kim Sorunu çözmek için zaman bina değeri harcamak olabilir. Makine öğrenmesi, yalnızca belirli olay türlerine yanıt vermekten sorumlu olabilecek ekipleri uyararak BT departmanının geri kalanının temel iş işlevlerini yerine getirmeye devam etmesine izin vererek, bu konuyu özlüyor. Ek olarak, makine öğrenmesi, yanlış pozitifleri ortadan kaldırmaya yardımcı olacak, sağlayabilecekleri bilginin ayrıntılarını arttırırken genel uyarı sayısını azaltacaktır. Uyarı yorgunluğu çok gerçektir, bu nedenle bu değişimin yaşam kalitesi üzerinde ölçülebilir bir etkisi olacaktır.
İş dünyasında kazanmaya gelince, analitik çok önemlidir. Bain Capital'in bir dönüm noktası çalışması, analitik kullanan şirketlerin finansal olarak daha fazla performans gösterme ihtimalinin iki katından fazla olduğunu gösteriyor. ETL bu alanda başarının temelini oluşturur, ancak gecikmeler ve hatalar bir analitik programın başarısını da engelleyebilir. Bu nedenle, makine öğrenmesi, temiz verilerin ve doğru sonuçların güvence altına alınmasına yardımcı olan herhangi bir analitik programın başarısı için paha biçilmez bir araç haline gelir.