Schlagwort: Keith Belanger Schlagwort: Keith Belanger AI-Projekte haben eine Möglichkeit, Datenprobleme aufzudecken, die Datenteams früher umarbeiten konnten. Das liegt daran, dass analytische Daten eine breite Fehlermarge erlaubten, und AI einfach nicht. AI-Modelle tolerieren keine Zweideutigkeit, und Entscheidungen, die mit Maschinengeschwindigkeit getroffen werden, vergrößern jeden Fehler, der sich oben verbirgt. KI-Fehler werden oft als experimentelle wachsende Schmerzen zurückgewiesen.In Wirklichkeit zeigen sie die Schwäche bestehender Operationen.Die unangenehme Wahrheit ist, dass die meisten Datenorganisationen nicht operativ für KI vorbereitet sind, egal wie modern ihre Plattformen sind oder wie anspruchsvoll ihre Modelle erscheinen. Sie sehen es, wenn die erste Modell-Umschulung fehlschlägt, weil sich eine Pipeline geändert hat, wenn niemand erklären kann, warum die Daten von gestern anders aussehen als heute, oder wenn "nur neu starten" die Standardreaktion auf Produktionsprobleme wird. Er sagte: „Vor allem, wenn die Daten Probleme haben, dann sind die Daten nicht für die KI bereit.“ von Gartner von Gartner Data Teams brauchen ein neues Betriebsmodell Die meisten Organisationen lebten jahrelang mit einem zerbrechlichen Kompromiss.Wenn Pipelines gelegentlich brechen, konnten sie rechtzeitig repariert werden, um Fristen zu erfüllen. „Gut genug“ Datenqualität war gut genug. Governance existierte irgendwo in einem gemeinsamen Laufwerk. Dieses Modell stützte sich auf Menschen, nicht Systeme, um Komplexität zu absorbieren. Kompensiert durch Heldentaten: manuelle Überprüfungen, späte Nächte und institutionelles Gedächtnis, das informell von Person zu Person weitergegeben wurde. Datenteams Datenteams Der analytische Datenzeitalter-Ansatz bricht zusammen, wenn die Lieferung von wöchentlichen Releases zu mehreren Bereitstellungen pro Tag verschiebt wird. Modelle verbrauchen Daten kontinuierlich, gehen von Konsistenz aus und verstärken selbst kleine Abweichungen.Es gibt keine Pause-Taste, um manuelle Überprüfungen durchzuführen oder um über Stammekenntnisse zu sprechen. „AI-Ready“ ist erreichbar und messbar Organisationen können die Bereitschaft nicht mehr auf der Grundlage von Vertrauen oder Werkzeugen erklären. Sie müssen beginnen, es mit kontinuierlicher Validierung, Lineage, Scoring, Regeln und Durchsetzung in der Produktion zu demonstrieren. Denn „AI-ready“ ist nicht nur ein Gefühl, es ist ein messbarer Zustand. Vertrauenswürdig rechtzeitig regiert Beobachtbar Reproduzierbar Diese Entwicklung der Datenqualität erfordert mehr als nur gute Absichten oder Best-Practice-Dokumente.Es erfordert Systeme, die die Zuverlässigkeit standardmäßig durchsetzen und kontinuierliche Beweise für die Zuverlässigkeit der Daten liefern können. Der echte Bottleneck ist operativ, nicht technologisch Die meisten Unternehmen verfügen bereits über leistungsstarke Datenplattformen.Was ihnen fehlt, ist eine Möglichkeit, diese Plattformen mit Konsistenz bei KI-Geschwindigkeit zu operieren. Manuelle Prozesse skalieren nicht, weil Menschen nur so viel Aufmerksamkeit zu geben haben. KI-Workloads erfordern Wiederholbarkeit und das Vertrauen, dass sich Daten heute auf die gleiche Weise verhalten werden wie gestern – und dass sie, wenn sie es nicht tun, sofort gekennzeichnet und behoben werden. Als Systeme komplexer wurden und die Freigabezyklen beschleunigten, hörten manuelle Prozesse und menschliche Wachsamkeit auf zu skalieren. DevOps veränderte das Spiel, indem es Automatisierung, Tests, Beobachtbarkeit und wiederholbare Lieferung operationalisierte. Als Systeme komplexer wurden und die Freigabezyklen beschleunigten, hörten manuelle Prozesse und menschliche Wachsamkeit auf zu skalieren. DevOps veränderte das Spiel, indem es Automatisierung, Tests, Beobachtbarkeit und wiederholbare Lieferung operationalisierte. Das Volumen, die Geschwindigkeit und der Blastradius des Versagens haben das Betriebsmodell erreicht.DataOps bietet Datenteams die gleiche operative Strenge, die dazu beigetragen hat, Software-Teams ins 21. Jahrhundert zu katapultieren. Die Daten befinden sich jetzt am gleichen Wendepunkt. Die Daten befinden sich jetzt am gleichen Wendepunkt. Die Operationalisierung des Vertrauens ist der einzige Weg Die Organisationen, die mit AI erfolgreich sind, werden diejenigen sein, die . treat data trust as an operational discipline Datenvertrauen als operative Disziplin behandeln Das bedeutet, dass Datenleitungen kontinuierlich beobachtet, automatisch gesteuert und in der Produktion mit KI-ready nachgewiesen werden müssen. . Datenprodukte Datenprodukte Modelle stagnieren in der Produktion, das Vertrauen in die Ergebnisse erodiert und Teams hören auf, den Systemen zu vertrauen, die sie gebaut haben. Erleben Sie den Moment, indem Sie umarmen und die Operationalisierung Ihrer Daten mit Systemen, die entwickelt wurden, um Vertrauen mit der Geschwindigkeit der KI zu liefern. DataOps Disziplin DataOps Disziplin Dieser Artikel wurde unter HackerNoon's Business Blogging Program veröffentlicht. Dieser Artikel wurde unter HackerNoon's Business Blogging Program veröffentlicht. Dieser Artikel wurde unter HackerNoon veröffentlicht . 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