Schlagwort: Keith Belanger Schlagwort: Keith Belanger Die Erwartungen an Datenvolumen, Geschwindigkeit, Qualität und Governance stiegen fast über Nacht, was einen enormen Druck auf Datenworkflows ausübte, die für das analytische Datenzeitalter konzipiert wurden. Die zweite Störung geschieht leiser. wie Teams arbeiten Auf Unternehmensebene spielt KI zunehmend eine Rolle bei der Automatisierung der Durchsetzung von DataOps-Standards und -Kontrollen. Bereitstellung von AI-ready Daten Bereitstellung von AI-ready Daten Wenn Skala die menschliche Aufmerksamkeit übertrifft Die Zuverlässigkeit der Daten hängt traditionell davon ab, dass jemand bemerkt, dass etwas ausfällt: ein Alarm schießt, ein Dashboard sieht falsch aus oder ein Downstream-Team markiert ein Problem. Ich habe gesehen, dass dieser Ansatz funktioniert, wenn Systeme klein sind und der Wandel langsam ist, aber er ist sehr brüchig im Angesicht des Wachstums.Da Organisationen Datenteams bitten, Systeme zu überwachen, die sich ständig ändern, sofort reagieren und sich konsequent verhalten, hört die menschliche Wachsamkeit auf, eine Lösung zu sein und beginnt, eine Verantwortung zu werden. Wenn Sie die Unternehmensgröße erreichen, scheitern Pipelines nicht mehr von Zeit zu Zeit. Kleine Veränderungen schwanken und Abhängigkeiten verschlimmern sich. Das ist genau das, wofür DataOps entworfen wurde: Skalierbare Zuverlässigkeit, die aus Systemen und Prozessen stammt, nicht aus individuellem Heldentum. Umzug nach Upstream Seitdem die ersten KI-Modelle aufgetaucht sind, haben Datenteams die KI als Datenverbraucher am Ende der Pipeline gesehen. Die gleiche Technologie, die den Druck für hochvolumige, hochgeschwindige, hochgesteuerte Daten erhöht, kann jetzt helfen, die Systeme zu bauen und zu betreiben, die diese Daten liefern. AI kann Datenoperationen auf ein paar verschiedene Arten unterstützen. Es kann dazu beitragen, die Dokumentation synchron zu halten, während Pipelines sich entwickeln. Es kann Tests vorschlagen, die auf der Grundlage davon basieren, wie Systeme in der Vergangenheit versagt oder gedreht haben. Es kann Anomalien, die Menschen verpassen oder zu spät bemerken, auf der Oberfläche aufweisen. Es geht nicht darum, Ingenieure zu ersetzen Jede Welle der Automatisierung macht die Menschen Angst, dass ihre Jobs optimiert werden. in Es geht davon aus, dass Menschen manuell Standards durchsetzen, jede Änderung validieren und sich an jede Abhängigkeit erinnern können. Datentechnik Datentechnik AI ist gut geeignet, um die schwierigen analytischen Aufgaben zu übernehmen, mit denen Menschen zu kämpfen haben, einschließlich Scannen nach Mustern, Überprüfen der Konsistenz und kontinuierliche Anwendung von Regeln. Wenn Organisationen Aufgaben automatisieren, die in erster Linie keine menschliche Arbeit gewesen sein sollten, gewinnen Datenexperten die Freiheit, das zu tun, woran sie einzigartig gut sind: Datenprodukte zu entwerfen, Kompromisse abzuwägen und Systeme im Laufe der Zeit zu verbessern. Wo AI in die Governance passt AI-Governance-Gespräche neigen dazu, sich auf das zu konzentrieren, was passiert, nachdem Modelle eingesetzt werden. AI-unterstützte DataOps können Probleme früher erkennen und verhindern, dass schlechte Daten in erster Linie in die Produktion gelangen. Bestimmte Fragen sollten immer als Tore für die Datenlieferung dienen: Sollte diese Veränderung implementiert werden? Ist ein Datenprodukt im Vergleich zu seinem früheren Verhalten zurückgegangen? Erfüllt diese Pipeline immer noch die politischen und qualitativen Erwartungen? Mit AI können Teams auf regelmäßige Überprüfungen oder Post-Hoc-Audits verzichten und beginnen, zu systematisieren. . governance checks Steuerungskontrollen Ein AI-Augmented DataOps Modell in der Praxis Ein AI-verstärktes DataOps-Modell sieht nicht aus wie ein vollständig autonomes System. In das Betriebsmodell integriert. layered support Lackierte Unterstützung Menschen definieren Absicht, Standards und akzeptables Risiko. Automatisierung fordert Konsistenz und Wiederholbarkeit. KI fügt Analysen, Empfehlungen und frühzeitige Warnung hinzu, um Teams zu helfen, Probleme früher zu sehen und darüber klarer zu reden. AI verbessert das Vertrauen, indem Blindspots reduziert werden und gleichzeitig die Rechenschaftspflicht beibehalten wird, wo sie gehört. Wenn KI an der Ausführung von Datenoperationen teilnimmt, treten einige Verschiebungen auf: Probleme werden früher gefangen, wenn sie billiger zu beheben sind. Bewertungen konzentrieren sich mehr auf Absicht und Wirkung, nicht auf mechanische Kontrollen. Die Dokumentation nähert sich der Realität. Teams verbringen weniger Zeit mit Reaktionen und mehr Zeit mit Verbesserungen. Das Ziel ist Daten-Systeme, die vorhersehbar KI-fertige Daten mit Geschwindigkeit liefern, auch wenn Veränderungen und Nachfrage beschleunigen. Überdenken Sie die Rolle der KI in Data Engineering neu Die Zukunft der Datentechnik wird dadurch bestimmt, wie zuverlässig ihre Datenoperationen KI bereit liefern. Das bedeutet, die KI als Teilnehmer bei der Durchsetzung von Disziplin, Konsistenz und Vertrauen im gesamten Datenlebenszyklus zu behandeln. Datenprodukte Datenprodukte Dieser Moment erfordert die Anerkennung von KI als mehr als ein nachgelagerter KI-Konsument.Es sollte als Partner in der operativen Arbeit, die Daten KI-bereit in erster Linie macht, in die Falle gebracht werden. Es ist an der Zeit, KI in Datenoperationen als Partner einzubringen, der Disziplin, Oberflächenrisiken früher durchsetzen und Systeme zuverlässig im Maßstab halten kann.
