داده ها جهان را قدرت می دهد ، اما مهندسی آن را مفید می کند. مهندسی نرم افزار سیستمهایی را که به آنها اعتماد می کنیم ، می سازد ، در حالی که مهندسی داده ها جریان داده های صاف و پردازش در مقیاس بزرگ را تضمین می کند. آنها پایه و اساس فناوری مدرن را تشکیل می دهند.
AI و داده های بزرگ به هم وابسته هستند. هوش مصنوعی به داده های با کیفیت بالا و ساختاری نیاز دارد ، که مهندسی داده ها ارائه می دهد. AI سپس از طریق مهندسی نرم افزار به برنامه های دنیای واقعی تبدیل می شود و این باعث می شود آنها در دسترس تر و کارآمدتر شوند.
با افزایش تقاضا برای راه حل های سریعتر ، باهوش تر و مقیاس پذیر تر ، سیستم های داده قوی از همیشه مهمتر هستند. مشاغلی که با موفقیت این فناوری ها را پیاده سازی می کنند از یک مزیت رقابتی قابل توجه برخوردار هستند.
هم افزایی بین نرم افزار و مهندسی داده
مهندسی نرم افزار:
پایه و اساس برنامه های هوش مصنوعی ، از جمله چارچوب ها ، الگوریتم ها و رابط هایی که راه حل های هوشمندانه برای زندگی به ارمغان می آورند. از برنامه های موبایل براق گرفته تا سیستم های پیشرفته شرکتی ، هر راه حل با قدرت هوش مصنوعی بر روی طراحی نرم افزار قوی ساخته شده است.
مهندسی داده ها:
یک نیروگاه هوش مصنوعی قادر به پردازش مجموعه داده های بزرگ با دقت است. همکاری های مهندسی هوش مصنوعی و داده ها تضمین می کند که داده ها تمیز ، فرمت و بهینه سازی شده هستند و به مدل های هوش مصنوعی اطلاعات لازم برای ارائه بینش مربوطه را ارائه می دهند. بدون زیرساخت داده های قابل اعتماد ، حتی باهوش ترین هوش مصنوعی تضعیف می شود.
چرا آنها باید با هم کار کنند:
نرم افزار ابزارها را فراهم می کند ، در حالی که داده ها اطلاعات را سوخت می کند. هنگامی که این دو عامل با هم کار می کنند ، مشاغل می توانند تصمیمات دقیق تری بگیرند ، راه حل های خود را تقویت کنند و با استفاده از هوش مصنوعی برای دستیابی به موفقیت ، نوآوری کنند.
نقش مهندسی داده ها در داده های AI & Big Data
هوش مصنوعی فقط به اندازه داده هایی که در آن آموزش داده شده خوب است. حتی پیشرفته ترین مدلهای هوش مصنوعی نمی توانند بینش قابل توجهی ارائه دهند مگر اینکه داده ها تمیز ، ساختار یافته و به خوبی مدیریت شوند. این جایی است که مهندسی داده ها وارد می شوند و داده های خام را به دارایی های ارزشمند تبدیل می کنند. این جایی است که راه حل های مهندسی داده نقش مهمی را ایفا می کند و داده های خام را به دارایی های ارزشمندی تبدیل می کند که موفقیت AI را محور دارند.
جمع آوری داده ها و ادغام
داده ها از چندین منبع ، از جمله بانکهای اطلاعاتی ، API ، سنسورها و تعامل کاربر جمع آوری می شود. مهندسی داده ها داده های ساختاری و بدون ساختار را از منابع مختلف جمع آوری می کند و از ادغام آسان با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل اطمینان می دهد.
خطوط لوله داده و فرآیندهای ETL
داده های خام هرج و مرج است. استخراج ، تبدیل و بار (ETL) داده ها ، فرآیندها و ساختارها را پاک می کند تا بتواند در مدل های AI و برنامه های داده های بزرگ مورد استفاده قرار گیرد. یک خط لوله داده به درستی ساخته شده ، دقت ، قوام و کارآیی را تضمین می کند.
مقیاس پذیری و پردازش داده های زمان واقعی
با افزایش حجم داده ها ، راه حل های مقیاس پذیر ضروری می شوند. پردازش داده های در زمان واقعی به مشاغل کمک می کند تا در زمان واقعی تصمیمات محور داده را بگیرند ، و توصیه های AI-محور ، تشخیص کلاهبرداری و تجزیه و تحلیل پویا را فعال می کنند.
داده های هوش مصنوعی و بزرگ می توانند از طریق مهندسی داده های قوی ، که اطلاعات خام را به اقدام هوشمند تبدیل می کند ، کاملاً تحقق یابد.
فن آوری های کلیدی قدرت AI و Big Data
AI و Big Data با پشته فناوری مناسب رشد می کنند. ابزارها و سیستم عامل های مهندسی داده های پیشرفته ، هر چیزی را از پردازش مجموعه داده های در مقیاس بزرگ گرفته تا مدلهای یادگیری ماشین آموزش می دهند. در اینجا فن آوری های اساسی نوآوری در حال رانندگی است:
ابزارهای داده بزرگ
Apache Spark & Hadoop – چارچوب های Powerhouse برای پردازش داده های توزیع شده.
Snowflake & Databricks-سیستم عامل های بومی ابر برای تجزیه و تحلیل داده های مقیاس پذیر و ادغام هوش مصنوعی.
چارچوب های AI & ML
Tensorflow & Pytorch – پیشرو در چارچوب های یادگیری عمیق برای توسعه مدل AI.
Scikit-Learn-یک کتابخانه GO-TO برای الگوریتم های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها.
سکوهای ابری
راه حل های ابری مقیاس پذیر برای هوش مصنوعی و مهندسی داده ها ، از جمله ذخیره سازی ، محاسبه و خدمات یادگیری ماشین.
پایگاه داده و ذخیره سازی
پایگاه داده های SQL و NOSQL راه حل های ساختاری و انعطاف پذیر برای کارهای مختلف هوش مصنوعی ارائه می دهند.
دریاچه های داده و انبارها سیستم های ذخیره سازی متمرکز برای مدیریت مقادیر زیادی از داده های ساختاری و بدون ساختار هستند.
مشاغل می توانند از داده های هوش مصنوعی و بزرگ برای تصمیم گیری هوشمندانه و توسعه راه حل های خلاقانه استفاده کنند.
چالش ها و راه حل ها در مهندسی داده های بزرگ دارای هوش مصنوعی
داده های بزرگ AI محور دارای موضوعاتی مانند داده های بدون ساختار ، ناقص یا مغرضانه هستند که می توانند نتایج را تحریف کنند. کیفیت داده ها از طریق اعتبار سنجی خودکار ، فداکاری و تشخیص تعصب تضمین می شود. مقیاس پذیری یکی دیگر از چالش های دیگر است ، زیرا جریان داده های زمان واقعی حجم زیادی را ایجاد می کند. محاسبات توزیع شده با Apache Spark ، Kafka و Cloud Solutions امکان پردازش کارآمدتر را فراهم می کند.
هنگامی که بسیاری از منابع داده ، API و سیستم های شخص ثالث مرتبط می شوند ، ادغام دشوار می شود. خطوط لوله ETL ، دریاچه های داده و ارکستر API به جریان داده ها کمک می کند و ارتباط صاف را فراهم می کند. مهندسی داده ها با پرداختن به این مشکلات ، هوش مصنوعی را قادر می سازد بینش های دقیق ، قابل اعتماد و مقیاس پذیر را ارائه دهد.
پایان
همکاری بین مهندسی نرم افزار و مهندسی داده ها آینده محصولات AI را هدایت می کند. از آنجا که مشاغل به طور فزاینده ای به داده های هوش مصنوعی و بزرگ اعتماد می کنند ، سرمایه گذاری در زیرساخت های داده قوی و سیستم های هوش مصنوعی مقیاس پذیر دیگر اختیاری نیست – این یک ضرورت رقابتی است. شرکت هایی که مهندسی داده های مدرن و استراتژی های دارای هوش مصنوعی را اتخاذ می کنند ، از طریق تصمیم گیری بهتر ، بینش در زمان واقعی و راه حل های مبتکرانه ، مزیت رقابتی کسب می کنند.
همکاری با متخصصانی مانند Lucent Innovations تضمین می کند که فن آوری های AI و Big Data به طور یکپارچه یکپارچه شده اند و به مشاغل این امکان را می دهند تا فرصت های جدید را به دست آورند و به صورت کارآمد مقیاس کنند. اکنون زمان آن رسیده است که از راه حل های پیشرفته و راه حل های داده برای تسریع در رشد و رها کردن رقبا در عقب استفاده کنیم!
