Was ist die grundlegende Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI?

3 Datenanalyse und -exploration

Die dritte Komponente einer Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI ist die Datenanalyse- und Explorationsschicht. Hier führen Sie deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen für die Daten durch und entdecken Erkenntnisse, Muster und Trends. Eine Datenanalyse- und Explorationsschicht sollte interaktiv, kollaborativ und benutzerfreundlich sein und verschiedene Tools und Plattformen wie SQL, Python, R, Spark oder Tableau unterstützen. Sie sollten auch die Aspekte der Datenvisualisierung, des Data Storytelling und der Data Governance der Datenanalyse- und Explorationsebene berücksichtigen.

4 Datenmodellierung und Engineering

Die vierte Komponente einer Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI ist die Datenmodellierungs- und Engineering-Schicht. Hier erstellen, trainieren, testen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen und KI, die die Daten nutzen und intelligente Lösungen bereitstellen. Eine Datenmodellierungs- und Engineering-Schicht sollte agil, robust und reproduzierbar sein und verschiedene Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn oder Keras unterstützen. Sie sollten auch die Aspekte der Modellauswahl, der Modellvalidierung, der Modelloptimierung und der Modellüberwachung der Datenmodellierungs- und Engineering-Ebene berücksichtigen.

5 Datenverbrauch und -bereitstellung

Die fünfte Komponente einer Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI ist die Datenverbrauchs- und -bereitstellungsschicht. Hier stellen Sie die Daten, die Modelle für maschinelles Lernen und KI den Endbenutzern und Anwendungen zur Verfügung und ermöglichen es ihnen, die Daten und Erkenntnisse zu nutzen und darauf zu reagieren. Eine Datennutzungs- und -bereitstellungsschicht sollte schnell, zuverlässig und sicher sein und verschiedene Formate und Kanäle unterstützen, z. B. Dashboards, Berichte, APIs oder Webanwendungen. Sie sollten auch die Aspekte Datenqualität, Datenschutz, Datenethik und Datenfeedback der Datennutzungs- und -bereitstellungsebene berücksichtigen.

6 Herausforderungen und Best Practices für die Datenarchitektur

Die letzte Komponente einer Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI ist die Ebene der Herausforderungen und Best Practices für die Datenarchitektur. Hier identifizieren und adressieren Sie die allgemeinen Herausforderungen und Fallstricke, die sich beim Entwerfen und Implementieren einer Datenarchitektur für maschinelles Lernen und KI ergeben, und befolgen die Best Practices und Standards, die den Erfolg und die Nachhaltigkeit der Datenarchitektur sicherstellen. Zu den häufigsten Herausforderungen und Best Practices gehören Datenverfügbarkeit, Datensicherheit, Datenqualität, Data Governance, Datenskalierbarkeit, Dateninteroperabilität, Datenausrichtung, Datenexperimente, Datendokumentation und Datenzusammenarbeit.