Af Line Vodby Rasmussen, Principal Consultant og Cedric Wacker, Senior Consultant i Devoteam
Når jeg taler med klienter og forretningsledere ved events, støder jeg gentagne gange på specifikke temaer og mål, som er formet af de hurtige fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) de seneste år.
Disse involverer ofte spørgsmål såsom hvordan man kan bruge data til at drive forretningsinnovation, udnytte avanceret machine learning til at forudsige fremtidig vækst, implementere chatbots eller endda skabe en skræddersyet version af ChatGPT. Hvis du også har stillet nogle af disse spørgsmål, er denne artikel relevant for dig.
TL;DR: Denne artikel forklarer, hvorfor du har brug for en dataplatform som fundament for dine AI-projekter
Sæt scenen
Ligesom en skyskraber har brug for et stærkt fundament for at være stabil og holdbar, leverer dataplatforme både infrastrukturen, værktøjerne og mulighederne til at udnytte dataens kraft. Ved at tilbyde skalerbar beregning og lagring udgør dataplatforme grundlaget for AI-projekter, der gør os i stand til effektivt at indsamle, lagre og analysere store mængder information.
Derudover leverer de den nødvendige beregningskraft til at træne og køre AI-modeller. Denne synergi mellem dataplatforme og AI transformerer industrier og skubber grænserne for, hvad der er muligt inden for teknologi.
Kernen i AI: Datakvalitet og datatilgængelighed
Kernen i ethvert AI-system er data. Succesen hos OpenAI og andre AI-ledere blev drevet ikke kun af algoritmisk innovation, men ved at skalere eksisterende machine learning-metoder med enorme mængder data og beregningskraft. Kvaliteten, diversiteten og volumen af data påvirker direkte ydeevnen af AI-modeller. I bund og grund kan man sige, at kvaliteten af AI-output hænger direkte sammen med kvaliteten af datainput.
Moderne dataplatforme gør os i stand til effektivt at indsamle, lagre, transformere og håndtere store mængder data og håndtere forskellige typer data. Herunder struktureret, semi-struktureret og ustruktureret data, hvilket gør dem alsidige og omfattende.
Disse platforme bringer avancerede datakapabiliteter til både større virksomheder og SMV’er, hvilket tillader kontinuerlig integration af datasæt. Netop dét er afgørende for træning af robuste AI-modeller, der generaliserer godt og præsterer præcist i virkelige scenarier.
Derudover understøtter moderne dataplatforme dataindtagelse og -behandling i realtid, hvilket er afgørende for implementering af AI-modeller, der kræver øjeblikkelig indsigt og handlinger. Uanset om det drejer sig om opdagelse af svindel i realtid i finansielle tjenester, dynamisk prissætning i e-handel eller forudsigelig vedligeholdelse i fremstillingsindustrien, er evnen til at behandle og analysere data i realtid en game-changer.
Dataplatforme leverer den nødvendige infrastruktur til at understøtte disse AI-applikationer i realtid, hvilket sikrer rettidig og præcis beslutningstagning.
Forbedret databehandling og management
Med dette fundament på plads leverer dataplatforme sofistikerede værktøjer til databehandling og management, hvilket er essentielt for at forberede data til AI-applikationer. De tilbyder kapabiliteter som data cleansing, transformation og berigelse, hvilket sikrer, at de data, som AI-modellerne bliver fodret med, er af høj kvalitet.
Avancerede funktioner som real-time databehandling og automatisering forbedrer yderligere effektiviteten af data workflows. Ved at strømline disse processer reducerer dataplatforme den tid og indsats, der kræves for at forberede data, hvilket gør det muligt for både virksomheder og SMV’er at fokusere mere på at bygge og forbedre AI-modeller.
Denne effektive håndtering og forberedelse af data er kritisk for at udvikle AI-systemer, der leverer nøjagtige og pålidelige resultater.
u003ch2u003eSådan skaber din virksomhed en sikker og velinformeret AI-assistentu003c/h2u003ernDette white paper giver dig indsigt i nogle af de fordele din forretning kan få ved at skabe jeres egen AI-assistent og en trin-for-trin guide til, hvordan du gør i praksis.
Skalerbarhed og fleksibilitet
En af de mest fremtrædende egenskaber ved moderne dataplatforme er deres skalerbarhed. Efterhånden som vores data- og AI-projekter vokser i omfang og kompleksitet, bliver behovet for skalerbar datainfrastruktur altafgørende. Dataplatforme kan skalere både horisontalt og vertikalt, hvilket imødekommer stigende datamængder og behandlingskrav.
Horisontal skalering involverer tilføjelse af flere maskiner til at håndtere data- og behandlingsopgaver, mens vertikal skalering forbedrer kapaciteten af eksisterende maskiner. Denne skalerbarhed er afgørende i betragtning af de enorme mængder data, der skal integreres, transformeres og håndteres, som fremhævet i det forrige afsnit.
Derudover sikrer skalerbare dataplatforme, at vores AI-systemer kan håndtere datainput i stor skala og fortsætte med at præstere optimalt, når vi udvider vores AI-initiativer. Denne fleksibilitet og robusthed er essentielle for at udvikle og vedligeholde effektive, højtydende AI-løsninger.
Integration med avancerede analyse- og maskinlæringsværktøjer
Dataplatforme er ikke bare depoter til opbevaring af data; de er integrerede økosystemer, der understøtter avanceret analyse og maskinlæring (ML). Mange dataplatforme kommer med indbyggede ML-biblioteker og -rammer, hvilket muliggør problemfri integration mellem datalagring, behandling og modellering.
Denne integration forenkler arbejdsgangen for data scientists, hvilket gør dem i stand til at træne, validere og implementere AI-modeller inden for det samme miljø. Efter at have arbejdet som data scientist i mindre modne tider, kan jeg bekræfte den enorme værdi af at have alle disse muligheder samlet ét sted uden at skulle flytte data mellem forskellige systemer.
Dataplatforme tilbyder desuden ofte support til populære AI- og ML-værktøjer såsom feature stores, eksperimentsporing og modelregistre. Dette fremmer et samarbejdsvilligt og fleksibelt udviklingsmiljø, der overholder MLOps best practices.
Ved at strømline denne end-to-end proces for modeludvikling og implementering, forbedrer disse platforme effektivitet og produktivitet, hvilket gør det muligt for data scientists og ingeniører at fokusere på innovation og forbedring af modellens ydeevne.
Dataplatforme og AI fremmer innovation og vækst
Kombinationen af robuste dataplatforme og AI driver innovation på tværs af industrier. Ved at frigøre potentialet af data kan vi afdække nye forretningsmuligheder, optimere driften og forbedre kundeoplevelsen.
Dataplatforme giver os mulighed for at eksperimentere med AI, iterere hurtigt og lancere innovative løsninger hurtigere. Denne agilitet og innovation er afgørende for at forblive konkurrencedygtige i en stadig mere datadrevet verden.
Opsummering
Dataplatforme er de glemte helte, der driver AI-revolutionen. Deres evne til effektivt at håndtere, behandle og skalere data, sammen med levering af den nødvendige beregningskraft, værktøjer og rammer, lægger grundlaget for succesfulde AI-applikationer.
Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, vil betydningen af robuste dataplatforme kun vokse. Det gør dem uundværlige for enhver organisation, der ønsker at udnytte AI’s fulde potentiale. At favne avancerede dataplatforme er ikke bare en teknologisk opgradering; det er et strategisk skridt, der placerer os helt forrest, når det kommer til innovation og vækst i AI-æraen.
Er du klar til at påbegynde din egen AI-rejse med en moderne dataplatform? Hvis du har spørgsmål til artiklen eller ønsker at tale med os om dataplatforme og AI, er du velkommen til at kontakte os ved at bruge kontaktformularen herunder.