数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第一部分：了解数据工程

最陈词滥调却又最真实的一句话是，技术每天都在变化，影响着一切。人工智能是给全球各行各业带来颠覆的最突出的学科之一。随着计算技术每年都在升级和改进，人工智能 (AI) 技术正在为各个行业开创一个创新的新时代。从医疗保健和健康到金融和制造业，人工智能解决方案正在以前所未有的方式改变企业运营、提供见解和做出明智决策的常态。然而，要想在全球范围内发挥作用，人工智能需要大量数据来学习和训练。因此，坚实的数据工程基础对于每个成功的人工智能应用都至关重要。

数据工程对于 AI 开发至关重要，因为它为AI 系统高效运行和有效扩展提供了必要的基础。它涵盖用于管理、组织和准备数据以供分析、机器学习和构建可扩展 AI 系统的流程和技术。

在本文中，我们将探讨数据工程在人工智能领域的重要作用。具体来说，我们将研究数据工程如何影响人工智能项目的成功和可扩展性。了解数据工程的基本原理和实践使组织能够优化其人工智能计划的成功，从而促进现代时代的创新。我们将共同深入探讨数据工程的复杂性及其对构建可扩展人工智能系统的影响。

了解数据工程

Atuzie J. (2023)认为，数据工程对于任何 AI 项目的成功都至关重要。它确保用于分析和模型训练的数据结构良好、干净且易于开发团队和利益相关者访问。数据工程涉及设计、构建和维护数据管道和系统，使数据从各种来源流向 AI 应用程序。如果管道损坏或运行不畅，则可能导致 AI 系统和产品失败。数据工程的五个关键组成部分包括：

1. 数据提取：此组件包括负责从各种外部/内部来源(例如数据库、API 和实时流)收集数据的所有流程和技术。此组件的目标是确保准确高效地捕获数据以供进一步处理。

2. 数据存储：此组件负责使用数据库、数据仓库或数据湖以可靠且可扩展的方式存储所有收集的数据。数据存储的目标是确保数据易于检索且安全。

3. 数据预处理：此组件包括清理和组织原始数据以提高其质量和可用性的子系统。该组件的目标是消除数据中的不一致之处，处理缺失值并标准化特定特征的格式。

4. 数据转换：此组件负责将数据转换为适合分析和机器学习的格式。这包括典型的机器学习操作，例如特征规范化、标准化和独热编码。

5. 数据集成：此组件负责整合来自多个来源的数据以创建统一的数据集。此组件的目标是确保数据一致，并允许对数据集进行全面分析。

值得注意的一点是，数据工程师负责实际设计和实施这些流程。他们(数据工程师)通过利用多种技术工具来高效、有效地处理大量数据。

用于设计和构建这些流程的工具的常见示例包括：

1. 编程语言(Python、Java、Scala)

2. 数据库(PostgreSQL、MySQL、MongoDB)

3. 大数据技术(Apache Hadoop、Apache Spark、Kafka)

因此，我们可以观察到，数据工程专注于数据管理和准备的基础方面。它为可扩展且强大的 AI 系统的开发奠定了基础。因为数据工程就是为 AI/ML 算法准备数据。如果没有适当的数据工程，AI 系统可能无法按预期运行，从而告诉我们 AI 系统的学习质量会很差。最终，这意味着 AI 项目将容易受到数据不一致、质量差和效率低下等问题的影响，从而阻碍系统的可扩展性和有效性，导致其失败或被放弃。

构建可扩展 AI 系统的挑战

在技术和人工智能领域，扩展通常定义如下：

衡量系统响应应用程序和系统处理需求变化而增加或减少性能和成本的能力。当开发团队需要做出扩展其 AI 系统的决策时，他们会面临多项挑战。扩展AI 系统需要仔细考虑、战略规划和明智的决策。一个关键问题是数据管理和处理，这对于 AI 应用程序的运行至关重要。

随着越来越多的人使用人工智能程序，它们需要变得更加复杂和广泛。然而，创建和使用的数据量、多样性和速度必须经历成比例的变化。这就是扩展的本质。这意味着系统的每个部分都需要有能力处理高使用率，无论一天中的什么时间、一个月中的哪一天或一年中的哪个月。人工智能系统需要为全球所有用户提供一致的体验，以确保最佳的用户体验。开发团队在构建可扩展的人工智能系统时面临的四个常见挑战包括：

1. 数据质量和一致性：当开发团队确保用于 AI 模型的数据准确可靠时，就会发生这种情况。数据不准确或不完整可能会导致模型出现偏差和预测不正确，从而产生严重的道德、政治和法律后果

2. 可访问性挑战：当数据难以访问或存储在不同位置(也称为孤立数据)时，AI 工程师很难有效地使用数据。这可能会减慢人工智能生命周期，阻碍 AI 解决方案的开发和部署。

3. 实时处理需求： 在当今世界，使用实时 AI 系统和产品的组织强烈需要持续满足这一需求。随着 AI 在日常业务决策中发挥越来越大的作用，快速处理数据至关重要。传统系统可能难以满足这一要求，导致 AI 系统响应延迟。

4. 模型可扩展性：当开发团队必须确保 AI 模型能够处理更大、更复杂的任务时，就会出现挑战。随着模型变得越来越复杂，它们需要更多的计算能力和改进的算法才能继续表现良好。这带来了时间和成本的限制。

构建可扩展的 AI 系统时遇到的挑战既复杂又固有。它们可能包括数据管理、基础设施可扩展性和算法复杂性。因此，应对这些挑战需要采取一种整体方法，考虑整个系统并整合最佳数据工程实践、可扩展的基础设施解决方案和先进的算法技术。