数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第二部分：数据工程在可扩展性中的作用

数据工程是数据科学的一个分支学科，在解决我们在上一节中提到的可扩展性挑战方面发挥着至关重要的作用。如果一个组织实施了正确且强大的数据工程实践，它可以简化整个人工智能生命周期并很快消除潜在的障碍。这是因为他们将从开发开始就确保采用有关数据处理工作流、资源利用和大规模数据集管理的最佳实践。数据工程解决构建可扩展 AI 系统挑战的三个关键方法如下：

1. 数据预处理：数据工程的一个关键方面是数据预处理。正如此阶段的名称所暗示的那样，它涉及清理、转换和准备原始数据以供分析和建模。规范化、特征缩放和异常值检测等数据预处理技术可帮助我们提高数据的质量和一致性，从而使其更适合 AI 应用程序提取和理解。

2. 数据管道和工作流：数据工程包括数据管道和工作流的设计和实施。这指的是自动化数据提取、数据处理和数据存储过程的逻辑结构。最终，数据管道和工作流的存在使组织能够有效地处理来自各种来源的数据流。这反过来又确保了 AI 系统能够及时可靠地访问数据。

3. 性能优化：数据工程利用数据分区、索引和缓存等复杂程序。这提高了 AI 系统的性能和可扩展性。因为通过优化数据存储和检索过程，组织可以最大限度地减少系统延迟并提高吞吐量，从而使 AI 应用程序能够随着数据量的增长而无缝扩展。因为无论系统负载如何，用户体验和速度都将保持一致。

数据工程对于打造能够不断发展的人工智能系统至关重要。它通过提供经过清理并准备好进行训练和分析的数据来帮助人工智能算法和模型。每个组织都可以通过投资强大的数据工程流程来克服扩展问题，因为这可以保证最大限度地提高其人工智能计划的性能。

案例研究和示例

为了更深入地了解数据工程在构建可扩展 AI 系统中所发挥的作用的实际用例，我们将继续分析两个案例研究。

案例研究1：亚马逊

截至 2024 年，亚马逊是世界上最大的在线零售商。亚马逊每月的网站访问量约为 20 亿次。这相当于每天约有六千六百万 (66000000) 名访客。他们的系统能够处理如此多的客户并为每个客户提出个性化推荐的唯一方法是他们利用数据工程技术来提高推荐引擎的可扩展性。亚马逊的推荐系统是其客户体验的关键组成部分。该平台严重依赖其 AI 推荐系统，因为它通过基于个人用户行为和人口统计数据的个性化建议来推动其销售额的很大一部分。为了实现这一目标，亚马逊采用了广泛的数据预处理管道来清理和转换大量用户交互数据。此外，他们使用 Hadoop 和 Spark 等技术优化数据存储和检索过程，从而能够高效处理大量数据。因此，亚马逊可以为每个客户提供更准确、更个性化的推荐，从而提高用户满意度并增加销售额。最终，数据工程技术堆栈使数十万个客户兴趣和行为能够被提取、存储、处理并转化为可操作的见解。它是数据工程技术堆栈，可以吸收、存储、处理数十万客户的兴趣和行为并将其转化为可操作的见解。它是数据工程技术堆栈，可以吸收、存储、处理数十万客户的兴趣和行为并将其转化为可操作的见解。

案例研究2：梅奥诊所

美国知名医疗服务提供商梅奥诊所已实施先进的数据工程实践，以提高其预测分析平台的可扩展性。通过建立强大的数据管道并整合来自电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备和医学影像等不同来源的数据，梅奥诊所可以分析每位患者的实时数据。该组织利用数据工程技术来维护数据质量、一致性和完整性，这对于在处理敏感健康信息时进行准确的预测建模至关重要。通过结合尖端的数据工程实践，梅奥诊所能够及时向医疗服务提供商提供见解，从而改善患者的治疗效果并降低成本。例如，他们的人工智能系统可以预测患者病情恶化，从而实现早期干预并加强患者护理

人工智能中有效的数据工程策略

盈利能力和长期可持续性是每个组织的首要任务。为了实现可扩展性和成功，组织必须实施强大的数据工程实践。因为这些实践对于 AI 计划的成功至关重要。组织可以采用各种策略和方法来设计和实施针对其特定需求和要求的有效数据工程解决方案。有效的 AI 数据工程的四个主要策略如下，开发团队应努力实施这些策略：

优先考虑数据质量和一致性

· 开发团队应该实施数据验证检查。

· 他们应该使用数据清理程序并确保数据治理政策得到更新并符合行业标准。

· 确保数据准确、可靠且更新，以供 AI 系统和产品使用。

利用可扩展技术

· 开发团队应该使用基于云的数据仓库、数据湖和分布式计算框架。

· 该团队应该开发能够处理大量数据并支持人工智能模型计算需求的工作流程。

采用模块化和可扩展的方法

· 团队应该设计可重复使用的组件和工作流程。

· 构建灵活且可扩展的数据管道，可以根据需要进行调整和扩展。

投资持续监控和优化

· 团队应持续监控数据工程管道和系统，以确保一切按预期运行。

· 识别并解决性能瓶颈、数据质量问题和可扩展性挑战，以确保系统在最新版本的工具和数据集上运行。

· 实施强大的监控和警报机制，以确保可靠性和效率。

总之，支持 AI 项目的有效数据工程需要结合技术专业知识、战略规划以及持续的维护和优化。通过采用最佳开发实践并利用流行的可扩展性技术，组织可以构建有弹性且可扩展的数据工程解决方案。这些解决方案为成功的 AI 实施奠定了基础，并保证经得起时间的考验。

未来方向和结论

人工智能和数据工程领域瞬息万变。预测影响人工智能可扩展性的未来趋势和发展非常重要。一个重要趋势是数据量和数据来源的增加，这是由联网设备、数字平台和物联网技术的快速增长推动的。为了保持竞争力，组织需要投资可扩展的数据工程解决方案，以处理日益复杂和多样化的数据。

人工智能技术持续快速发展，数据生成量呈指数级增长。因此，数据工程在开发可扩展的人工智能系统中至关重要，并将继续成为数据驱动决策和创新的支柱

投资强大的数据工程实践和可扩展的基础设施解决方案，可让组织充分发挥其 AI 计划的潜力，并在数字时代推动业务成功。展望未来，数据工程显然将继续成为 AI 开发的关键部分，塑造我们利用数据改变世界的方式。