Zentrale Herausforderungen bei der Nutzung von Echtzeitdaten

Die Analyse von Echtzeitdaten stellte für diejenigen, die mit ML-Modellen arbeiten, schon immer eine Herausforderung dar, da sie die Genauigkeit ihrer Schlussfolgerungen mithilfe der neuesten Daten verbessern möchten.

Nur KI und ML können große Mengen an Streaming-Daten sinnvoll verarbeiten, da Echtzeitdaten für eine manuelle Analyse oder herkömmliche Software zur Datenorganisation zu schnell bereitgestellt werden. Obwohl die Arbeit mit Echtzeitdaten eine der wertvollsten Anwendungen von ML-Modellen ist, wirft sie für diejenigen, die das Tool für die Datenanalyse nutzen möchten, mehrere Fragen auf.

Als nächstes besprechen wir einige der wichtigsten Herausforderungen, mit denen diejenigen konfrontiert sind, die versuchen, Echtzeitdaten zu nutzen, und mögliche Wege, diese zu überwinden.

In welchen Anwendungsfällen Unternehmen sie benötigen Streaming-Daten anstelle von Batch-Daten verwenden? Insgesamt können Datenströme für die automatisierte Entscheidungsfindung in Echtzeit verwendet werden, was die Nutzung von Modellen des maschinellen Lernens in einer Produktionsumgebung für komplexe Datensätze beinhalten kann. Beispiele hierfür sind algorithmischer Handel im Hochfrequenzhandel, Anomalieerkennung bei medizinischen Geräten, Intrusion Detection in der Cybersicherheit oder E-Commerce-Konvertierungs-/Aufbewahrungsmodelle. Daher fällt die Arbeit mit Batch-Daten unter „alles andere“, wo Entscheidungsfindung und Kontext in Echtzeit nicht so wichtig sind wie die Analyse großer Datenmengen. Daher fällt die Arbeit mit Batch-Daten in die Kategorie „Alles andere“, bei der Entscheidungen und Kontext in Echtzeit nicht wichtig sind, sondern große Datenmengen analysiert werden. Beispiele hierfür sind Bedarfsprognosen, Kundensegmentierung und Multi-Touch-Attribution.

Herausforderungen bei der Verwendung von Echtzeitdaten

Während die Verwendung von Echtzeitdaten zum Trainieren von ML-Modellen auf kontinuierlichen Datenströmen den Vorteil hat, dass sie sich schnell an Änderungen anpassen und speichern können Beim Datenspeicherplatz gibt es auch Herausforderungen. Die Konvertierung des Modells in Echtzeitdaten kann zusätzlichen Aufwand verursachen und möglicherweise keine idealen Ergebnisse liefern, wenn diese Herausforderungen nicht ordnungsgemäß berücksichtigt werden.

Definition von Echtzeit

Der Umgang mit Echtzeitdaten stellt mehrere Herausforderungen dar, die erste ist die Konzept der Echtzeitdaten selbst. Unterschiedliche Menschen verstehen das Wort „Echtzeit“ unterschiedlich. In einer Analyseumgebung denken einige möglicherweise, dass Echtzeit bedeutet, sofort Antworten zu erhalten, während es anderen nichts ausmacht, ein paar Minuten von der Datenerfassung bis zur Antwort des Analysesystems zu warten.

Diese unterschiedlichen Definitionen von Echtzeit können zu unklaren Ergebnissen führen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem sich die Erwartungen und das Verständnis des Managementteams von Echtzeitanalysen von denen unterscheiden, die es implementieren. Unklare Definitionen führen zu Unsicherheit über potenzielle Anwendungsfälle und Geschäftsaktivitäten (aktuell und zukünftig), die angegangen werden können.

Konstante Datengeschwindigkeiten und Kapazitätsänderungen

Im Allgemeinen sind Echtzeitdaten nicht konsistent Geschwindigkeit ​​oder Volumenströme, und es ist schwierig vorherzusagen, wie sie sich verhalten werden. Im Gegensatz zur Verarbeitung von Batch-Daten ist es unpraktisch, Aufgaben ständig neu zu starten, bis ein Fehler in der Pipeline entdeckt wird. Da die Daten ständig fließen, können Fehler bei der Verarbeitung einen Dominoeffekt auf die Ergebnisse haben.

Die begrenzte Natur der Echtzeit-Datenverarbeitungsphase erschwert zusätzlich die Standardverfahren zur Fehlerbehebung. Auch wenn Tests möglicherweise nicht jeden unerwarteten Fehler erkennen, können neuere Testplattformen Probleme besser regulieren und entschärfen.

Datenqualität

Die Gewinnung nützlicher Erkenntnisse aus Echtzeitdaten hängt auch von der Qualität der Daten ab . Ein Mangel an Datenqualität kann sich auf den gesamten Analyse-Workflow auswirken, ebenso wie eine schlechte Datenerfassung die Leistung der gesamten Pipeline beeinträchtigen kann. Es gibt nichts Schlimmeres, als aus falschen Daten geschäftliche Schlussfolgerungen zu ziehen.

Durch die Aufteilung der Verantwortung und die Demokratisierung des Datenzugriffs kann ein starker Fokus auf Datenkorrektheit, Vollständigkeit und Vollständigkeit erreicht werden. Eine effektive Lösung stellt sicher, dass jeder in jeder Funktion den Wert korrekter Daten erkennt und ermutigt ihn, Verantwortung für die Aufrechterhaltung der Datenqualität zu übernehmen. Um sicherzustellen, dass nur vertrauenswürdige Datenquellen verwendet werden, müssen außerdem automatisierte Verfahren verwendet werden, um ähnliche Qualitätsrichtlinien auf Echtzeitdaten anzuwenden, da dies unnötigen Analyseaufwand reduziert.

Verschiedene Datenquellen und -formate

Aufgrund der Vielfalt der Datenformate und der zunehmenden Anzahl von Datenquellen können Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines auf Schwierigkeiten stoßen. Im E-Commerce beispielsweise verfolgen Aktivitätsüberwachungstools, elektronische Aktivitätstracker und Verbraucherverhaltensmodelle alle Webaktivitäten in der Online-Welt. Ebenso werden in der Fertigung verschiedenste IoT-Geräte eingesetzt, um Leistungsdaten verschiedener Geräte zu sammeln. Alle diese Anwendungsfälle verfügen über unterschiedliche Datenerfassungsmethoden und häufig auch unterschiedliche Datenformate.

Aufgrund dieser Datenänderungen können API-Spezifikationsänderungen oder Sensor-Firmware-Updates zu Unterbrechungen beim Echtzeit-Datenstreaming führen. Um fehlerhafte Analysen und potenzielle zukünftige Probleme zu vermeiden, müssen Echtzeitdaten Situationen berücksichtigen, in denen Ereignisse nicht aufgezeichnet werden können.

Veraltete Technologie

Verschiedene neue Informationsquellen bereiten Unternehmen Probleme. Der Umfang aktueller Prozesse zur Analyse eingehender Daten ist erheblich gewachsen. Das Sammeln und Aufbereiten von Informationen mithilfe eines Information Lake vor Ort oder in der Cloud erfordert möglicherweise mehr Tests als erwartet.

Das Problem ist größtenteils auf die Verwendung veralteter Systeme und Technologien zurückzuführen, die eine ständig wachsende Armee qualifizierter Informationsdesigner und -ingenieure erfordern, um Informationen zu erfassen und zu synchronisieren und die Inspektionspipelines zu erstellen, die für die Übermittlung von Informationen an Anwendungen erforderlich sind.

Angesichts der besonderen Herausforderungen bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten müssen Unternehmen überlegen, welche Tools ihnen dabei helfen, KI- und ML-Modelle am effektivsten bereitzustellen und zu verwalten. Ideal wäre eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es jedem im Team ermöglicht, Echtzeitmetriken und -analysen zu nutzen, um die ML-Leistung zu verfolgen, zu messen und zu verbessern.

Grundlegende Observability-Funktionen wie Echtzeit-Audit-Trails der in der Produktion verwendeten Daten können Teams dabei helfen, die Grundursachen von Problemen leicht zu identifizieren. Letztendlich kann die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens von seiner Fähigkeit abhängen, mithilfe von Datenverarbeitungspipelines, die für große Datenmengen optimiert sind, umsetzbare Geschäftserkenntnisse aus Echtzeitdaten abzuleiten und gleichzeitig Einblick in die Modellleistung zu gewähren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZentrale Herausforderungen bei der Nutzung von Echtzeitdaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!