AI准备好的数据

在定义AI-Ready数据之前，我们需要理解它需要满足的关键要求：

1. 易于解释和推理：数据科学家（或LLM）能够轻松理解并推断出数据的意义。

2. 易于查询和特征工程：数据不应需要繁琐的预处理工作。

3. 准确性高：确保数据用于预测时具有高度准确性。

这些要求构成了数据真正具备AI-Ready的基础。接下来，我们将探讨这些要求如何转化为AI-Ready数据的具体特性。

简单来说，AI-Ready数据是结构化且高质量的信息，能够轻松用于训练机器学习模型并运行AI应用，同时无需过多的工程投入。

它具有以下特性：

1. 全面的元数据和文档：这应至少包括数据schema和语义。这对数据科学家和LLM而言至关重要，以便它们能够有效工作。

2. 干净且结构良好的数据：这使得数据易于查询和特征工程。 schema和dbt模型是关键，确保数据科学家和数据科学代理能够快速高效地进行计算。特别是dbt模型会将数据聚合到不同的高度，使数据科学家只需选择合适的高度即可，而无需自行进行复杂的聚合。

3. 清晰的 lineage和验证：这些对于确保数据准确性至关重要。随着公司对AI决策透明性的需求增加，整个lineage需要可审计，以便向客户和审计员解释其AI基于什么数据做出了哪些决策。

深入探讨这一概念时，Snowplow的Yali Sassoon最近描述了AI-Ready数据对采用AI解决方案的企业的重要性：

1. 特征建模简便：数据以一种使得生成机器学习算法所需特征无需大量准备的方式结构化。这节省了数据准备阶段的时间和资源。

2. 在多个数据仓库中一致性：同一数据可以交付到多个数据仓库用于历史数据分析，同时也可以用于实时数据流的即时使用。这种一致性消除了从模型训练历史数据到当前数据应用的过渡挑战。

3. 内置数据质量：AI-Ready数据经过验证，确保结构和语义正确，为您提供了一个高质量数据的信心保证。这是构建可靠AI模型的关键。

4. 全面的元数据和lineage：这种数据使数据科学家能够访问详细信息，包括数据的来源、转换及其意义。这种透明度有助于更好地理解和开发准确的模型。

5. 与dbt模型兼容：AI-Ready数据与Snowplow提供的dbt模型无缝集成，您可以直接使用输出用于机器学习算法。

这些特性共同作用，使AI-Ready数据更易于使用和可访问性更高，对于数据科学家和AI从业者而言。

为什么AI-Ready数据如此重要？

如果没有它，公司很难在采用AI方面取得成功。

企业需要优先创建并维护AI-Ready数据。以下是原因：

1. 加速AI开发：正如之前提到的，AI-Ready数据帮助数据科学家减少准备数据的时间，更多地投入到模型开发和优化中。这种加速尤其重要，尤其是在竞争激烈、致力于交付AI驱动解决方案的时代。

2. 提高模型准确性：这是显而易见的——高质量、结构良好的数据导致更准确的AI模型。只有使用AI-Ready数据，您的组织才能创建更可靠的预测模型并做出更明智的决策。

3. 简化机器学习操作（MLOps）流程：历史和实时数据流的一致性允许您简化机器学习操作流程（MLOps）。这种无缝过渡从模型训练到部署可以帮助您更高效、更有效地实施AI。

4. 成本降低：通过减少工程师对数据准备的需求，您可以降低AI项目成本。

5. 完善的数据治理：AI-Ready数据具有全面的元数据和lineage信息，帮助您改善数据治理。这也有助于提高审计能力和透明度，对于向客户和审计员解释AI决策至关重要。

6. 未来化：Snowplow等公司已经在考虑使其数据Gen-AI-ready，以便其客户能够采用最新的人工智能技术。

目前，数据科学家平均花费约39%的时间在数据准备和清洁上。显然，AI-Ready数据可以减少数据科学家花费在准备数据上的时间。

要总结一下，AI-Ready数据不仅仅是一个 buzzword。对于任何企业来说，它都是充分利用人工智能潜力的关键优势。

通过确保数据结构化、一致且具有丰富的元数据，您可以加速企业在AI中的采用，提高模型准确性，并简化MLOps流程。

人工智能将继续发展。现在是投资于AI-Ready数据的时候了，以便您的组织能够准备好未来的新技术。

无论您是从零开始采用AI还是希望增强现有能力，AI-Ready数据都是一个战略性的举措，将带来效率、创新和最重要的竞争优势的收益。

想要开始使用AI-Ready客户数据？联系我们即可了解Snowplow如何通过下一代客户数据基础设施创建和维护最高质量的AI-Ready数据。