アーティスト: Keith Belanger アーティスト: Keith Belanger AIのデータエンジニアリングへの最初の干渉は間違いなくありました。データの量、速度、品質、およびガバナンスに対する期待はほぼ一晩で急増し、分析データの時代に設計されたデータワークフローに大きな圧力をかけました。 二番目の混乱は、より静かに起きているので、チームが働くにつれて、 エンタープライズ規模で、AIはDataOpsの基準および制御の実施を自動化する上でますます役割を果たしています。 AI-Ready Dataの提供 AI-Ready Dataの提供 スケールが人間の注意を超えたとき データの信頼性は、伝統的に、何かが消えることに気付く人に依存しています:警告が起きる、ダッシュボードが間違っているか、ダウンストリームチームが問題を示しています。 このアプローチは、システムが小さく、変化が遅い場合に機能するのを見たが、成長に直面して非常に脆弱である。組織がデータチームに絶え間なく変化するシステムを監督し、即座に反応し、一貫して行動するよう求めるにつれて、人間の警戒は解決策でなくなり、責任になる。 企業規模に達すると、パイプラインは一つずつ失敗しなくなります. 小さな変化が揺れ動き、依存性が複雑化します. 誰かが問題に気づく時点で、影響はしばしばすでに広がっています。 DataOps が設計された目的は、システムやプロセスから生じるスケーラブルな信頼性であって、個々のヒーローズムではありません。 アップストリームアップストリーム 最初のAIモデルが出現して以来、データチームは、パイプラインの端にAIをデータ消費者として見てきました。 同じテクノロジーが、高容量、高速で高度に管理されたデータの圧力を高めていますが、今ではそのデータを提供するシステムを構築し、運用するのに役立ちます。 AIは、いくつかの異なる方法でデータ操作をサポートすることができます。パイプラインが進化するにつれてドキュメントを同期するのに役立ちます。システムが過去にどのように失敗したか、あるいは漂流したかを基にテストを提案することができます。 エンジニアを置き換えるのではなく、 自動化のすべての波は、人々が彼らの仕事が最適化されることを恐れています。 イン このフレームアップは、実際のデータシステムで何が壊れているかを省略します。それは、人々が手動で基準を適用し、すべての変更を検証し、すべての依存性を記憶することができると仮定します。 データエンジニア データエンジニア AIは、パターンをスキャンし、一貫性をチェックし、規則を継続的に適用するなど、人々が苦労する重要な分析タスクに取り組むのに適しています。 組織が最初に人間の仕事でなければならない課題を自動化するとき、データエキスパートは、データ製品の設計、妥協の重視、時間の経過とともにシステムの改善など、独自に優れていることを行う自由を得ます。 AIが統治に適合する場所 AI ガバナンスの会話は、モデルが展開された後に起こることに焦点を当てている傾向がありますが、失敗は通常、AI に悪いデータを供給するデータシステムで上流に起因します。 AI による DataOps は、問題を早期に検出し、まず悪いデータが生産に届くのを防ぐことができます。 特定の質問は常にデータ配信のゲートウェイとして役立つべきです。 この変更は実施すべきでしょうか。 データ製品は過去の行動に比べて後退したか? このパイプラインはまだ政策と品質の期待を満たしていますか? 人間はAI規模でこれらの質問に継続的に答えることはできないが、AIはできる。AIにより、チームは定期的なレビューや後期監査に頼るのをやめ、システム化を開始することができます。 . 統治チェック 統治チェック AI-Augmented DataOpsモデル AI拡張型のDataOpsモデルは完全に自律的なシステムとは見えません。 オペレーティングモデルに組み込まれた layered support レイヤーサポート 人間は意図、基準、および許容可能なリスクを定義します。自動化は一貫性と繰り返し性を強化します。AIは分析、推奨、および早期警告を追加し、チームが問題をより早く見て、それらについてより明確に推論するのを助けます。 AIは、盲点を減らすことによって信頼性を向上させ、責任をどこに属するかを維持します。 AIがデータ操作を実行する際に参加すると、いくつかの変化が起こります。 問題は、修正するのが安いときに早めに捕まります。 レビューは機械的なチェックではなく、意図と影響に焦点を当てています。 ドキュメンタリーは現実に近い。 チームは反応する時間を減らし、改善する時間を増やします。 目標は、変化と需要が加速するにもかかわらず、予測可能な速度でAI準備データを提供するデータシステムです。 データエンジニアリングにおけるAIの役割を再考する データエンジニアリングの未来は、そのデータ操作がどれほど信頼性が高いかによって定義されるだろう。 これは、データライフサイクルを通じて規律、一貫性、信頼を強化する参加者としてAIを扱うことを意味します。 データ製品 データ製品 この瞬間は、AIを下流のAI消費者以上に認識することを求めます。 今こそ、規律を強化し、表面リスクを早期に適用し、システムを規模で信頼できるようにできるパートナーとしてAIをデータ操作に導入する時が来た。
