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基于生成人工智能的数据工程

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数据工程是设计、构建和维护数据基础设施和管道的实践,用于收集、存储和转换数据以供分析。它提供了支持提取、转换、加载、报告分析和数据科学活动的基础数据基础架构和流程。

我相信生成式人工智能有可能显著提高生产力,并在整个数据生命周期中带来变革性的变化,从而极大地影响数据工程师的工作。通过自动化和优化数据处理和管理的各个方面,生成式人工智能可以简化操作,减少手动工作量,并实现更高效和创新的方法来应对数据挑战。

以下是我认为生成式人工智能可以产生重大影响的很多领域:-

自动化数据库模式发现和映射

架构爬网和编目:GenAI 解决方案应该能够读取现有数据库以对其架构进行编目。这包括表、视图、索引、键、约束和关系。

数据类型映射:迁移到新的数据库系统时,GenAI 解决方案必须为源数据库和目标数据库之间不同的数据类型提供映射建议。这确保了目标数据库功能的兼容性和最佳利用率。

数据分析:除了结构之外,Gen AI 还应该能够分析这些架构中的数据,以了解数据分布、可空性、唯一性和典型值。这有助于在 ETL 过程中做出有关数据转换和清理的明智决策。

影响评估的预测分析:Gen AI 应该能够预测架构更改对整个数据库系统和应用程序的影响。这包括 ETL 过程中的性能影响、潜在的查询失败或数据完整性问题。

模式识别和异常检测

模式识别和异常检测:识别数据库架构中的常见模式、标准和异常。例如,它需要检测异常的命名约定、缺少索引或不遵循整体架构模式的外键关系。

数据清理:通过识别和纠正数据中的错误来协助数据清理。这可能包括标准化数据格式、更正拼写错误、填写缺失值或解决重复项等任务。

识别异常值和异常:人工智能算法特别擅长发现与既定模式明显偏离的异常值或异常。这在欺诈检测、系统运行状况监视或识别数据错误等方案中至关重要。

针对已知模式进行验证:AI 可以根据已知模式验证新数据,以确保其与预期的格式或分布保持一致。这在自动数据输入系统或物联网数据流中特别有用

数据映射和转换协助

自适应映射和转换逻辑: GenAI 应该通过从现有的 ETL 脚本和数据库模式中学习来建议映射和转换逻辑。

兼容的数据转换和质量增强: 应用数据转换规则,将数据从源格式转换为与 Snowflake(目标)兼容的格式、异常值和重复记录。

处理复杂的数据结构:AI 算法可以识别和处理复杂的数据结构,例如嵌套的 JSON 对象或数组,这些结构可能存在于现代数据库或数据流中

从用户反馈中学习:当用户验证或调整 AI 建议的映射时,AI 系统可以从这些反馈中学习并改进其未来的建议

语义匹配:除了结构匹配之外,人工智能还可以通过理解数据的上下文和含义来执行语义匹配。例如,它可以识别一个数据库中的“DOB”字段对应于另一个数据库中的“DateOfBirth”字段。

自动生成 ETL 管道代码

代码生成:GenAI 可以为 ETL 流程生成样板代码,根据特定的数据库模式进行定制。AI 可以优化加载过程,以利用 Snowflake (Target DB) 的功能和性能特征。

API 集成:如果数据源提供用于数据访问的 API,AI 可以生成代码来集成这些 API,甚至可以处理身份验证、分页和速率限制等方面。

自动测试代码生成:AI 还可以为 ETL 管道生成测试脚本,确保管道的每个组件都能按预期正常运行。

数据质量检查:AI 可以在 ETL 管道中包含数据质量检查,自动生成代码以检测和处理异常、重复和不一致。

反馈循环集成:可以将 AI 系统设计为从 ETL 管道的性能中学习,使用反馈来不断改进代码生成过程,以供将来的迭代使用。

数据治理与合规

自动合规报告:生成式 AI 可以帮助自动创建合规性报告。它可以分析庞大的数据集,以确保根据监管要求跟踪和报告所有必需的数据点。

隐私和安全执行: 生成式 AI 可以识别敏感信息并对其进行分类,确保正确处理。它还可以通过监控数据访问模式来检测潜在的隐私泄露或安全漏洞。

风险评估: 人工智能可以评估与数据处理和合规性相关的风险,为制药公司提供对潜在关注领域的洞察,并帮助他们确定治理工作的优先级。

数据匿名化和假名化: 在共享临床数据或发布结果时,人工智能可以对个人数据进行匿名化或假名化处理,以维护患者的机密性,同时遵守数据保护法规。

使用最近推出的,我可以构建一个专注于数据工程的生成式 AI 应用程序,它已经在我的日常活动中帮助了我:-

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利用这个模型并利用该模型构建一个自定义应用程序,这样我甚至可以调用数据库执行命令,请求 GenAI 暂停某些作业或执行数据库审计,并根据我已经分享的知识生成合规性报告,基本上机会是无限的。