Od produktów danych do zaufanych spostrzeżeń — digna uzupełnia Teradata w budowaniu niezawodnych fundamentów AI 

Paradoks niezawodności AI, o którym nikt nie mówi 

Oto prawda, która nie daje spać liderom danych: organizacje wydają miliony na infrastrukturę AI, zatrudniają najlepszych naukowców danych i inwestują w najnowocześniejsze platformy uczenia maszynowego. Jednak według badań Teradata, nawet 80% inicjatyw AI nigdy nie trafi do produkcji. I tu jest haczyk — nie dlatego, że modele są źle zaprojektowane. 

Winowajca? Dane kłamie. 

Obserwowaliśmy to wiele razy. Gigant detaliczny buduje wyszukany model prognozowania popytu, tylko po to, by odkryć trzy miesiące po wdrożeniu, że krytyczny zbiór danych od dostawcy przychodził sześć godzin później każdego wtorku. Firma z sektora usług finansowych wdraża system wykrywania oszustw, który nagle zaczyna oznaczać legalne transakcje, ponieważ nikt nie zauważył subtelnej zmiany w schemacie w procesie przetwarzania płatności. Model oceny ryzyka firmy ubezpieczeniowej zaczął wydawać dziwne prognozy, ponieważ problem z jakością danych wkradł się do jej bazy danych roszczeń dwa tygodnie temu i nikt o tym nie wiedział, dopóki klienci nie zaczęli narzekać. 

To jest podstawowy problem współczesnej AI w przedsiębiorstwach. Nauczyliśmy się budować wyszukane modele. Opanowaliśmy algorytmy, architektury, wzorce wdrażania. Ale fundamentalnie zawiedliśmy w zapewnieniu, że dane karmiące te modele są zaufane, terminowe i spójne. 

Mandat Produktu Danych: Nowoczesna jednostka wartości danych 

Branża skonsolidowała się wokół potężnego konceptu: Produkty Danych. To nie są tylko tabele czy raporty. To starannie przygotowane, dobrze udokumentowane i gotowe do użytku aktywa danych, zaprojektowane do konsumpcji przez aplikacje dalsze, zespoły analityczne i—co istotne—modele AI. Myśl o nich jak o nowoczesnej jednostce dostarczania danych, w pełni z SLA, własnością i jasnymi interfejsami. 

Ale tutaj teoria spotyka się z surową rzeczywistością. Bez zaufanego fundamentu — bez absolutnej pewności, że twoje produkty danych są dokładne, kompletne i terminowe — stają się one czymś znacznie bardziej niebezpiecznym niż bezużyteczne. Stają się pewnymi błędnymi wejściami, które zatruwają systemy AI na dużą skalę. 

Rozważ, co się dzieje, gdy model AI korzysta z wadliwego produktu danych. Nie tylko przypadkowo się nie udaje; zawodzi systematycznie. Uczy się niewłaściwych wzorców. Tworzy pewne prognozy oparte na zniekształconych sygnałach. A ponieważ model działa z prędkością maszyny w milionach transakcji, zanim ludzie zauważą problem, szkoda zdążyła już się pomnożyć wprost proporcjonalnie. 

Dlatego też podejście produktów danych wymaga więcej niż tylko dobrych intencji i dokumentacji. Wymaga zaangażowania na poziomie infrastruktury w niezawodność danych, które nadąża za wolumenem, szybkością i złożonością współczesnych danych w przedsiębiorstwach. 

Wyzwanie skali: Gdzie umierają podejścia manualne 

Stwórzmy obraz tego, co oznacza "skala przedsiębiorstwa" dla organizacji działających na platformach takich jak Teradata VantageCloud. Mówimy o petabajtach danych - nie w jakiejś odległej przyszłości, ale teraz, dziś. Mówimy o tysiącach ciągle działających potoków danych, które napędzają setki krytycznych aplikacji biznesowych i modeli AI wpływających bezpośrednio na przychody, ryzyko i doświadczenia klienta. 

Na tej skali tradycyjne podejścia do jakości danych całkowicie zawodzą. Ręczne profilowanie danych? Potrzebowałbyś armii analityków pracujących bez przerwy tylko po to, by przejrzeć ułamek twoich tabel. Walidacja oparta na regułach? Stale gonisz za zmianami w logice biznesowej, zwiększającymi się źródłami danych oraz proliferującymi przypadkami brzegowymi szybciej, niż zespoły mogą pisać reguły. 

Matematyka skali działa przeciwko tobie. Jeśli masz 10 000 tabel danych, a każda tabela ma średnio 50 kolumn, to 500 000 potencjalnych punktów awarii. Jeśli każda kolumna może doświadczyć tuzina różnych rodzajów anomalii (wartości null, wartości odstające, zmiany dystrybucji, opóźnienia czasowe, zmiany schematów), masz do monitorowania sześć milionów potencjalnych problemów. A to zanim uwzględnimy relacje między tabelami, zależności czasowe, efekty kaskadowe. 

Żaden zespół ludzki - niezależnie od umiejętności, jak dobrze wyposażony - nie może zapewnić pokrycia, prędkości i spójności wymaganych do utrzymania danych AI na tej wielkości. Dlatego nasza integracja z Teradata nie jest tylko wygodna — jest strukturalnie konieczna dla przyszłości AI w przedsiębiorstwie. 

Rozwiązanie partnerskie: Zaufane fundamenty AI 

To nie jest historia o dwóch dostawcach integrujących swoje produkty. To historia o rozwiązaniu fundamentalnego problemu w architekturze AI dla przedsiębiorstw: jak zagwarantować niezawodność danych na skali i szybkości wymaganej dla systemów AI w produkcji? 

Fundacja Teradata — Twoje zjednoczone centrum danych dla zaufanego AI 

Myśl o Teradata VantageCloud jako o podłożu — platforma "rekordu złotego", która służy jako jednolite źródło prawdy dla wszystkich operacji danych i AI w przedsiębiorstwie. To nie hiperbola; to architektoniczna rzeczywistość dla wielu największych, najbardziej intensywnych danych organizacji na świecie. 

Co sprawia, że platforma Teradata jest wyjątkowo odpowiednia dla zaufanych fundamentów AI? Trzy podstawowe zdolności: 

• Oszacowana skala ze stałą wydajnością 
  VantageCloud nie tylko przechowuje petabajty, ale sprawia, że te petabajty są zapytalne, analizowalne i użyteczne operacyjnie. Masowo równoległa architektura przetwarzania platformy oznacza, że modele AI mogą trenować na pełnych zbiorach danych, nie tylko próbkach. Produkty danych mogą obejmować pełną historię, nie tylko ostatnie migawki. Ta kompleksowość jest kluczowa, ponieważ modele AI są tylko tak dobre, jak szerokość i głębokość danych, do których mają dostęp. 

  
  

• Elastyczność środowiska hybrydowego 
  Prawdziwe przedsiębiorstwa nie żyją w jednej chmurze ani wyłącznie w środowisku lokalnym. Istnieją w złożonych środowiskach hybrydowych, kształtowanych przez dekady decyzji technologicznych, wymogów regulacyjnych i nabytych historii. VantageCloud spotyka organizacje tam, gdzie są, zapewniając zjednoczony dostęp do danych w chmurze i środowiskach lokalnych, bez wymuszania destrukcyjnych migracji. 

  
  

• Zaawansowana analityka w bazie danych 
  Tutaj robi się interesująco dla obciążeń AI. Analityka Teradata pozwala wykonywać zaawansowane funkcje analityczne i algorytmy uczenia maszynowego bezpośrednio tam, gdzie dane są, eliminując kosztowne i ryzykowne praktyki przenoszenia masowych zbiorów danych do zewnętrznych środowisk przetwarzania. Kiedy modele mogą trenować w bazie danych, znacznie redukujesz opóźnienia, podatność na zagrożenia związane z bezpieczeństwem i złożoność infrastruktury. 

Ten fundament jest silny — ale niekompletny bez jednego krytycznego komponentu: ciągłej pewności, że dane w tym fundamencie pozostają niezawodne. To właśnie wchodzimy my. 

Nasza warstwa niezawodności oparta na AI — gwarantowana jakość na dużą skalę 

W digna zbudowaliśmy naszą platformę od podstaw dla rzeczywistości nowoczesnych przedsiębiorstw napędzanych AI. Nie wymagamy, abyś przenosił dane z Teradata do analizy (niemożliwa propozycja dla organizacji zarządzających petabajtami). Nie wymagamy, abyś ręcznie definiował tysiące reguł walidacyjnych (niemożliwe zadanie na taką skalę). Zamiast tego, przenosimy podejścia natywne dla AI do problemu zapewnienia danych gotowych do AI. 

Autonomiczne wykrywanie anomalii dla produktów danych 
Moduł digna Data Anomalies wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego zrozumienia normalnych wzorców zachowań twoich danych. Uczy się typowych rozkładów, trendów sezonowych, korelacji między metrykami. Następnie ciągle monitoruje odstępstwa, które mogą wskazywać na problemy — wszystko bez potrzeby określania, co "dobre" wygląda z góry. 

Pomyśl o tym, co to oznacza dla masywnego środowiska Teradata. Nowy produkt danych jest publikowany do konsumpcji przez model AI. W ciągu kilku godzin mamy opóźnienia jego charakterystyk. Jeśli jutro ten produkt danych zacznie wykazywać niezwykłe wskaźniki null w kluczowej kolumnie lub jeśli rozkład wartości zmienia sposób niezgodny z historycznymi wzorcami, natychmiast to sygnalizujemy—zanim zdąży on skompromitować modele AI korzystające z niego. 

To nie jest proste monitorowanie progów. Nasza AI rozumie kontekst. Wie, jaka jest różnica między znaczącą anomalią a normalnym sezonowością biznesu. Adaptuje się, gdy twoje dane ewoluują zgodnie z rzeczywistością, więc nie toniemy w fałszywych alarmach. 

Zapewnienie terminowości danych 
Oto coś, co widzimy niedostatecznie często: nawet doskonałe dane stają się bezużyteczne, jeśli przychodzą za późno. Modele AI - zwłaszcza te wspierające decyzje w czasie rzeczywistym, takie jak wykrywanie oszustw, dynamiczne ustalanie cen czy optymalizacja łańcucha dostaw - zależą od świeżości danych z taką samą pilnością, z jaką piloci zależą od aktualnych odczytów wysokości. 

Nasz moduł Data Timeliness monitoruje wzorce przychodzenia danych przez połączenie harmonogramów uczonych przez AI z oczekiwaniami zdefiniowanymi przez użytkownika. Wykrywa opóźnienia, brakujące ładunki lub nieoczekiwane wczesne przybycie, które mogą wskazywać na problemy związane z dostawcą. Dla użytkowników Teradata prowadzących operacje AI o kluczowym znaczeniu dla przedsiębiorstwa oznacza to, że możesz zapewnić, że twoje modele zawsze podejmują decyzje na podstawie aktualnych sygnałów, a nie przestarzałych informacji. 

Współpracowaliśmy z firmą telekomunikacyjną, która zaoszczędziła miliony dzięki tej funkcji. Ich model prognozowania opuszczenia klientów podejmował decyzje na podstawie szczegółów połączeń, które czasami przychodziły kilka godzin później z powodu problemu z integracją z dostawcą. Opóźnienia były na tyle nieregularne, że ręczne monitorowanie ich nie wykrywało, ale wystarczająco regularne, aby pogorszyć dokładność modelu o 12%. Gdy monitorowaliśmy terminowość w ich środowisku Teradata, opóźnienia te stały się natychmiast widoczne, a problem został trwale rozwiązany. 

Zarządzanie i zgodność 
Oto niewygodna rzeczywistość: zaufane AI to nie tylko wymaganie techniczne; to coraz bardziej wymaganie regulacyjne i etyczne. Organizacje muszą wykazać, że ich systemy AI podejmują decyzje oparte na dokładnych, bezstronnych i audytowalnych danych. 

Zapewniamy warstwę observability, która to umożliwia. Każdy produkt danych zasilający twoje modele AI jest dostarczany z szczegółowymi metrykami jakości, informacjami o pochodzeniu i historycznymi zapisami niezawodności. Gdy regulatorzy zapytają "Skąd wiesz, że twój model kredytowy nie jest wpływany przez zniekształcone dane?" masz konkretne, opatrzone stemplem czasowym dowody ciągłego monitorowania i walidacji. 

Nasz moduł Data Validation dodaje kolejny wymiar tutaj, umożliwiając egzekwowanie logiki biznesowej i reguł zgodności na poziomie rekordów. Jest to szczególnie wartościowe dla organizacji w regulowanych branżach, gdzie wejścia modelu AI muszą w sposób wykazywalny spełniać określone kryteria. 

Wykrywanie zmian schematów 
Jednym z najbardziej podstępnych sposobów, w jakie produkty danych zawodzą, są nieoczekiwane zmiany strukturalne. Pojawia się nowa kolumna.  Zmienia się typ danych. Pole wcześniej wymagane staje się opcjonalne. Zmiany te mogą być niewinne z perspektywy administracji baz danych, ale mogą być katastrofalne dla modeli AI oczekujących spójnych schematów wejściowych. 

Nasz śledzienie zmian w schemacie danych nadzoruje strukturalne zmiany w twoich tabelach Teradata, identyfikując modyfikacje zanim przekształcą się w awarie modelu. Ten system wczesnego ostrzegania jest nieoceniony dla utrzymania niezawodności AI w miarę rozwoju twojego majątku danych. 

Architektura techniczna: Jak to naprawdę działa 

Przejdźmy do konkretów dotyczących integracji, ponieważ wyrafinowani liderzy danych słusznie chcą zrozumieć mechanikę. 

Operujemy jako inteligentna warstwa, która bezpośrednio łączy się z twoim środowiskiem Teradata VantageCloud. Kluczowe jest, że nie wymagamy replikacji ani przenoszenia danych. Zamiast tego wykonujemy naszą analizę w bazie danych, wykorzystując moc obliczeniową Teradata do obliczania metryk danych, ustalania baz odniesienia i wykrywania anomalii bez narzutu i ryzyka związanego z przenoszeniem danych. 

Workflow wygląda tak: 

1. Automatyczne odkrywanie: Łączymy się z twoim środowiskiem Teradata i automatycznie odkrywamy tabele, schematy i relacje. Nie jest wymagana rozbudowana ręczna konfiguracja. 

   
   

2. Uczenie się na podstawie baz odniesienia: Dla każdego monitorowanego produktu danych nasza AI analizuje historyczne wzorce, aby zrozumieć normalne zachowanie. Dzieje się to ciągle w tle, efektywnie wykorzystując moc obliczeniową Teradata w okresach niskiego obciążenia. 
    

3. Ciągłe monitorowanie: W miarę przychodzenia nowych danych do Teradata automatycznie je profilujemy, porównujemy z nauczonymi bazami odniesienia, sprawdzamy oczekiwania dotyczące terminowości i walidujemy spójność schematów. Wszystko to dzieje się z jednego intuicyjnego interfejsu użytkownika, który konsoliduje obserwowalność w całym twoim majątku danych. 
    

4. Inteligentne powiadomienia: Gdy wykrywamy problemy — anomalie, opóźnienia, zmiany schematów — powiadamiamy odpowiednie zespoły z notyfikacjami bogatymi w kontekst, które nie tylko wyjaśniają, co się stało, ale dlaczego ma to znaczenie i które systemy dalsze mogą być dotknięte. 
    

5. Pętla zwrotna: W miarę jak problemy są badane i rozwiązywane, ten kontekst trafia z powrotem do naszych modeli, ucząc je na błędach, co czyni przyszłe wykrywanie bardziej dokładnym i zmniejsza liczbę fałszywych alarmów w czasie. 

Ta architektura szanuje realia IT przedsiębiorstw: wymagania dotyczące suwerenności danych, istniejące polityki bezpieczeństwa, ograniczenia sieciowe i konieczność, aby narzędzia współistniały z istniejącą skomplikowaną infrastrukturą. 

Wdrożenie: Jak naprawdę wygląda rozpoczęcie 

Dla liderów danych oceniających to podejście, praktyczne pytanie brzmi: co wiąże się z wdrożeniem? 

Dobre wieści są takie, że obie platformy są zaprojektowane do wdrażania na skalę przedsiębiorstwa. Teradata VantageCloud zapewnia solidną, sprawdzoną podstawę, na którą wiele organizacji już polega. Dodanie naszej warstwy niezawodności jest zaprojektowane, aby być bezproblemowe: 

• Brak wymaganego przenoszenia danych: Pracujemy w bazie danych, szanując twoją istniejącą architekturę danych i polityki bezpieczeństwa 

  
  

• Krótki czas do wartości: Początkowe wdrożenie i ustanowienie baz odniesienia zazwyczaj zajmuje tygodnie, a nie miesiące 

  
  

• Przyrostowa adopcja: Zaczynasz od najważniejszych produktów danych i modeli AI, a następnie systematycznie rozszerzasz zakres 

  
  

• Integracja z istniejącymi workflow: Nasze alerty i spostrzeżenia integrują się z twoimi istniejącymi narzędziami do zarządzania incydentami i operacjami danych 

Typowa podróż zaczyna się od skoncentrowanej próby wartości na określonym zestawie produktów danych wspierających inicjatywę AI o wysokim priorytecie. Pozwala to zespołom szybko zobaczyć konkretne rezultaty, jednocześnie budując wiedzę organizacyjną i zaufanie do podejścia. 

Budowanie przyszłości zaufanej AI w przedsiębiorstwie  

Podsumowując. Centralna teza tutaj nie jest skomplikowana: Nie możesz mieć zaufanej AI bez zaufanych danych. 

Każdy wyrafinowany lider danych to rozumie intelektualnie. Wyzwanie polegało na urzeczywistnieniu tego na poziomie przedsiębiorstwa — przekształcenie zasady w operacyjną rzeczywistość, która działa przez petabajty danych, tysiące potoków i dziesiątki systemów AI krytycznych. 

Nasza integracja z Teradata zapewnia skalowalne rozwiązanie, którego potrzebuje następna generacja AI w przedsiębiorstwach. Teradata VantageCloud dostarcza zjednoczoną, potężną platformę danych, która służy jako fundament. Dodajemy inteligentną warstwę niezawodności, która gwarantuje, że ten fundament pozostaje niezawodny w miarę rozwoju i ewolucji twojego ekosystemu danych. 

To nie jest o dodawaniu więcej narzędzi do twojego stosu. To o fundamentalnym rozwiązaniu problemu niezawodności, który opóźniał AI w przedsiębiorstwach. To o przejściu od nadziei, że twoje dane są wystarczająco dobre, do pewności, że tak jest. To o przekształceniu AI z źródła niepokoju w prawdziwą przewagę konkurencyjną. 

Organizacje, które będą przodować w ekonomii napędzanej AI, niekoniecznie są tymi, które mają najwięcej danych lub największe zespoły AI. To te, które zbudowały zaufane fundamenty jako pierwsze — które rozwiązały problem zaufania, zanim rozszerzyły ambicje. 

Jeśli masz poważne zamiary, żeby AI działała na poziomie przedsiębiorstwa, tak zaczynasz: z platformą, która potrafi poradzić sobie ze skalą i warstwą niezawodności, która gwarantuje zaufanie. 

Gotowy, aby zbudować zaufane fundamenty AI w swojej organizacji? 

Dowiedz się więcej o tym, jak digna i Teradata VantageCloud współpracują, aby przekształcić produkty danych w wiarygodne spostrzeżenia AI. 

Zamów pokaz , aby zobaczyć nasze zintegrowane rozwiązanie w działaniu z twoimi własnymi danymi i zastosowaniami.