AI及以后的数据建模掌握

过多数量的一些最重要的方面 人工智能 - 从数据工程到数据科学,数据准备 到机器学习依赖一个不可或缺的先决条件:数据建模。

如果没有有效的数据建模,组织无法将数据集成到遍布源以构建高级分析模型。数据建模基础是组装训练数据集,利用最终用户应用程序的特定数据,以及脚手架预测认知计算模型。

因此,它是公司制定建模的公司 作为有效的过程尽可能达到以下三个好处 优化他们的建模努力 - 以及高级分析应用程序和 使用他们支持的案例。这些优势包括:

  • 标准化: 当组织使用预测的商业意义上的标准化数据模型时,它们会成为机器智能的机器可读和掌握。
  • 可重用性: 重用架构的某些方面的能力显着加快数据建模过程,同时支撑了广泛的企业用例。不幸的是,根据 Stardog. CEO KENDALL CLARK,“许多数据建模都与数据所在的位置以及它在存储方面的表达方式以及如何重复使用。”
  • 互操作性: 可互操作的数据为各种应用程序连接和功利。语义互操作性使应用程序构建更简单,更容易其它。

如果不是不可能的话,这些优点很困难 以传统的关系方法实现数据建模。但是,当 组织利用了语义知识图的模式,每个组织 立即访问,导致更有意义的AI部署。

更重要的是,也许,他们也有助于组织“在面对我们不规划的事情的新挑战面临的新挑战中”是有弹性和适应性的灵活性,因为我们不规程,如长期响应转移和市场要求,监管要求和消费者行为,“克拉克评论道。

标准化

基于标准的设置 语义知识图 对所有数据建模需求非常有帮助 - 无论它们是直接还是间接地涉及认知计算。基于唯一标识符的模型,通用标准所有数据符合和建立的词组和分类物凝固数据的含义超出任何应用程序或用例。

上述设置是“基于围绕标准,特别是基于图形的数据建模,具有来自计算机的高级自动化辅助[和]人工智能技术,帮助人们了解他们构建的数据模型的含义,”克拉克解释说。对于数据科学家和数据建模器,这些含义包括“无论是正确的,无论是符合标准,还是它们一致,克拉克提到的史字板。这种方法有三种即时收益,包括:

  • 商业定义: 底层模型基于商业定义和术语普通企业最终用户了解。
  • 重用: 这些标准支持其数据模型的架构和各个部分的可重用性。克拉克从大型媒体提供商中引用了这种方法的使用, ITV.,“建立一些内部标准”。不在大,花哨,正式的法律意义上,但他们谈论的方式和考虑业务的部分。这在业务中非常重要’最佳兴趣对齐或汇聚这些标准,可重复使用的方式。“ ITV利用基于标准的方法来连接多样化的数据来源,以便为内容权管理管理为客户提供量身定制的内容。
  • 机器智能: 这些数据的机器可理解性质是完美的机器智能。

可重用性

重用不同部分的模式和数据模型的其他突出方面的能力(像词汇)对于众多原因来说意义。它通过使组织能够在多种用例中有效地利用相同的工作来加速数据建模过程。 “当你在不同用例中重用架构时,你只是在严格上讲的那个价值,不得不做得很少,”克拉克确认。 “当你重复使用时,你也得到了增加的好处,这可能很难量化:我们不仅仅是重用架构并做得更少的工作,我们正在重用我们具有高信心的审核模式是正确的。”

此外,相同架构的重用部分有助于将企业的未来证明,以防止未来的任何变化。架构可重用性被广泛归因于数据模型不具体对单个应用程序的事实,但存在于更粒度的数据层以供使用 任何 应用程序。 “当您能够在业务的不同部分跨越时间重复使用架构时,您确实可以获得未来校对的好处,但您也可以获得高保证和投资回报率,”Clark结束。

互操作性

最终,语义标准的就业和可重复使用的模式导致夸张的应用程序的可互操作数据。其中包括机器可读应用程序,用于低潜在的分析和在互联网上传输数据, 边缘计算 部署,以及复杂的AI处理。例如,这种互操作性也是为了快速整合用于训练机器学习模型的数据或用多域数据加载应用,以优化采购或供应链管理。如前所述,互操作性也使应用程序更简单地构建。

从更广泛的角度来看,互操作性意味着“远离应用中心的移动,并朝向数据为中心,”克拉克反映出来。 “仍然存在应用程序,但重点是数据层的数据意味着什么,这意味着对业务意义,[和此]更改,您可以在将我们常常调用业务逻辑的情况下更改。”通过这种方法,逻辑可用于所有用户,透明和简化创建,部署和使用应用程序。

恒星数据管理

利用传统方法,数据建模是用于准备,集成和使用用于预测模型或单个应用程序的数据的最强大的琐事之一。组织可以通过重用模式来减少这项工作的努力和时间,并通过业务理解的知识图标准重新使用互操作性。这样做可以最大化数据管理中的价值,并在随后的认知计算技术中支持它。

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Jelani Harper.是一种提供信息技术市场的一位编辑顾问。他专注于专注于语义技术,数据治理和分析的数据驱动应用。

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