В настоящее время цифровая трансформация не является чем-то новым для рынка. С технической точки зрения, хотя появление крупных моделей привлекло больше внимания к людям, технологии искусственного интеллекта и больших данных все еще находятся на стадии инноваций, и различные отрасли промышленности находятся в стадии инноваций. ищите и исследуйте точку баланса интеграции сценариев стоимости и новых технологий, надеясь занять выгодную позицию в жесткой конкуренции при поддержке новых технологий.

данные, данные

Данные являются фактором производства в рамках нового поколения технологической революции. Овладение факторами производства и методами их обработки означает освоение кода стоимости в условиях цифровой экономики. Это уже базовый консенсус в отрасли.

Если предприятия хотят лучше управлять данными и использовать их, они должны понимать источник и организационную форму данных на современных предприятиях. Цифровая трансформация предприятия обычно делится на три этапа:

В процессе от генерации данных к реализации ценности данных информационная плотность данных становится все выше и выше, а содержащиеся в них знания становятся все богаче и богаче. Анализируя весь процесс обработки данных предприятия, предприятия могут выявить ключевые звенья и сформулировать планы реализации в соответствии с местными условиями. Весь анализ процесса проводится каждый раз, когда инженерия Обязательное условие для реализации данных.

инженерия данных

От появления разработки программного обеспечения до постепенного расширения разработки программного обеспечения специалисты в области ИТ постепенно накапливали передовой опыт с точки зрения требований, проектирования, реализации, тестирования, эксплуатации и обслуживания и т. д. Поток данных внутри предприятия проходит несколько этапов, и между каждым этапом возникают различные проблемы.

инженерия данные помогают предприятию эффективно использовать ценность данных и продолжать способствовать росту бизнеса. Лучшие практики для ускорения процесса преобразования данных в активы.

инженерия данные включают этапы требований, проектирования, строительства, тестирования, обслуживания и развития, охватывающие проект управления, процесс разработки управления, инженерные инструменты и методы. Право, управление строительством, менеджмент качества, Это набор инструментов, предназначенных для работы с крупномасштабными данными о производстве и использовании, а также для обеспечения поддержки данных для бизнеса. Система, которая в конечном итоге производит ценность.

• инженерия данных — это система
• инженерия данных масштабирует передовой опыт для ускорения процессаприазывания ценности данных.
• инженерия данных — это часть программной инженерии.
• инженерия данные — это не просто возрождение традиционной разработки программного обеспечения в области данных.

Для предприятия,инженерия Данные включают в себя три стратегических звена: согласование видения данных, инженерия реализация данных и непрерывная работа данных.

Первым шагом в согласовании видения является определение сценариев ценности бизнеса путем определения и унификации системы измерения ценности бизнеса. Изученные сценарии бизнес-ценности должны включать в себя предысторию сценария, точки ценности, вовлеченных пользователей, необходимые возможности, пути пользователя, участвующие организации, риски и другую информацию.

Процесс внедрения подобен рождению новой жизни, в которой правила сортировки данных Нарисуйте чертеж, спроектируйте и спланируйте скелет архитектуры данных, спроектируйте модель данных для формирования органа, доступ к данным дает возможность воспринимать информацию, а обработка данных формирует центр мозг, Отдел тестирования и безопасности отвечает за обеспечение защиты новорожденных, Каждый шаг зависит друг от друга, Все они необходимы, и инженерия достигается за семь этапов: сортировка данных, проектирование архитектуры данных, доступ к данным, обработка данных, тестирование данных, безопасность данных, а также повторное использование и обеспечение возможностей. данныхприземление。

Цель операций с данными — сформировать «культуру данных», в которой предприятия смотрят на данные, используют их и используют данные в качестве языка и инструмента общения. Только когда данные легко обнаружить, они могут иметь возможность создавать ценность.

инженерия данных Возможности персонала Модель

инженерия Реализация данных в конечном итоге должна осуществляться людьми. Создать собственный механизм обучения персонала предприятия, Канал улучшения данных персонала строительного предприятия – инженерия Важная гарантия непрерывного обновления возможностей данных.

инженерия данныхспособности учителя Модельследующее：

Модель компетенций менеджеров по продуктам данных выглядит следующим образом:

Модель компетенций аналитиков данных выглядит следующим образом:

инженерия Данные являются важной гарантией обеспечения преобразования стоимости данных в условиях цифровой экономики. Это важное средство ускорения преобразования данных в стоимость, которое необходимо для того, чтобы справиться с общей тенденцией будущей цифровой экономики. Чтобы справиться с различными новыми проблемами в области данных, Постепенно появляются различные новые технологии и концепции, Современные хранилища данных, озера данных, интеграция озер и хранилищ, распределенная архитектура данных, машинное обучение, нативные облака данных и т. д. выходили на сцену одно за другим.

Инструментальная карта инженерии данных

инженерия данные — консалтинговая компания Thoughtworks Представленная концепция, Но это всё равно старое вино в новых бутылях, Лично я считаю, что это можно отнести к управлению данными в традиционном смысле. Для управления данными уже существует относительно зрелая система. Вот панорама инструментов управления данными:

В частности, карта инструментов поддержки вычислительных возможностей ИИ показана на рисунке ниже:

большой Модельиинженерия данных

Прорывы в разработке искусственного интеллекта выигрывают от разработки высококачественных данных. Данные являются одним из ключевых факторов конкуренции больших моделей. Для обучения больших моделей требуются высококачественные, масштабные и разнообразные наборы данных. а высококачественных китайских наборов данных мало. Отраслевые данные имеют большую ценность, и компании, обладающие высококачественными данными и определенными возможностями больших моделей, могут расширить возможности своего бизнеса с помощью крупных отраслевых моделей.

В будущем доля затрат на данные при разработке крупных моделей может увеличиться, в основном включая сбор данных, очистку, маркировку и другие затраты. Если предположить, что модель относительно фиксирована, эффект обучения всей модели можно улучшить за счет улучшения качества и количества данных. Рабочий процесс ИИ, ориентированный на данные, показан на рисунке ниже:

Большие наборы данных языковой модели от GPT-1 до LLaMA в основном включают шесть категорий: Википедия, книги, журналы, ссылки Reddit, Common Crawl и другие наборы данных. Мультимодальные большие модели требуют более глубоких сетей и больших наборов данных для предварительного обучения. В последние несколько лет количество мультимодальных параметров и данных большой модальности продолжало увеличиваться. Например, набор данных Stable Diffusion, выпущенный Stability AI в 2022 году, содержит 5,84 миллиарда пар изображений/текстов, что в 23 раза больше, чем набор данных DALL-E, выпущенный OpenAI в 2021 году.

В различных отечественных отраслях имеются обильные ресурсы данных, а среднегодовой объем данных с 2021 по 2026 год выше, чем в мире. Данные в основном поступают из правительства, средств массовой информации, услуг, розничной торговли и других отраслей. По данным IDC, объем данных Китая увеличится с 18,51 ZB до 56,16 ZB в 2021-2026 годах, при этом среднегодовой темп роста составит 24,9%, что выше среднего среднегодового темпа роста в мире. Хотя внутренние ресурсы данных в изобилии, высококачественных китайских наборов данных по-прежнему недостаточно из-за недостаточного анализа данных и неспособности данных свободно циркулировать на рынке.

Уникальные данные для обучения большой модели Baidu «Вэньсинь» в основном включают триллионы данных веб-страниц, миллиарды поисковых данных, данных изображений и т. д. Данные для обучения большой модели Alibaba «Tongyi» в основном поступают из Академии Alibaba DAMO. Уникальные данные обучения большой модели Tencent «Hunyuan» в основном поступают из высококачественных данных, таких как общедоступные учетные записи WeChat и поисковые запросы WeChat. Помимо общедоступных данных, данные обучения большой модели Huawei «Пангу» также поддерживаются отраслевыми данными стороны B, включая метеорологические, горнодобывающие, железнодорожные и другие отраслевые данные. Данные обучения модели «RiRiXin» от SenseTime включают в себя самостоятельно созданный мультимодальный набор данных Omni Objects 3D.

Поэтому в эпоху больших моделей предприятиеизинженерия данныхдолжен быть интегрирован вбольшой Модельизданные Архитектура,Полная самомаркировка при создании данных,В то же время он дополняется данными, предоставленными поставщиком услуг обработки данных.,Создайте свою собственную Модель царства, используя большую Модель в качестве опции по умолчанию.

Давайте подождем и посмотрим!

[Справочные материалы и сопутствующая литература]

• инженерия данных технический документ - thinkworks
• Данные Карта инструментов управления Отчет об исследовании - Китайский институт стандартов электронных технологий
• Какие данные нужны большой модели — Huatai Securities
• От управления данными к управлению активами данных
• Проблемы с данными в архитектуре данных
• Пересмотрите прошлое и узнайте новое: заметки по науке о данных
• Общие методы обобщения данных
• Управление списками? Для наборов данных в машинном обучении
• Экосистема данных для ИИ
• Разметка структурированных данных в веб-системах
• Интересные факты о хранении данных
• Подход Huawei к данным: структура и опыт управления классификацией данных
• Эволюция облака для архитектуры данных
• Архитектура, ориентированная на данные, глазами Лао Цао
• практика применения больших данных tataUFO
• NoSQL для больших данных
• Проектирование приложений для больших данных