Перевод: AI-агенты для хранилищ данных

Оригинал: https://dzone.com/articles/ai-agents-for-data-warehousing

AI-агенты совершают революцию в хранилищах данных, повышая эффективность, точность и автоматизацию в различных аспектах управления данными в настоящее время.

Автор: Аджай Таниконда · 04 марта 2025 · Анализ

Термин “хранилище данных” был впервые введен в 1980-х годах и относится к практике хранения данных из различных источников внутри организации. Собранные данные затем используются для отчетности, принятия решений, точной аналитики, улучшения понимания клиентов и обработки специальных запросов.

Однако традиционные методы хранилищ данных сопряжены со значительными проблемами, включая высокие затраты на установку и обслуживание, низкую скорость обработки и ограничения масштабируемости. Однако с ростом искусственного интеллекта внедрение DW Agent AI революционизирует управление данными, делая процессы более автоматизированными, эффективными и масштабируемыми.

DW Agent AI относится к агентам с искусственным интеллектом, которые оптимизируют различные аспекты хранилищ данных, от автоматизации ETL/ELT до оптимизации запросов и расширенной аналитики. Эти агенты используют алгоритмы машинного обучения, обнаружение аномалий и методы адаптивной оптимизации для улучшения обработки данных. Благодаря автоматизации они сокращают ручное вмешательство, повышают точность данных и оптимизируют скорость выполнения запросов, особенно на облачных платформах, таких как Google Cloud, AWS Redshift и Snowflake.

Google Cloud предлагает расширенную экосистему для хранилищ данных и аналитики, используя сервисы на основе искусственного интеллекта, такие как BigQuery, Cloud Dataflow и другие.

В этой статье мы рассмотрим, как DW Agent AI преобразует хранилища данных, сосредоточив внимание на его роли в автоматизации ETL/ELT, обработке данных на основе искусственного интеллекта, прогнозной аналитике и отчетности в реальном времени. Мы также обсудим практическую реализацию DW Agent AI и преимущества, которые он приносит современным предприятиям. Итак, как именно AI-агенты улучшают процесс хранилища данных, особенно в контексте анализа данных?

Понимание необходимости AI-агентов в хранилищах данных

Для тех, кто не знаком с концепцией AI-агентов, она относится к моделям искусственного интеллекта, особенно к большим языковым моделям (LLM), предназначенным для выполнения специализированных задач. Эти задачи включают управление данными, преобразование и аналитику, что делает AI-агентов ценным активом в современных хранилищах данных.

Чтобы по-настоящему понять влияние AI-агентов на хранилища данных, мы должны рассмотреть пример использования. Представьте себе компанию, использующую аналитику на основе искусственного интеллекта для улучшения отчетности данных в Google Cloud.

Для этого компания собирает большой объем транзакционных данных из различных источников, таких как платформы электронной коммерции, PoS-системы и регулярные взаимодействия с клиентами. Но в конечном итоге их цель состоит в том, чтобы генерировать отчеты о продажах в режиме реального времени, отслеживать запасы, а затем прогнозировать тенденции спроса.

Вот как AI-агенты могут помочь процессу хранилища данных с помощью анализа данных для обеспечения отчетности в Google Cloud:

• Автоматизация ETL/ELT
• Обработка и оптимизация данных на основе искусственного интеллекта
• Прогнозная аналитика и обнаружение аномалий
• Отчетность в реальном времени и BI, улучшенная с помощью искусственного интеллекта

Автоматизация ETL с DW Agent AI

Когда дело доходит до хранилищ данных, AI-агенты играют решающую роль в автоматизации ETL/ELT. ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс сбора данных из нескольких источников, преобразования их в структурированный формат и загрузки в централизованное хранилище данных для углубленного анализа.

Традиционно процесс ETL/ELT сталкивался с рядом проблем. Извлечение данных вручную из различных источников является сложным, трудоемким и требует значительных ресурсов для обеспечения совместимости с предопределенной моделью данных. Кроме того, ручные процессы подвержены ошибкам и несоответствиям, которые могут поставить под угрозу целостность данных. AI-агенты устраняют эти неэффективности, автоматизируя процесс ETL/ELT, делая интеграцию данных плавной и значительно сокращая операционные издержки.

Процесс ETL является одним из основных компонентов хранилища данных. В этом процессе необработанные данные извлекаются из различных ресурсов, таких как API, веб-сервисы, CRM-системы и многое другое. Эти данные затем обрабатываются, преобразуются и загружаются в хранилище данных.

В то время как наши существующие хранилища данных нуждаются в большом объеме человеческого ввода от извлечения данных до их очистки, вот как AI-агент помогает сделать этот процесс намного проще:

• Обработка эволюции источника/схемы.** AI-агенты могут эффективно обнаруживать новые источники данных, извлекать релевантную информацию и обновлять важные наборы данных в режиме реального времени. Автоматическое обнаружение изменений схемы и адаптация ETL-конвейеров. Это приводит к минимальному количеству человеческих ошибок и оптимизирует процесс сбора данных.
• Преобразование данных с помощью искусственного интеллекта.** С помощью алгоритмов машинного обучения AI-модели могут очищать, нормализовать и представлять данные в структурированном формате, что потребовало бы от традиционных инструментов ETL много времени.
• Оптимизация инкрементной загрузки.** Идентификация дельт и интеллектуальное управление приемом данных с использованием системы отслеживания изменений данных (CDC) на основе машинного обучения.
• Гарантия качества данных:** Применение разработанных AI-агентами средств обнаружения аномалий для выявления несоответствий, отсутствующих значений и дублирующихся записей до того, как они повлияют на последующую аналитику.
• Самовосстанавливающиеся конвейеры.** Без какого-либо вмешательства человека AI-агенты могут не только идентифицировать несоответствия, но и исправлять их, что является революционным. Например, AI может обнаруживать смещение схемы в потоковых данных и автоматически корректировать преобразования, а не вызывать сбои.

Благодаря внедрению процессов ETL/ELT на основе искусственного интеллекта организации могут значительно сократить обслуживание конвейера данных и повысить эффективность обработки.

Примеры использования анализа данных с AI-агентами

Сбор и хранение данных

Основываясь на нашем текущем примере, компания использует Google Cloud для сбора и хранения любых релевантных необработанных данных в различных форматах. Некоторые из этих форматов включают JSON, CSV и т. д. Google Pub/Sub облегчает прием данных в режиме реального времени и связь между микросервисами, обеспечивая бесперебойную интеграцию. Это обеспечивает плавный прием и обработку данных в Google Cloud.

Обработка и оптимизация данных на основе искусственного интеллекта

Теперь, когда данные собраны, их необходимо отфильтровать, преобразовать и скорректировать таким образом, чтобы можно было провести расширенный анализ. В этом контексте AI-агент автоматизирует этапы обработки и преобразования с помощью некоторых из самых популярных бессерверных инструментов Google Cloud. AI-агенты оптимизируют этот процесс, используя следующие сервисы и шаги Google Cloud:

• Использование интеграции BigQuery AI.** AI-агенты используются и внедряются в BigQuery для удаления ошибок и дубликатов, а также для стандартизации категоризации продуктов в примере использования розничной компании.
• Cloud dataflow для ETL.** AI-агенты улучшают процесс ETL с помощью Cloud Dataflow и преобразуют такие данные, как конвертация валют и расчеты скидок из необработанных источников.
• Внесение корректировок.** AI-агенты уточняют и структурируют данные, обеспечивая их оптимизацию для анализа тенденций.
• Адаптивная оптимизация запросов.** Использование методов обучения с подкреплением для постоянного улучшения планов выполнения запросов на основе исторической рабочей нагрузки.
• Автоматизация материализованных представлений.** Динамическое создание и обновление материализованных представлений для ускорения часто используемых агрегаций и объединений.
• Настройка параллельной обработки.** Оптимизация распределенного выполнения запросов путем интеллектуального распределения вычислительных ресурсов на основе моделей рабочей нагрузки.
• Интеллектуальное индексирование.** Автоматическая рекомендация индексов и управление ими для повышения производительности запросов без чрезмерных затрат на хранение.

Эти оптимизации на основе искусственного интеллекта сокращают задержку запросов и снижают затраты на инфраструктуру за счет эффективного управления вычислительными ресурсами. После обработки данных компания теперь может перейти к прогнозному моделированию и расширенной аналитике.

Прогнозная аналитика и обнаружение аномалий

Поскольку компания получает структурированные данные с помощью BigQuery, здесь можно увидеть реальную силу искусственного интеллекта. AI-агенты теперь могут применять прогнозный анализ и модели машинного обучения, чтобы получить информацию, которую компания может использовать для принятия важных решений.

Реальный вариант использования AI-агентов для хранилищ данных в этом контексте может включать следующее:

• Прогнозирование продаж с помощью прогнозирования временных рядов.** С помощью AI-агентов компании могут анализировать исторические данные о продажах, чтобы предсказать, что их ждет в будущем. Помимо базового прогнозирования, AI может анализировать сезонность и рекламное воздействие для улучшения прогностических данных. Использование моделей глубокого обучения, таких как LSTM и архитектуры на основе Transformer, для прогнозирования спроса, продаж и операционных показателей.
• Анализ клиентов и обнаружение аномалий.** AI-агенты анализируют модели покупок и поведение клиентов. Это позволяет компаниям разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии для улучшения оборота. Использование AI-моделей, таких как Isolation Forest и Autoencoders, для выявления необычных закономерностей в финансовых транзакциях, системных журналах и поведении клиентов.
• Анализ запасов и аналитика в реальном времени.** AI-агенты могут идентифицировать запасы, которые продаются не оптимально. Таким образом, компания может оптимизировать свои стратегии пополнения запасов для обеспечения улучшения продаж. Развертывание предварительно обученных моделей в хранилищах данных для немедленной оценки и вывода, обеспечивающее оперативное понимание.

Отчетность в реальном времени и BI, улучшенная с помощью ИИ

После завершения обработки и анализа данных AI-агенты могут автоматизировать создание отчетов с помощью инновационных инструментов отчетности Google Cloud. Вот как работает процесс:

• Looker от Google Cloud.** Используя Looker и интеграцию с AI, компании могут создавать интерактивные панели мониторинга. Это позволяет заинтересованным сторонам компании всегда иметь важную информацию о KPI (Key Performance Indicators, ключевые показатели эффективности). Примером отчетности на основе искусственного интеллекта может служить функция обнаружения AI-driven аномалий Looker. Автоматически сгенерированные аналитические данные с использованием естественного языка (например, функция Explain в Looker)
• Отчеты с голосовым управлением.** С помощью NLP в Google Cloud AI-powered чат-боты могут предоставлять отчеты с голосовым управлением, которые помогают менеджерам и заинтересованным сторонам с упрощенными версиями данных.
• Оповещения и уведомления.** Настраивая оповещения, AI-агенты могут запускать алармы и другие важные уведомления, чтобы ничего не осталось незамеченным.

Внедрив мощь AI-агентов, бизнес любого рода может извлечь большую выгоду из хранилища данных на основе искусственного интеллекта.

Практическая реализация AI-агентов в хранилищах данных: DW Agent AI

DW Agent AI — это платформа, которая демонстрирует практическое применение искусственного интеллекта в хранилищах данных. Она преобразует базовые запросы в оптимизированные версии, используя такие методы, как:

• Взаимодействие с данными на естественном языке
• Автоматизация создания инсайтов
• Оптимизация системы

Например, AI-агенты могут оптимизировать запросы для уменьшения сканирования данных в BigQuery:

Исходный запрос:

```sql
SELECT * FROM large_table WHERE status = ‘active’;
```

AI-оптимизированный запрос:

```sql
SELECT id, name, status
FROM large_table
WHERE status = ‘active’
AND created_at >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
```

Этот запрос применяет отсечение разделов (partition pruning), уменьшая объем сканируемых данных в BigQuery.

Каковы преимущества AI-агентов в хранилищах данных?

Когда дело доходит до внедрения AI-агентов в процессы хранилищ данных в Google Cloud, мы получаем несколько преимуществ, в том числе:

• Больше никаких ручных усилий.** Когда дело доходит до избыточных и повторяющихся задач, AI устраняет их, преобразовывая роль инженеров в стратегических экспертов. Таким образом, инженерам и ученым по данным не нужно будет беспокоиться о фактическом извлечении данных; они могли бы использовать уже собранные данные, чтобы получить исключительные сведения.
• Улучшенная точность.** Системы на основе искусственного интеллекта сведут к минимуму человеческие ошибки, гарантируя, что собранные данные будут точными, согласованными и более работоспособными.
• Улучшенная масштабируемость.** Благодаря бессерверной инфраструктуре Google Cloud масштабируемость становится намного проще с ростом объемов данных. Это особенно полезно, поскольку уменьшается вероятность потери данных и подобных ошибок.
• Экономичность.** Традиционная система хранилища данных требует не только различных инструментов, но и всей рабочей силы, чтобы всегда быть начеку. Когда мы внедряем оптимизацию на основе искусственного интеллекта, вы не только сокращаете использование облака, но и операционные издержки невозможно отрицать.

Будущее AI-агентов в хранилищах данных

В своей нынешней форме AI-агенты имеют свои ограничения, такие как сложность обучения модели, поскольку AI необходимо обучать на больших объемах данных для оптимальной работы. Более того, существуют также проблемы безопасности, поскольку организация будет использовать стороннее расширение для сбора важных данных. Однако самым большим является интеграция. Интеграция AI с устаревшими системами займет годы, чтобы стать новой нормой.

Когда мы смотрим в будущее, AI в хранилище данных обязательно получит развитие. Мы можем увидеть бум хранилищ данных, которые будут самооптимизироваться без участия людей. Это может сэкономить время, деньги и усилия, когда компаниям необходимо анализировать данные и принимать важные решения. Примерами этого могут быть автономные хранилища данных (такие как автоматическая оптимизация Snowflake), автоматическое масштабирование BigQuery от Google и настройка ресурсов на основе искусственного интеллекта.

Окончательный вердикт

AI-агенты преобразуют процессы хранилищ данных, автоматизируя сбор данных, внедряя расширенную отчетность и используя инструменты, предоставляемые на SaaS-платформах, таких как Google Cloud. По мере развития AI мы увидим новые будущие тенденции. Но одно можно сказать наверняка: AI действительно является будущим для хранилищ данных и аналитики.