Как извлечь пользу из данных
Эксперты компании «Диасофт» на примере кейса одного из заказчиков представили возможности комплексного решения «Фабрика данных» (Digital Q.DataFactory), входящего в состав экосистемы Digital Q. Решение помогает извлекать максимальную пользу из данных за счет автоматизации всех процессов: от сбора и обработки данных до построения прогнозов на их основе.
Digital Q.DataFactory предназначено для объединения разрозненных данных в единое хранилище, аналитики данных, автоматизации подготовки признаков ML-моделей (переменных, которые описывают отдельные характеристики моделей), машинного обучения предиктивных моделей и визуализации данных.
Проблема: почему машинное обучение не работает без качественных данных?
Эффективность машинного обучения (ML) напрямую зависит от качества данных. Некорректные, неполные или несогласованные данные приводят к ошибочным прогнозам и неверным бизнес-решениям. Ярким примером стала задача построения и обучения ML- модели для прогнозирования добычи нефти на основе исторических данных с датчиков буровых вышек.
На начальном этапе сбора и обработки данных возникли типичные проблемы:
- Неполнота данных: датчики могут передавать данные с пропусками.
- Несогласованность: данные поступают из множества разнородных источников в разных форматах.
- Ненадежность: подрядчики могут присылать устаревшие данные.
Без решения этих проблем любая попытка построить ML-модель обречена на провал.
Решение: сквозной контроль качества данных
Для решения проблемы низкого качества данных использовались возможности решения «Фабрика данных» от компании «Диасофт», в котором реализованы встроенные процессы контроля качества на каждом этапе:
- В процессе загрузки: автоматическая проверка форматов и заполнение отсутствующих значений на основе правил и алгоритмов.
- Стандартизация: каждый источник данных описывается метаданными (источник, метод измерения, частота обновления, допустимые значения), что обеспечивает согласованность.
- Мониторинг: контроль расхождений между прогнозными и фактическими показателями, отслеживание и устранение дубликатов.
Важным этапом контроля качества данных является инцидент-менеджмент. Каждая ошибка в данных фиксируется, а для ее решения автоматически запускается бизнес-процесс с назначением ответственных. Это гарантирует, что проблемы не останутся незамеченными и будут системно устранены. Данные, ожидающие проверки качества, изолируются для исключения их влияния на результаты построения отчетности и обучения ML-моделей.
От сбора данных до AI-прогнозов: пошаговое решение задачи с помощью «Фабрики данных»
С помощью продукта «Каталог данных» (Digital Q.DataCatalog), входящего в состав решения, агрегируется информация о показателях бурения, собранная с датчиков. При необходимости можно осуществлять операции с данными: объединение по различным признакам, заполнение глоссария, расчет метрик, поиск и другие. Здесь же производится работа с метаданными, отслеживание lineage.
Для создания процессов загрузки и трансформации данных используются возможности технологической платформы Digital Q.DataFlows. По своим функциональным возможностям она существенно превосходит распространенные open source-решения:
- Реализованы возможности генерации и выполнения процессов обработки данных для разных технологий (Apache NIFI, Spark, SQL и др.).
- Low-code инструменты позволяют быстро разрабатывать потоки обработки данных.
- Встроенный фреймворк разработки обеспечивает оперативную автоматизацию процессов.
Фабрика данных от «Диасофт» — это не просто набор инструментов, а целостная экосистема работы с данными, которая превращает сырые, разрозненные данные в надежный фундамент для аналитики и искусственного интеллекта. Она закрывает все этапы жизненного цикла данных: от работы с метаданными и контроля качества до визуализации и построения предиктивных моделей, позволяя бизнесу извлечь из своих данных реальную пользу, заключил Илья Шуйков.
Читайте также: