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DataOps 已发展成为数字化转型时代的一个重要概念，可确保数据在组织中的无缝流动。它需要协调数据处理和数据质量检查，以确保数据正确、一致且易于访问。这在人工智能和机器学习领域尤其重要，因为数据的质量和可访问性会对模型性能产生重大影响。为了理解模式并生成准确的预测，机器学习算法在很大程度上依赖于高质量的数据。因此，在 AI 和机器学习计划中包括 DataOps 可以带来更高效的数据处理、更好的数据质量，并最终实现更准确和值得信赖的机器学习模型。以下是 AI 和机器学习在数据运营中的 5 种应用。
以下是数据运营团队在手动工作的影响方面需要考虑的两个关键注意事项。从发现新数据集到加载、清理、连接并在组织数据湖的数据目录中列出该数据集的周期时间是多少？建立数据管道后，是否使用监视和自动化来检测和调整数据格式的变化？当需要手动数据处理程序来加载和支持数据管道时，数据团队可以利用这段时间来提高新数据源的周期速度，同时从数据管道困难中恢复。
当 DataOps 工程师未能利用监控、警报和自动化来快速识别和修复问题时，就会发生数据管道中断。用于记录数据集成事件和监视数据管道的 DataOps 可观测性技术和方法是主动修正的示例。数据可观测性旨在为实时决策、仪表板更新和机器学习模型使用提供一致且可靠的数据管道。这是 DataOps 团队管理服务级别目标的一种方法，这是在站点可靠性工程中开发的概念，适用于数据管道。
未来，随着生成式 AI DataOps 功能变得越来越普遍，它们有可能通过识别数据问题模式并建议补救措施或触发自动清理、向数据管道推荐代码修复和建议、记录数据管道和改进为数据观察捕获的信息来大规模实现数据可观测性。
数据运营团队还可以使用 AI 和机器学习来检查和分类流经数据管道的数据。识别数据集中未指定为包含此类信息的个人身份信息 （PII） 和其他敏感数据是最基本的分类之一。确定来源后，数据治理团队可以开发自动化规则对其进行分类并激活其他业务规则。数据合规性的另一个用例是安全性。PrivOps的联合创始人兼首席技术官Tyler Johnson与我谈到了身份和访问管理如何成为一个经常被忽视的领域，DataOps可以使用自动化和AI增加价值。
识别数据流中的敏感信息和其他异常是一个基本的数据治理用例，但业务团队真正想要的是更快地访问清理后的数据。客户数据记录的实时更新是营销、销售和客户服务团队的主要用例，集中客户信息的一种技术是将数据流式传输到客户数据配置文件 （CDP） 数据库中。管理客户数据的第二种方法是主数据管理 （MDM），其中 DataOps 设置了识别来自众多数据源的主要客户记录和字段的标准。CDP 和 MDM 系统中有望提供更多生成 AI 功能，尤其是在使用来自文档和其他非结构化数据源的信息扩充客户记录方面。
DataOps 可以采用 AI 和机器学习来改变其主要职责，从数据清理和管道维护转变为提供数据扩充等增值服务。Acceldata的联合创始人兼首席技术官Ashwin Rajeeva讨论了机器学习（ML）如何通过从模式中学习来实现持续的数据质量改进。
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