Deze tutorial is een gewaardeerde bijdrage uit onze community en is door DataCamp bewerkt voor duidelijkheid en nauwkeurigheid.
Wil je je eigen expertise delen? We horen graag van je! Dien je artikelen of ideeën in via ons Community Contribution Form.
“Tussen het begin van de beschaving en 2003 werd 5 exabyte aan informatie geproduceerd, maar tegenwoordig wordt die hoeveelheid elke twee dagen gecreëerd.” Dit citaat van Eric Schmidt, Executive Chairman bij Google, stamt uit 2011. Vandaag de dag ligt dat aantal op ongeveer 0,33 zettabyte per dag (328,77 miljoen terabyte). In de moderne wereld draait alles om data; elke muisklik, swipe, tik en weergave kan bedrijfsbeslissingen beïnvloeden. Het echte probleem is echter het beheren van het volume en de snelheid waarmee data wordt gegenereerd.
Databeheer ontwikkelt zich evenredig met de toename van de datasnelheid. We begonnen met eenvoudige relationele databases en ETL, maar toen kwamen big data en ongestructureerde data, wat de weg vrijmaakte voor geautomatiseerde datapijplijnen en data lakes. Toch lijkt er geen einde te komen aan deze lawine van data. Moderne data is complex, sterk ongestructureerd, afkomstig uit allerlei bronnen en daarmee voorbij de capaciteit van conventionele technologie. Gelukkig hebben we nu AI om onze databeheerzorgen op te lossen.
AI is al een tijdje een modewoord. Zeker na de introductie van generatieve AI dringt de technologie snel door in elk aspect van ons leven. Het is dus logisch om die ook in te zetten voor databeheer.
Maar hoe transformeert AI databeheer? In dit artikel kijken we van dichtbij hoe kunstmatige intelligentie impact heeft op data-extractie, mapping, kwaliteit en analyse.
De samensmelting van AI en databeheer
2023 versnelde de adoptie van AI met de komst van generatieve AI. Volgens de laatste enquête van McKinsey gaf een derde van alle respondenten aan dat generatieve AI in ten minste één bedrijfsfunctie wordt gebruikt. 40% van de organisaties zei AI te hebben ingevoerd, en hun bedrijven verwachten meer in AI te investeren.
Als het gaat om AI-adoptie in databeheer, is het belangrijk te begrijpen dat ook databehoeften zijn geëvolueerd. Datadeling wordt snel een alledaags fenomeen. Organisaties willen data decentraliseren en als product aanbieden aan interne en externe klanten. Bovendien wil de markt, met de toenemende vraag naar data fabric, oplossingen die geautomatiseerde en uitgebreide dataintegratie mogelijk maken.
AI is uitstekend toegerust om deze veranderende databehoeften bij te benen. Van data-inname tot analyse kan AI de complexiteit van het databeheerproces abstraheren en zo het proces versnellen.
Amazon is het schoolvoorbeeld van hoe AI-adoptie in databeheer de omzet kan laten exploderen. De retailreus kijkt naar datapunten zoals eerdere winkelactiviteit, het bedrag dat op de site is uitgegeven, verlanglijstjes en geografische locatie, en gebruikt AI en voorspellende analyse om te voorspellen wat klanten nodig hebben, nog voordat ze het zelf weten.
Wat gebeurt er achter de schermen? Hoe werkt AI? AI-technologieën, zoals machinelearning-algoritmen, kunnen routinetaken versnellen zoals gegevensopschoning, classificatie, clustering en anomaliedetectie. Daarnaast vereenvoudigen natural language processing en deep learning tekstanalyse, sentimentanalyse en beeldanalyse, en zo nog veel meer.
Laten we elke stap van databeheer uitsplitsen om de impact van AI te zien.
AI en data-extractie
De eerste stap in elke databeheer-cyclus is data-extractie. Gezien de ongestructureerde databronnen zoals tekst, pdf's, afbeeldingen, enzovoort, is dit een uitdaging geworden voor traditionele tools. Aanvankelijk waren de gebruikte tools sjabloongebaseerd: je kon automatisch data uit documenten halen die hetzelfde sjabloon volgden. AI heeft de noodzaak van uniforme sjablonen echter weggenomen. Door AI aangestuurde data-extractietools gebruiken natural language processing om de velden te begrijpen die een bedrijf wil extraheren. Wil een bedrijf bijvoorbeeld klantgegevens uit facturen of inkooporders halen, dan hoef je alleen de velden te specificeren en haalt de tool ze eruit, ongeacht het formaat.
AI en datamapping
Zodra de data is geëxtraheerd, wordt deze gemapt van de bron naar de doellocatie. Vroeger was dit een handmatig proces waarbij IT-professionals code schreven. Al snel kwamen er codevrije datamappingtools die data-professionals in staat stelden om datamapping te visualiseren en uit te voeren met drag-and-drop. Nu heeft AI datamapping compleet getransformeerd.
Kunstmatige intelligentie maakt automatische ontdekking van databronnen, attributen en relaties mogelijk. Machinelearning-algoritmen analyseren bestaande data om patronen en verbanden te identificeren en verminderen zo tijd en moeite. Bovendien vereenvoudigt AI schema-mapping, omdat algoritmen met patroonherkenning en semantische analyse overeenkomsten tussen uiteenlopende schema's herkennen.
AI en datakwaliteit
Hoewel bedrijven experts zijn geworden in het genereren van grote hoeveelheden data, worstelen ze nog steeds met datakwaliteit. Volgens IBM bedragen de jaarlijkse kosten van slechte datakwaliteit $3,1 biljoen in de VS alleen al, wat laat zien dat de evolutie van databeheersoftware nog niet veel heeft geholpen. AI kan echter het verschil maken.
AI-algoritmen kunnen datasets scannen op fouten, inconsistenties en afwijkingen en die direct corrigeren. Het mooiste aan AI-algoritmen is hoe goed ze met ontbrekende data omgaan. Ze kunnen ontbrekende waarden in de data detecteren en aanvullen met geschatte waarden, zonder aan nauwkeurigheid in te boeten.
AI en data-analyse
AI kan wellicht het meest bijdragen aan data-analyse, de laatste stap in elk databeheerproces. Met de introductie van GPT zijn er lichtgewicht integraties van NLP in data-analyse ontstaan. NLP-technieken analyseren tekstuele data uit bronnen zoals sociale media, klantfeedback en documenten. AI kan ook vergelijkbare data groeperen met clusteringalgoritmen.
Beslissingsbomen en regressieanalyse zijn fundamentele technieken in data-analyse. Door AI aangestuurde machinelearning-modellen kunnen eenvoudig complexe beslissingsbomen opzetten, zelfs in multidimensionale datasets.
Conclusie
De rol van AI in databeheer valt niet te ontkennen. Het is niet slechts een hippe manier van analyseren; het is juist bittere noodzaak. Bedrijven hebben tegenwoordig realtime inzichten nodig, en AI kan die leveren. De rol van AI zal met de tijd alleen maar prominenter worden.
Er kan vooruitgang worden geboekt richting Edge AI, wat betekent dat data-analyse en -computing plaatsvinden aan de bron van gegevensverzameling. Deze technologie zal veel handmatige taken wegnemen en databeheer eenvoudiger maken.
Klaar om dieper te duiken in de wereld van AI en databeheer? Verken de AI Fundamentals-track van DataCamp en de cursus Understanding Artificial Intelligence om de uitdagingen en maatschappelijke implicaties van AI te ontdekken.
