AI-ready данные: 8 шагов к качественной аналитике и машинному обучению

Искусственный интеллект (AI) уже меняет бизнес, но его эффективность напрямую зависит от качества данных. Если AI обучается на неполных, несогласованных или предвзятых данных, его прогнозы могут быть неточными, а решения — ошибочными. Чтобы избежать этого, важно сделать данные AI-ready: чистыми, структурированными и подготовленными для работы моделей. В этой статье разберём, как превратить сырые данные в AI-ready и создать фундамент для аналитики, машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта.

Уровни готовности к AI

Готовность к AI — это не разовая задача, а процесс, который охватывает инфраструктуру, управление проектами и внедрение технологий.

Компании проходят три основных уровня:

• Базовый — создание инфраструктуры, сбор данных, развитие компетенций.
• Операционный — управление AI-проектами и их интеграция в бизнес-процессы.
• Трансформационный — активное использование AI для оптимизации работы и принятия решений.

Основной аспект готовности к AI — это подготовка данных. Без AI-ready данных ни одна модель не сможет выдавать точные результаты. Далее разберём 8 ключевых шагов, которые помогут превратить массив информации из разных источников в структурированный и надёжный ресурс для AI.

1. Сбор и консолидация данных

Искусственный интеллект эффективен ровно настолько, насколько качественными являются данные, на которых он обучается. Прежде чем строить сложные модели и внедрять аналитику, необходимо обеспечить полноценный сбор и консолидацию данных из всех доступных источников. Этот процесс включает не только извлечение информации, но и её стандартизацию, проверку, интеграцию и оптимальное хранение.

1.1. Источники данных

Современные компании работают с множеством разрозненных источников данных, включая внутренние системы, облачные сервисы, устройства IoT, мультимодальные данные и открытые интернет-ресурсы. Эти данные различаются по структуре, формату и динамике обновления, что делает их интеграцию сложной, но критически важной для AI-аналитики.

Внутренние корпоративные системы

Бизнес-данные корпоративных системах и базах данных. Они содержат структурированную информацию о продажах, финансах, логистике, маркетинге, кадрах, производственных процессах и так далее. Однако часто эти данные находятся в изолированных хранилищах, что затрудняет их анализ и интеграцию между подразделениями.

Облачные хранилища и API-данные

Многие компании используют облачные сервисы (Google Drive, SharePoint, Dropbox), а также API внешних платформ (Salesforce, HubSpot, платёжные системы) для хранения и обработки данных. Однако такие источники требуют надёжной синхронизации в реальном времени и контроля версий, поскольку данные меняются динамически.

IoT и потоковые данные

IoT-устройства (датчики, телеметрия, камеры, промышленные системы) генерируют огромные массивы информации, поступающие в реальном времени. Их обработка требует потоковых решений, таких, как Apache Kafka, Flink и MQTT, которые обеспечивают быструю передачу, обработку и фильтрацию данных без перегрузки хранилищ.

Открытые интернет-источники и веб-скрейпинг

Открытые данные (новостные сайты, форумы, социальные сети, отраслевые публикации и так далее) являются важным источником информации, но требуют автоматизированного сбора и нормализации.

Веб-скрейпинг позволяет получать актуальные сведения, однако важно учитывать правовые ограничения: кейс Perplexity AI показал, что нарушение стандартов может привести к конфликтам с регуляторами.

Epsilon Workspace предлагает юридически безопасные методы веб-скрейпинга, интегрируемые с потоками корпоративных данных.

Неструктурированные данные: новые возможности

Помимо традиционных источников, компании часто работают с неструктурированными мультимодальными данными:

• Текстовые данные: бизнес-документы, письма, отчёты, логи чатов и так далее. Их интеграция требует LLM-моделейдля автоматической категоризации, аннотации и нормализации.
• Аудиоданные: записи переговоров, клиентских звонков, видеоконференций. Их анализ упрощают инструменты Whisper, Deepgram и другие, превращая голос в текст для дальнейшей обработки и анализа.
• Изображения и видео: распознавание лиц, объектов, диаграмм, спутниковых снимков поверхности Земли и другие. Модели CLIP, GPT-4V, Flamingo и подобные помогают анализировать контент, выделять ключевые элементы и извлекать текстовую информацию.
• Рукописные документы и скан-копии: для обработки используются OCR-модели (Tesseract, Google Vision API) и мультимодальные RAG-системы.

1.2. Как извлекать данные из разных источников

Базы данных: SQL и NoSQL

Большинство компаний хранят данные в базах SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle) или NoSQL (MongoDB, DynamoDB). Тут есть два варианта работы:

1. Полный экспорт — выгрузка всей базы раз в сутки или неделю. Удобно для данных, которые редко меняются, но плохо работает в реальном времени.
2. Change Data Capture (CDC) — отслеживание только новых и изменённых записей. Это снижает нагрузку на базы и ускоряет обновление данных. CDC-подход удобен, когда данные должны обновляться в AI-системе без задержек.

Для этого используются различные инструменты, например, Debezium, Fivetran или встроенные механизмы СУБД.

Облачные хранилища и API

Данные часто хранятся в облаке — Google Drive, SharePoint, Dropbox или в SaaS-системах, таких как Salesforce, HubSpot и подобные. Чтобы к ним подключиться, используются API.

REST и GraphQL — стандартные способы работы с API. Webhooks позволяют получать данные сразу при их обновлении.

IoT и потоковые данные

Датчики, телеметрия, умные устройства и системы мониторинга передают данные непрерывно. Для этого используются инструменты обработки потоковых данных, например,

• Apache Kafka, RabbitMQ помогают управлять потоками данных.
• Apache Flink, Spark Streaming анализируют данные в реальном времени.
• TimescaleDB, InfluxDB хранят временные ряды.

Здесь важно фильтровать шум: AI может автоматически выделять ключевые события, игнорируя незначимые изменения.

Веб-скрейпинг и обработка неструктурированных данных

Бизнесу нужны не только внутренние данные, но и информация извне: новостные сайты, социальные сети, аналитические отчёты, отраслевые публикации, тендерные базы, научные статьи. Два ключевых направления сбора таких данных — веб-скрейпинг и обработка неструктурированной информации. Они решают разные задачи и требуют различных инструментов.

Веб-скрейпинг: автоматический сбор данных из интернета

Веб-скрейпинг помогает собирать текстовую информацию из веб-источников и преобразовывать её в удобный для анализа формат. Это полезно для:

• Мониторинга конкурентов (цены, ассортимент, стратегии).
• Анализа рыночных трендов (тенденции спроса, комментарии клиентов).
• Сбора контактных данных (тендерные площадки, базы поставщиков) и многих других задач.

Для автоматизированного парсинга используют разные инструменты:

• BeautifulSoup, Scrapy — извлекают текст из HTML/XML страниц.
• Selenium, Puppeteer — позволяют эмулировать поведение пользователя (например, обходить динамические страницы, работать с JS).

Однако важно соблюдать юридические нормы: игнорирование правил robots.txt и сбор данных с закрытых страниц может привести к юридическим рискам. Например, кейс Perplexity AI показал, что несанкционированный сбор информации из платных источников вызвал волну критики.

Обработка неструктурированных данных: работа с текстами, аудио, изображениями и видео

Помимо веб-страниц, огромный массив бизнес-данных хранится в неструктурированном виде:

• PDF-отчёты, бизнес-документы, презентации.
• Сканированные договоры, рукописные заметки.
• Аудиозаписи звонков, видеоконференций.
• Фотографии, диаграммы, схемы.

Для их обработки используют специализированные инструменты

• OCR (Tesseract, Google Vision API) — распознаёт текст из изображений и сканов.
• Speech-to-Text (Whisper, Deepgram, AWS Transcribe) — превращает аудио в текст.
• Мультимодальные AI-модели (GPT-4V, CLIP, Flamingo) — анализируют изображения и видео.

Например, если бизнес хочет анализировать тендерные отчёты, которые публикуются только в виде сканов PDF, веб-скрейпинг здесь не поможет — нужны мультимодальные AI-модели. Подробнее извлечение и анализ даннных из многостраничных PDF со сложной структурой, таблицами, диаграммами и иллюстрациями можно посмотреть в нашем блоге «Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF?».

1.3. Как выбрать хранилище для данных

После сбора данные нужно где-то хранить. Вариантов несколько:

1. Data Lakes. Это «озёра данных» — S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage и другие. Они подходят для хранения сырых данных в любом формате.
2. Data Warehouses. Snowflake, BigQuery, Redshift — мощные хранилища для аналитики. Они быстрее работают с SQL-запросами, но требуют предварительной структуризации данных.
3. Гибридные решения (Lakehouse-архитектура). Lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg и другие) объединяют лучшее от Data Lakes и Warehouses. Они поддерживают версионность, транзакции и быстрые запросы.
4. Векторные базы данных. Weaviate, Pinecone, FAISS — хранилища векторных представлений данных. Если компания работает с LLM и AI-поиском, такие базы — must-have. Подробно работа с векторными представлениями описана в публикации в нашем блоге «От слов к векторам: как эмбеддинги помогают моделям понимать нас».

Где хранить данные? Всё зависит от задач: если нужна гибкость — Data Lakes, если аналитика — Warehouses, если генеративные AI — векторные и графовые БД.

1.4. Методы извлечения данных

Процесс извлечения данных должен быть адаптирован к специфике каждого источника.

• Из баз данных (SQL, NoSQL) данные можно загружать с помощью полного экспорта или Change Data Capture (CDC) — метода, позволяющего отслеживать только изменения без полной выгрузки.
• Облачные хранилища и API требуют интеграции через REST, GraphQL или веб-хуки, обеспечивающие автоматическое обновление данных.
• IoT-устройства передают данные потоками, поэтому здесь работают технологии очередей сообщений (Kafka, RabbitMQ) и распределённых логов.
• Веб-скрейпинг требует соблюдения лимитов запросов, кеширования и предобработки данных для минимизации нагрузки.

Выбор архитектуры определяет скорость доступа к данным, их надёжность и возможность масштабирования под требования AI-моделей.

1.5. Интеграция и консолидация данных

Данные, собранные из разных источников, часто имеют несовместимые форматы, дублирующие записи и структурные несоответствия. Чтобы обеспечить их готовность к дальнейшей обработке, важно провести интеграцию и унификацию.

Подробно о интеграции и консолидации данных мы написали в публикации в блоге «Что такое консолидация данных и как она работает: 7 советов и примеры».

Этот процесс включает в себя:

• Стандартизацию форматов – приведение данных к единой структуре (например, конвертация XML, JSON, CSV в унифицированный Parquet).
• Разрешение конфликтов – удаление дубликатов, нормализацию типов данных, обработку пропущенных значений.
• Отслеживание происхождения данных (Data Lineage) – логирование изменений, чтобы можно было понять, как и откуда поступили данные.

Эти шаги можно автоматизировать с помощью инструментов ETL/ELT, таких как Epsilon Workspace, dbt или Apache Airflow. Это снижает затраты на обработку данных и ускоряет процесс подготовки данных для AI. Подробно о ETL/ELT конвейерах можно посмотреть в нашей публикации «Что такое конвейеры данных и зачем они вам?».

2. Контроль качества данных

Данные, загруженные в AI-модель, должны быть точными, полными и согласованными. Ошибки, дубликаты и несоответствия могут привести к недостоверным выводам и смещениям в прогнозах. Поэтому контроль качества данных — это не разовое действие, а непрерывный процесс, включающий очистку, валидацию, автоматический мониторинг и документацию.

2.1. Очистка данных

Первый этап контроля качества — очистка данных. Она включает в себя:

• Исправление ошибок: устранение орфографических неточностей, неверных символов, неправильного кодирования и форматирования.
• Удаление дубликатов: слияние или удаление повторяющихся записей с учётом контекста (например, идентификация уникальных клиентов).
• Стандартизация форматов: унификация представления дат, валют, единиц измерения, категорий.

Например, данные о транзакциях из разных источников могут использовать разные валютные обозначения («USD», «$», «US Dollar»), что может привести к некорректному анализу. Автоматическая стандартизация помогает устранить подобные несоответствия.

2.2. Обработка пропущенных значений: статистические методы и генеративный ИИ

Отсутствующие значения — одна из самых сложных проблем в данных. Возможные методы их обработки включают:

• Удаление записей (если процент пропущенных значений мал и удаление не искажает данные).
• Статистическая иммутация: заполнение пропусков средним, медианой или прогнозными значениями.
• Генеративные модели: использование нейросетей (GPT, GAN) для генерации недостающих данных.

Генеративный AI может быть полезен при балансировке диспропорциональных выборок или создании синтетических данных, но такие данные требуют дополнительной валидации.

2.3. Валидация данных

Данные должны соответствовать бизнес-требованиям и оставаться корректными на протяжении всего их жизненного цикла. Валидация включает в себя:

• Проверку соответствия схемам данных: контроль типов данных, допустимых диапазонов значений.
• Семантические проверки: например, дата окончания контракта не может быть раньше даты начала.
• Контроль аномалий: выявление неожиданных значений (например, резкий скачок доходов в отчётах).

Валидация должна быть непрерывной. Мониторинг качества данных в реальном времени позволяет оперативно выявлять проблемы.

2.4. Метрики качества данных

Чтобы объективно оценивать качество данных, используются метрики:

• Полнота (Completeness) — процент заполненных полей в датасете.
• Согласованность (Consistency) — отсутствие логических противоречий (например, единые идентификаторы для одного клиента в разных системах).
• Точность (Accuracy) — насколько данные соответствуют реальности.
• Актуальность (Timeliness) — актуальность данных для текущих бизнес-задач.

Автоматизированные инструменты контроля, такие как Great Expectations, Monte Carlo, Soda SQL, позволяют настроить правила валидации, которые будут выполняться при каждом обновлении данных.

Автоматизация контроля качества

Ручная проверка данных невозможна при больших объёмах информации. Поэтому важно автоматизировать контроль качества:

• Периодические проверки: регулярный аудит и отчёты по состоянию данных.
• Автоисправление данных: настройка правил исправления ошибок без вмешательства пользователя.
• Логирование изменений: сохранение истории правок для анализа источника проблем.

3. Структурирование и организация данных

Данные, собранные из разных источников, редко бывают идеально организованы. Различные форматы, отсутствие категорий и логики их структуры могут создать сложности при анализе и обучении AI-моделей. Без строгой организации данные приводят к некорректным прогнозам, сниженной точности и проблемам с интерпретацией результатов. Чтобы этого избежать, данные должны быть чётко структурированы, стандартизированы и легко интерпретируемы.

3.1. Категоризация данных

Категоризация данных — это первый шаг к организации. Она позволяет определить, какие группы данных имеют схожую природу и как они связаны между собой. Например, клиентские данные могут включать демографическую информацию, историю покупок и отзывы, а операционные данные — содержать логи работы систем, информацию о запасах и логистике. Разделение по источникам помогает контролировать обновления и поддерживать целостность данных, а учёт частоты обновления позволяет обрабатывать статические и динамические данные по-разному.

Когда структура данных хаотична, AI-модель вынуждена работать с избыточной информацией, что снижает точность предсказаний и усложняет анализ. Категоризация ускоряет обработку и минимизирует ошибки.

3.2. Приведение к единому формату

AI-модели чувствительны к разнице в форматах данных. Если в одной системе дата записана как MM/DD/YYYY, а в другой как YYYY-MM-DD, это может привести к ошибкам. Приведение данных к единому формату обеспечивает корректную интерпретацию и сравнение. Часто в этот процесс входит стандартизация дат, валют, единиц измерения и текстовых значений. Например, кодировка валют и округление значений должны быть унифицированы, текстовые данные приведены к единому регистру, исправлены лишние пробелы и ошибки.

Автоматизированные инструменты позволяют стандартизировать данные без ручной обработки.

3.3. Определение схемы данных

После категоризации и стандартизации необходимо создать схему данных, которая определяет, какие атрибуты есть в каждом датасете, какие типы данных используются и как связаны между собой таблицы. Например, клиентские данные могут содержать такие поля, как имя, возраст и город, а таблица заказов будет связана с клиентами через уникальные идентификаторы.

Выбор структуры данных зависит от логики анализа. Star Schema подходит для бизнес-аналитики, так как позволяет быстро извлекать агрегированные данные. Snowflake Schema нормализует данные, обеспечивая большую гибкость и минимизацию дублирования.

3.4. Автоматизация структурирования данных

Если структурирование данных автоматизировано, бизнес получает чистые, готовые к анализу данные без лишних затрат. В Epsilon Workspace реализованы механизмы классификации данных, построения схем и визуализации, которые упрощают работу с информацией и не требует программирования.

Использование Data Catalogs (Alation, Collibra, Arenadata Catalog) помогает бизнесу лучше понимать структуру данных, а dbt позволяет управлять схемами и трансформациями данных в автоматическом режиме.

4. Data Governance & Compliance: как управлять данными

Неразбериха в управлении данными может привести к утечкам, регуляторным штрафам и недостоверным AI-моделям. Data Governance & Compliance — это система правил, которая помогает бизнесу работать с данными безопасно и в соответствии с законами.

4.1. Зачем нужен Data Governance?

Без чёткого управления данных становится слишком много, а порядок в них теряется. Одни и те же показатели могут считаться разными в разных подразделениях. Сотрудники получают доступ к данным, которые им не нужны. Непонятно, какие данные актуальны, а какие устарели.

Хорошая система Data Governance решает эти проблемы. Она позволяет:

• Определить владельцев данных. Каждая таблица, метрика или набор данных должны иметь ответственного за их актуальность и корректность.
• Контролировать доступ. Не все сотрудники должны видеть всё. AI-модели тоже не должны учиться на чувствительных данных без разрешения.
• Обеспечить качество. Если нет единых стандартов, в отчётах появляются ошибки, а модели начинают делать неверные прогнозы.

4.2. Как защитить данные?

Когда данные защищены плохо, это приводит к утечкам, потерям и юридическим рискам. Хорошая стратегия безопасности включает несколько уровней защиты:

1. Шифрование — данные должны быть зашифрованы в хранилище и при передаче.
2. Контроль доступа — использовать RBAC (Role-Based Access Control) и ABAC (Attribute-Based Access Control), чтобы ограничивать доступ только тем, кому он нужен.
3. Аудит — логирование всех действий с данными, чтобы можно было отследить, кто и когда их изменил.
4. Политики хранения и удаления — ненужные данные не должны накапливаться бесконечно, особенно если это требует закон (например, GDPR требует удаления данных по запросу пользователя).

4.3. Как соблюдать регуляторные требования?

Каждая компания в каждой стране работает с разными законами о данных. В Европе это GDPR, в США — CCPA, в финансовой отрасли — SOX, в здравоохранении — HIPAA и так далее.

Чтобы соответствовать требованиям, важно:

• Автоматизировать проверку соответствия. Например, в Epsilon Workspace можно настраивать автоматические правила обработки данных, чтобы исключить чувствительную информацию из AI-моделей.
• Анонимизировать или псевдонимизировать данные. Если AI не требуется знать реальные имена или номера карт, нужно заменить их на случайные значения.
• Готовить отчёты для регуляторов. Если компания хранит персональные данные, она должна быть готова показать, как они защищены и используются.

4.4. Автоматизация Data Governance

Без автоматизации Data Governance превращается в бюрократию. Чтобы избежать этого, компании используют специальные инструменты:

• Collibra, Alation, Apache Atlas — платформы для управления метаданными и каталогизации данных.
• Great Expectations, Soda SQL, Monte Carlo — инструменты для мониторинга качества данных.

5. Обогащение и расширение данных

AI-модели обучаются на данных, но далеко не всегда исходная информация достаточна. Иногда данные нужно обогатить, добавляя новые источники, создавая синтетические выборки или улучшая структуру признаков. Это позволяет моделям лучше понимать закономерности и снижает риски ошибок.

5.1. Добавление новых источников

Чем больше релевантных данных, тем точнее работает AI. Компании могут интегрировать внешние источники, такие как платные аналитические платформы, государственные открытые данные или партнёрские базы. Например, в ритейле это могут быть данные о погоде, экономической активности или динамике цен конкурентов.

Одним из популярных методов обогащения является веб-скрейпинг — автоматизированный сбор данных с сайтов, социальных сетей и каталогов. Это помогает получать актуальную информацию, например, отзывы о продуктах или рыночные тенденции. Однако важно учитывать юридические аспекты: без соблюдения стандартов, таких как robots.txt, можно столкнуться с правовыми рисками. В Epsilon Workspace встроены инструменты безопасного веб-скрейпинга, учитывающие эти нюансы.

5.2. Синтетические данные: когда реальных данных недостаточно

Иногда реальных данных не хватает — например, в медицинских исследованиях или при работе с редкими событиями. В таких случаях можно создавать синтетические данные, которые имитируют реальные сценарии, сохраняя их статистические свойства.

Синтетические данные полезны для балансировки выборок. Если AI-модель обучается на несбалансированном датасете (например, 90% транзакций нормальные, 10% — мошеннические), она может игнорировать редкие случаи. Генерация дополнительных примеров помогает устранить этот дисбаланс.

Генеративный AI также может дополнять датасеты. Например, он умеет:

• Генерировать изображения, текст и аудиоданные.
• Заполнять пропущенные значения с высокой точностью.
• Создавать вариации существующих данных для расширения выборки.

5.3. Feature Engineering: улучшаем представление данных

Простые данные редко дают AI-моделям всю информацию, необходимую для точных предсказаний. Feature Engineering — это процесс создания новых признаков (features), которые помогают моделям лучше выявлять закономерности.

Примеры:

• Вместо «даты последней покупки» можно создать признак «количество дней с момента последней покупки».
• В анализе трафика сайтов можно объединить данные о сессиях в новые метрики, такие как «время на сайте за последний месяц».

Однако не все признаки полезны. Лишние признаки могут замедлить обучение моделей и привести к переобучению. Чтобы избежать этого, используются методы feature selection и dimensionality reduction — например, LASSO-регрессия или PCA, которые позволяют отбирать только наиболее значимые параметры.

5.4. Автоматизация обогащения данных

Процесс обогащения можно упростить, используя специализированные инструменты. В Epsilon Workspace есть возможности для:

• Автоматического тестирования новых признаков без программирования.
• Интеграции внешних данных без сложных ETL-пайплайнов.
• Генерации синтетических данных и их оценки перед использованием.

6. Аннотирование и разметка данных

6.1. Аннотирование и разметка данных

Разметка — это процесс добавления меток к изображениям, текстам и аудиофайлам, который позволяет моделям понимать, что они анализируют. Без аннотации модели будут выдавать ошибки, неправильно классифицировать объекты и терять точность.

6.2. Как размечаются данные?

Разные типы данных требуют разных подходов:

1. Изображения: Обозначение объектов на фото (автомобили, люди, дорожные знаки), сегментация изображений, определение ключевых точек (например, лица).
2. Текст: Классификация по категориям (например, позитивные и негативные отзывы), анализ тональности, разметка сущностей (имена, даты, компании).
3. Аудио: Распознавание команд, выделение звуковых событий (например, аплодисменты, сирены), транскрипция речи.

Разметка вручную требует значительных затрат времени и ресурсов. Но благодаря автоматизированным инструментам этот процесс можно значительно ускорить.

6.3. Как AI помогает в разметке?

Генеративный AI способен предсказывать метки и автоматизировать часть разметки. Например:

• Автоматическое выделение объектов на изображениях.
• Распознавание тональности текста без участия человека.
• Предварительная аннотация аудиофайлов с последующей проверкой экспертами.

Такой подход снижает нагрузку на специалистов и ускоряет подготовку данных.

6.4. Почему качество разметки критично?

Некачественная разметка = плохие AI-модели. Если в данных ошибки, модель будет учиться на неправильных примерах и выдавать неверные прогнозы. Чтобы этого избежать, важно контролировать точность аннотаций, проверять метки и проводить несколько этапов валидации.

6.5. Автоматизация разметки данных

Чтобы разметка не превращалась в узкое место AI-проекта, её нужно автоматизировать. Можно использовать Label Studio, Snorkel и Prodigy, которые помогают комбинировать автоматическую разметку с экспертной проверкой.

7. Инфраструктура и инструменты для данных

AI требует надёжной инфраструктуры данных. Если система не справляется с объёмами информации, модели работают медленно, аналитика запаздывает, а принятие решений становится менее точным. Чтобы избежать этого, необходимо выстроить гибкую, масштабируемую и производительную инфраструктуру.

Подробно архитектуру данных мы описали в публикации в нашем блоге «Как построить архитектуру аналитики данных и превратить обычную компанию в data-driven».

7.1. Хранилища данных

Выбор хранилища зависит от объёма, структуры и скорости обновления данных. Для небольших проектов подходят реляционные базы данных (PostgreSQL, MySQL). Для AI-систем, которые работают с большими объёмами и разнородными источниками, требуются специализированные решения:

• Data Lakes (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake) — для хранения сырых и полу-структурированных данных. Поддерживают JSON, Parquet, Avro, обеспечивая гибкость в обработке.
• Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift) — предназначены для структурированных данных и аналитики, обеспечивая быстрый SQL-доступ.
• Гибридные решения (Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi) объединяют преимущества Data Lakes и Data Warehouses, обеспечивая версионность данных и поддержку транзакций.
• Lakehouse-архитектура (Databricks, Snowflake) даёт хорошие результаты, если AI работает с историческими и потоковыми данными одновременно.

Чем сложнее модель и больше данных, тем выше требования к вычислительным ресурсам. Важно оптимизировать загрузку, чтобы не переплачивать за простаивающую инфраструктуру.

7.2. Обработка потоков данных

AI-решения всё чаще требуют реального времени — например, в прогнозировании спроса или детектировании аномалий. Для этого нужны инструменты обработки потоков:

• Apache Kafka — распределённая система передачи данных в реальном времени.
• Flink, Spark Streaming — платформы потоковой аналитики.
• Druid, ClickHouse — базы данных, оптимизированные для потоковой обработки.

7.3. Инструменты управления данными

Современные инструменты автоматизируют работу с данными:

• ETL/ELT-платформы (Airflow, dbt, Epsilon Workspace) помогают загружать, очищать и трансформировать данные.
• Data Catalogs (Alation, Collibra) помогают управлять метаданными и стандартизировать работу с данными.
• MLflow, Weights & Biases обеспечивают контроль версий AI-моделей и экспериментов.

7.4. Как выбрать инфраструктуру и инструменты?

Выбор зависит от нескольких факторов:

• Масштаб проекта – чем сложнее AI-система, тем гибче должна быть архитектура.
• Бюджет – баланс между облачными сервисами и локальными мощностями.
• Экспертиза команды – сложные инструменты требуют навыков DevOps и Data Engineering.
• Юридические требования – обработка персональных данных требует строгого контроля (GDPR, CCPA, HIPAA).

8. Формирование культуры работы с данными

AI не даёт преимуществ, если данные не используются осознанно. Даже самые качественные наборы данных остаются бесполезными, если сотрудники не доверяют им, не применяют в работе или не понимают их ценность. Культура работы с данными помогает устранить эти барьеры и сделать данные инструментом принятия решений на всех уровнях компании.

8.1. Обучение и доступность данных

Понимание данных важно не только для аналитиков, но и для всех, кто принимает решения. Базовое обучение принципам работы с данными снижает барьеры, а генеративный AI может помочь в создании обучающих материалов, автоматическом ответе на вопросы и моделировании рабочих ситуаций. Упрощённые дашборды делают аналитику доступнее, снижая зависимость от специалистов по данным.

8.2. Интеграция данных в работу команд

Разрозненность данных между системами и отделами затрудняет их использование. Каталоги данных позволяют структурировать информацию, а совместные AI-проекты и центры компетенций помогают сотрудникам лучше понимать данные и использовать их в работе.

8.3. Эксперименты и поиск новых решений

AI требует тестирования гипотез и поиска новых закономерностей. Автоматизация DataOps сокращает время на проверку идей, а пилотные AI-инициативы в разных отделах помогают находить неожиданные инсайты. Подход, основанный на итерациях, снижает страх ошибок и даёт командам больше свободы для экспериментов.

8.4. Автоматизация процессов работы с данными

DataOps и CI/CD для данных позволяют минимизировать ошибки и ускорять работу AI. Авто-тестирование данных предотвращает критические ошибки, контроль версий даёт возможность отслеживать изменения в наборах данных, а гибкие пайплайны обновляют модели и данные в режиме реального времени.

Заключение

Подготовка данных к AI — это не разовый процесс, а стратегия. Качественно подготовленные данные позволяют получать точные прогнозы, автоматизировать процессы и добиваться ощутимого роста эффективности бизнеса.

Использование no-code конструкторов конвейеров Epsilon Workspace на каждом шаге значительно ускоряет процесс подготовки данных, снижает технические барьеры и помогает компаниям быстрее переходить на AI-решения. Запишитесь к нам на демонстрацию, и мы расскажем, как быстро внедрить дата-конвейеры в вашей компании.