本文主要是介绍实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。
什么是数据驱动方法？
数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。
主要原则包括：
- 数据收集——从不同来源收集相关数据是确保其质量和后续分析相关性的基础。
- 数据分析——使用统计和机器学习 (ML) 技术处理和分析收集的数据，为明智的决策提供宝贵的见解。
- 数据可视化——通过图表和图形直观地呈现见解，有助于理解并帮助决策者识别趋势和模式。
- 数据驱动的决策——将数据洞察集成到组织各个级别的决策流程中，可以增强风险管理和流程优化。
- 持续改进——拥抱持续数据收集、分析和行动的文化可以促进创新和适应不断变化的环境。
使用人工智能的数据集成策略
数据集成将来自不同来源的数据组合起来以获得统一的视图。人工智能 (AI) 通过自动化任务、提高准确性和管理不同的数据量来改进集成。以下是使用人工智能的四种数据集成策略/模式：
- 自动数据匹配和合并——ML 和自然语言处理 (NLP) 等人工智能算法可以匹配并自动合并不同来源的数据。
- 实时数据集成——流处理和事件驱动架构等人工智能技术可以通过不断摄取、处理和集成可用数据来促进实时数据集成。
- 模式映射和转换——人工智能驱动的工具可以自动化映射和转换不同格式或结构的数据模式的过程。这包括在关系数据库、NoSQL 数据库和其他数据格式之间转换数据，以及处理随时间推移的模式演变。
- 知识图和基于图的集成——人工智能可以构建和查询表示实体和概念之间关系的知识图。知识图通过捕获丰富的上下文信息并支持跨异构数据源的复杂查询，实现灵活且语义驱动的数据集成。
数据集成是现代数据管理策略的支柱，对于让组织全面了解其数据环境至关重要。数据集成通过无缝组合来自不同来源（例如数据库、应用程序和系统）的数据，确保组织数据资产的内聚和统一视图。
数据集成的主要好处之一是能够提高数据质量。通过整合多个来源的数据，组织可以识别并纠正不一致、错误和冗余，从而提高数据的准确性和可靠性。反过来，这使决策者能够根据可靠的信息做出明智的选择。让我们仔细看看如何利用生成式人工智能进行数据相关流程。
探索生成式人工智能对数据相关流程的影响
近年来，生成式人工智能彻底改变了各个行业和数据相关流程。生成人工智能涵盖了广泛的方法论，从生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）到基于变压器的模型，例如 GPT（生成预训练变压器）。这些算法在生成逼真的图像、文本、音频甚至视频方面展示了令人印象深刻的能力，通过生成新的数据样本来密切模仿人类的创造力。
使用生成式人工智能增强数据集成
现在，我们已经了解了生成式人工智能在增强数据集成中的作用的实际部分。下面，我提供了一些现实世界的场景。这将使人工智能在数据集成中的作用更加清晰。
表 1. 实际用例
| 行业/应用 | 例子 |
| 医疗保健/图像识别 | 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 |
| 电子商务 | 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 |
| 社交媒体 | 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 |
| 网络安全 | 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 |
| 金融服务 | 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 |
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行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理
| 行业/应用 | 例子 |
| 医疗保健/图像识别 | 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 |
| 电子商务 | 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 |
| 社交媒体 | 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 |
| 网络安全 | 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 |
| 金融服务 | 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 |
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行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
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| 行业/应用 | 例子 |
| 医疗保健/图像识别 | 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 |
| 电子商务 | 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 |
| 社交媒体 | 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 |
| 网络安全 | 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 |
| 金融服务 | 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 |
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行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理
| 行业/应用 | 例子 |
| 医疗保健/图像识别 | 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 |
| 电子商务 | 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 |
| 社交媒体 | 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 |
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行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理 -
行业/应用 例子 医疗保健/图像识别 生成合成医学图像以在深度学习模型中进行数据增强使用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的训练数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学成像分析等任务 电子商务 自动进行产品目录集成的架构映射和转换利用生成式人工智能技术自动调整不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升顾客在电子商务平台上的购物体验 社交媒体 利用 NLP 模型从用户生成的内容中提取元数据分析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有价值的元数据，例如情绪、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推荐系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推荐提高用户在社交媒体平台上的参与度 网络安全 使用生成式人工智能检测网络流量异常对类似于现实世界模式的合成数据进行训练加强网络安全应对威胁改进入侵检测和响应 金融服务 实时整合多样化市场数据使用生成式人工智能聚合来自不同来源的数据实现明智的决策和交易执行不断更新策略以应对不断变化的市场状况改善投资成果和风险管理
使用人工智能和机器学习确保数据的准确性和一致性
在当今数据驱动的世界中，组织努力维护准确可靠的数据。人工智能和机器学习有助于检测异常、识别错误并自动化清洁过程。让我们更仔细地研究一下这些模式。
验证和数据清理
数据验证和清理通常是一项艰巨的任务，需要大量的时间和资源。人工智能驱动的工具简化并加速了这些流程。机器学习算法从过去的数据中学习，自动识别和修复常见的质量问题。他们可以标准化格式、填充缺失值并协调不一致之处。自动化这些任务可以减少错误并加快数据准备速度。
发现模式和见解
人工智能和机器学习算法可以发现数据集中隐藏的模式、趋势和相关性。通过分析大量数据，这些算法可以识别人类分析师可能不明显的关系。人工智能和机器学习还可以了解数据质量问题的根本原因并制定解决策略。例如，机器学习算法可以识别导致数据不一致的常见错误或模式。然后，组织可以实施新流程来改进数据收集、增强数据输入指南或确定员工培训需求。
数据异常
人工智能和机器学习算法揭示数据集中隐藏的模式、趋势和相关性，分析大量数据以揭示人类不易察觉的见解。他们还了解数据质量问题的根本原因，识别导致不一致的常见错误或模式。这使得组织能够实施新的流程，例如改进数据收集方法或加强员工培训，以解决这些问题。
检测数据异常
机器学习模型擅长检测模式，包括与规范的偏差。通过机器学习，组织可以分析大量数据，将其与既定模式进行比较，并标记潜在问题。然后，组织可以识别异常情况并确定如何纠正、更新或扩充其数据以确保其完整性。
让我们看一下可以验证数据和检测异常的服务。
使用流分析检测异常
Azure Stream Analytics、AWS Kinesis和Google Cloud Dataflow是在云端和边缘提供内置异常检测功能的工具示例，从而支持供应商中立的解决方案。这些平台提供了用于异常检测的各种功能和操作符，允许用户监控异常，包括临时和持久的异常。
例如，根据我使用流分析构建验证的经验，以下是需要考虑的几个关键操作：
- 随着滑动窗口中数据的增多，模型的准确性会提高，并在时间范围内按照预期进行处理。它专注于窗口中的事件历史记录以发现异常，并在移动时丢弃旧值。
- 函数通过比较过去的数据并识别置信水平内的异常值来建立基线正常值。根据实际训练所需的最少事件设置窗口大小。
- 响应时间随着历史记录大小的增加而增加，因此仅包括必要的事件以获得更好的性能。
- 基于机器学习，您可以使用 AnomalyDetection_SpikeAndDip 运算符监控时间序列事件流中的临时异常，例如尖峰和低谷。
- 如果同一滑动窗口内的第二个峰值小于第一个，则与指定置信水平内的第一个峰值相比，其得分可能不够显着。为了解决这个问题，请考虑调整模型的置信水平。但是，如果您收到太多警报，请使用更高的置信区间。
利用生成式人工智能进行数据转换和增强
生成式人工智能有助于数据增强和转换，这也是数据验证过程的一部分。生成模型可以生成类似于实际数据样本的合成数据。当可用数据集较小或需要更多多样性时，这尤其有用。还可以训练生成模型将数据从一个域转换到另一个域，或者在保留其基本特征的同时转换数据。
例如，像 Transformer 这样的序列到序列模型可以在 NLP 中用于语言翻译或文本摘要等任务，有效地将输入数据转换为不同的表示形式。此外，数据转换过程可用于解决基于旧代码库的遗留系统中的问题。组织可以通过过渡到现代编程语言来释放众多好处。例如，遗留系统是基于过时的编程语言（例如 Cobol、Lisp 和 Fortran）构建的。为了实现现代化并提高其性能，我们必须使用最新的高性能和复杂的编程语言（例如 Python、C# 或 Go）来迁移或重写它们。
让我们看下图，了解如何使用生成式人工智能来促进此迁移过程：
图1。使用生成式人工智能重写遗留代码
上述架构基于以下组件和工作流程：
- Azure 数据工厂是用于数据编排和转换的主要 ETL（提取、转换、加载）。它连接到源存储库 Git 存储库。或者，我们可以使用AWS Glue进行数据集成，使用Google Cloud Data Fusion进行ETL数据操作。
- OpenAI是生成式 AI 服务，用于将 Cobol 和 C++ 转换为 Python、C# 和 Golang（或任何其他语言）。 OpenAI 服务连接到数据工厂。 OpenAI 的替代方案是Amazon SageMaker或Google Cloud AI Platform。
- Azure 逻辑应用和Google Cloud Functions是提供数据映射和文件管理功能的实用服务。
- DevOps CI/CD 提供了验证、编译和解释生成代码的管道。
数据验证和人工智能：聊天机器人呼叫中心用例
自动呼叫中心设置是演示数据验证的一个很好的用例。以下示例提供了呼叫中心的自动化和数据库解决方案：
图 2. 呼叫中心聊天机器人架构
自动化和数据库解决方案从呼叫中心部署的语音机器人或与真人的交互中提取数据。然后，它使用 OpenAI 的 ChatGPT 和 AI 情绪分析服务来存储、分析和验证这些数据。随后，使用商业智能 (BI) 仪表板将分析的数据可视化，以获得全面的见解。处理后的信息还集成到客户关系管理 (CRM) 系统中，以供人工验证和进一步行动。
该解决方案利用高级 NLP 模型 ChatGPT，确保准确理解和解释客户交互。使用 BI 仪表板提供直观的交互式数据可视化功能，使利益相关者能够一目了然地获得可操作的见解。将分析后的数据集成到 CRM 系统中，可以实现自动分析和人工验证之间的无缝协作。
结论
在不断发展的企业人工智能领域，实现卓越数据至关重要。提供数据分析、ETL 和 NLP 的数据和生成人工智能服务可实现强大的集成策略，以释放数据资产的全部潜力。通过将数据驱动的方法和先进技术相结合，企业可以通过这些人工智能和数据服务为增强决策、生产力和创新铺平道路。
这篇关于实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
