L’ingresso dell’intelligenza artificiale nel campo della scienza dei dati è ormai una realtà consolidata. L’utilizzo crescente di strumenti che impiegano l’intelligenza artificiale nell’analisi e nell’ingegneria dei dati sta portando a un cambiamento nei ruoli dei data scientist. L’automazione AI sta già portando notevoli miglioramenti nell’ingegneria dei dati, semplificando il processo di gestione e migliorando la qualità dei dati.
Tra i possibili casi d’uso futuri dell’automazione dell’IA nell’ingegneria dei dati, ci sono alcune applicazioni che possono svolgere un ruolo significativo:
- Gestione delle grandi query: con la crescita esponenziale dei dati generati ogni giorno, la gestione efficiente delle query diventa sempre più critica. L’implementazione dell’IA nei database può aiutare a migliorare l’efficienza della gestione delle query, automatizzando il processo di assegnazione delle priorità e riducendo il monitoraggio manuale del database.
- Gestione della qualità dei dati: la scarsa qualità dei dati è un problema costoso per le organizzazioni, ma un modello di valutazione dei dati abilitato all’IA può aiutare a identificare le cause principali e a migliorare la qualità dei dati, evitando così decisioni errate.
- Gestione dei dati anagrafici: l’utilizzo di algoritmi di unione intelligente, alimentati dall’IA, può ridurre le incertezze nella gestione dei dati master e migliorare la qualità complessiva dei dati.
- Capacità di ricerca intelligente: la ricerca intelligente, basata sull’elaborazione del linguaggio naturale e sull’apprendimento automatico, può aiutare gli utenti a ottenere risultati di ricerca più rapidi e pertinenti.
- Mappatura automatica dei metadati: l’implementazione dell’IA può semplificare la codifica automatica dei metadati, eliminando gli errori e comprendendo meglio la relazione tra i diversi elementi di dati.
- Generazione del codice: gli strumenti di generazione del codice già esistenti, come ProbeAI, vedranno una crescente adozione nell’automazione dei compiti di generazione, ottimizzazione e correzione di codice SQL.
- Gestione della pipeline: l’automazione AI può migliorare le prestazioni e l’efficienza delle pipeline di dati attraverso il monitoraggio del carico di lavoro, la modellazione predittiva e il rilevamento delle anomalie.
In sintesi, l’automazione AI ha il potenziale per semplificare l’ingegneria dei dati, migliorare la qualità dei dati e rendere più efficiente la gestione dei dati.