ジェネレーティブ AI でデータ エンジニアリングを変革する方法

企業が生産性を高め、顧客体験を強化する方法を模索する中、生成 AI は今後 10 年間であらゆる業界に影響を与えると予想されています。データ エンジニアリングに関しては、エンジニアが行う必要のある手作業の量を減らし、コードの構築を支援することを目的として、大手企業によってすでにかなりの数のユース ケースがテストされています。

生成 AI がデータ エンジニアに役立つユースケースをいくつか紹介します。

データのクリーニングと準備

データにはさまざまな形式があり、データ主導のプロジェクトを成功させるための重要な要素の 1 つは、データの品質が高く、エンド プラットフォームまたはアルゴリズムで読み取り可能であることを確認することです。データ エンジニア向けには、データの再フォーマットやクリーンアップに使用できるツールがありますが、データが不完全であったり、形式がサポートされていないために、これらのツールは処理段階で停止してしまう可能性があります。

生成 AI の自然言語処理機能により、データ エンジニアは、データのバッチに対して特定のクレンジングまたは準備を要求できるようになり、互換性がないためにデータのバッチが破棄されるという問題を回避できます。

コード変換

移行または最新化プロジェクト中に、プログラミング言語またはプラットフォームの変更により、完全なコード変換が必要になる場合があります。コーディング言語間の 1 対 1 の変更が常に利用できるとは限らず、プログラマーが正しい置換を識別できる必要があるため、これは非常に時間のかかるプロセスです。

ChatGPT のような生成 AI ツールは膨大な量のデータでトレーニングされているため、ドキュメント、テスト済みコード、フォーラムを参照して複数のプログラミング言語間の最適な変換を見つけることができるため、プログラマーにとって自然なアシスタントと考えられています。

コードを生成する

コード変換と同様に、生成 AI ツールは既存のコード ベースとベスト プラクティスに基づいてトレーニングされているため、データ エンジニアはそれらを使用して、追加された内容と一致する新しいコードを生成できます。これらのツールは、既存のコードも分析し、重複コードや定型コードの量を減らすための提案も提供します。

さらに、データ エンジニアはこれらのシステムを使用してデータ パイプラインを設計および実装できるため、データの品質とアプリケーションのパフォーマンスを分析する時間を増やすことができます。

テスト

生成 AI は、パフォーマンスと安全性をテストするためにさまざまな形式で展開できます。データ エンジニアリング チームが考えていなかったエッジ ケースも含め、配信されるアプリケーションまたはサービスのプロファイルに適合するテスト ケースを生成できます。

視覚化を作成する

データを取得して視覚化できるプログラムはすでに存在しますが、生成 AI を使用すると、データ エンジニアはよりニッチな変更を要求し、さまざまなシナリオでデータがどのように見えるかをテストできます。データ エンジニアはハンドルから手を解放することで、より多くの種類の視覚化を試し、最適なものを見つけることができます。