隨著大數(shù)據(jù)上升為國家戰(zhàn)略，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟社會的價值和影響得到廣泛認可，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸滲透到各行各業(yè)，成為重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)。數(shù)據(jù)量的增長，手動完成任務與自動化產(chǎn)生的生產(chǎn)力差距越來越大，這使得以人工智能和機器學習為基礎(chǔ)的自動化趨勢越來越有市場。機器學習可以幫助縮小這一差距嗎?數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之間有重要的區(qū)別。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)集成過程中的第一步，其目標是將異類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通用的全局模式，組織可以提前制定該模式。自動腳本通常用于將美元轉(zhuǎn)換成歐元，或?qū)⒂㈡^轉(zhuǎn)換成公斤。盡管大數(shù)據(jù)分析技術(shù)取得了驚人的進步，但我們在很大程度上仍需要手動來完成重要任務，例如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)管理。

坦率地說，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)管理問題頗具挑戰(zhàn)性。各行各業(yè)的公司都渴望將機器學習與他們的數(shù)據(jù)庫結(jié)合使用，以獲得競爭優(yōu)勢。但是，數(shù)據(jù)不干凈、數(shù)據(jù)未集成、不可比較和不匹配的數(shù)據(jù)問題層出不窮，使公司的大數(shù)據(jù)計劃陷入困境。

許多從事機器學習的數(shù)據(jù)科學家花費了90%的時間來查找、集成、修復和清理其輸入數(shù)據(jù)。 人們似乎沒有意識到數(shù)據(jù)科學家不再是數(shù)據(jù)科學家，而是成為了數(shù)據(jù)集成商。不過也有一個好消息，機器學習本身可以幫助機器學習。這個想法是利用算法的預測能力來模擬人類數(shù)據(jù)處理。這不是100%完美的解決方案，但它可以幫助緩解工作強度，讓數(shù)據(jù)科學家轉(zhuǎn)向真正的創(chuàng)新工作。您可以在任何你能買到的地方購買ML，通過使用ML來來幫助您完成ETL的轉(zhuǎn)換部分。

轉(zhuǎn)換和管理數(shù)據(jù)

雖然它們在某些方面是相似的，但是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之間有重要的區(qū)別。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)集成過程中的第一步，其目標是將異類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通用的全局模式，組織可以提前制定該模式。自動腳本通常用于將美元轉(zhuǎn)換成歐元，或?qū)⒂㈡^轉(zhuǎn)換成公斤。

轉(zhuǎn)換階段之后，分析人員開始管理和分析數(shù)據(jù)。第一步通常涉及運行“match/merge”函數(shù)來創(chuàng)建與相同實體對應的記錄集群，例如將不同但拼寫相似的名稱分組在一起。像“編輯距離”這樣的概念可以用來確定兩個不同實體之間的距離。然后使用更多的規(guī)則來比較各種實體，以確定給定記錄的最佳值。公司可以聲明最后一項是最好的，或者使用一組值中的公共值，這樣就可以產(chǎn)生最佳數(shù)據(jù)。

幾十年來，這種通用的兩步過程已在許多數(shù)據(jù)倉庫中使用，并且在現(xiàn)代的數(shù)據(jù)湖中繼續(xù)使用。但是，ETL和數(shù)據(jù)管理在很大程度上未能跟上今天的數(shù)據(jù)量以及企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)規(guī)模。

例如，這需要預先定義一個全局模式，這阻礙了許多ETL的進行，這些工作試圖集成更多的數(shù)據(jù)源。在有些時候，程序員無法跟上必須設(shè)置的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則的數(shù)量。如果您有10個數(shù)據(jù)源，您還可以這樣做，但是，如果您有10,000個，那就不太可能了。顯然，這需要一種不同的方法。

在小型企業(yè)中，您可能可以提前創(chuàng)建全局數(shù)據(jù)模式，然后在整個組織中強制使用它，從而省去了昂貴的ETL和數(shù)據(jù)管理項目的成本，一起放在數(shù)據(jù)倉庫中。但是，在大型組織中，這種自上而下的方法不可避免地會失敗。

即使大型企業(yè)中的業(yè)務部門彼此非常相似，它們記錄數(shù)據(jù)的方式也會有微小的差異。這些微小差異需要加以考慮，然后才能對其進行有意義的分析，這只是企業(yè)數(shù)據(jù)性質(zhì)的反映。因此業(yè)務靈活性需要一定程度的獨立性，這意味著每個業(yè)務部門都建立自己的數(shù)據(jù)中心。

例如，以豐田汽車歐洲公司(Toyota Motor Europe)為例，該公司在每個業(yè)務國家都有獨立的客戶支持組織。該公司希望為250個數(shù)據(jù)庫中的所有實體創(chuàng)建一個主記錄，其中包含40種不同語言的3000萬條記錄。

豐田汽車歐洲公司面臨的問題是，ETL和數(shù)據(jù)管理項目的規(guī)模是巨大的，如果按照傳統(tǒng)方式進行，將消耗大量的資源。該公司決定使用Tamr來幫助解決機器學習的挑戰(zhàn)，而不是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和使用數(shù)據(jù)管理過程。ETL最大的問題是已經(jīng)預先定義了全局模式，如何大規(guī)模地做到這一點是個問題。需要使用機器學習進行自下向上的匹配、自下而上地構(gòu)造目標模式，從規(guī)模上看，這是唯一可行的方式。

機器學習仍然需要大量的數(shù)據(jù)和處理能力，您通常需要一個最優(yōu)秀的員工來幫助指導軟件獲得正確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果與決策見解。不同的供應商之間該如何選擇。不同國家或地區(qū)的供應商提供的解決方案不同，而且出于一些宏觀因素，會出現(xiàn)不同的選擇。出于安全考慮，這些數(shù)據(jù)問題不能完全外包給其他公司，所以不要指望完全用機器學習來處理數(shù)據(jù)，人在其中的作用還是非常重要的。人與機器學習合作才能夠使您的數(shù)據(jù)集成和管理效率最大化。