自愈系统:提高数据恢复能力

建立弹性数据:构建具有自我修复功能的IT系统

如何构建数据恢复

在今天的数据驱动的时代,数据已经成为一个组织的战略资产。

企业越来越认识到价值和利用数据驱动业务决策的重要性,获得竞争优势,开启新的机会。因此,维护数据的质量和可靠性已经成为最重要的组织。数据异常,错误和不一致会有一定的影响,导致不准确的洞察力,糟糕的决策,损害业务成果。这些后果影响广泛的数据工程师等专业人士谁承担的首要责任的数据管道,数据分析师和科学家的模型和报告取决于准确的数据和业务涉众谁依赖可信数据见解做出决策。为了应对这些挑战,自我修复的数据管道可以帮助。

探索数据

它的所有数据

团队在RUBIX,与RUBIX密切合作的首席数据官,建立了一个飞行员自愈数据管道模型使用Python。

该模型使用算法自动检测和纠正数据异常,错误和inconsistencie年代。从而减少人工干预,提高数据质量,提高数据处理的总体效率。

虚拟客户数据作为输入数据。模型变量在关注年龄、性别和邮政编码。年龄和性别是独立变量而邮编与郊区和状态变量。例如,邮政编码3144对应于郊区,莫尔文北和国家,维克。因此,补救的邮政编码是依赖于郊区和状态变量被填充。

重要的是要注意,组织可以自由定义数据字段相关领域或行业。建立一个自我修复的数据管道包括用例的考虑,模式和预期的结果,需要解决和有意义的组织。管道内的变量允许的灵活性适应性和可扩展性,因为他们可以适应任何类型的数据和任何数量的字段。

输入虚拟数据与错误的值(强调):

开发过程

利用OpenAI GPT API和利用机器学习技术

在开发过程中,各种方法进行了探讨,以实现最佳的异常检测和模式的理解。两种著名的方法被认为是利用OpenAI GPT api和利用机器学习技术。这两种方法都是利用在两个不同的模型来测试的效率。

GPT-3作为一个大的语言模型,主要集中在语言学习任务。虽然在修正这些错误是成功的年龄和性别列,其优势在于它有能力处理并生成自然语言文本基于上下文,因此其结构或数值模式匹配功能是有限的。GPT-3模型无法修复邮政编码错误没有邮编的帮助,郊区,状态映射数据库。总之,GPT-3可能不是最好的选择而言,建立一个自我修复的数据管道,迎合各种不同的数据类型。

GPT-4 API被认为是作为一个替代解决方案,然而OpenAI目前仅提供优先API访问一组选择的开发人员参与其模型评估。我们引领机会尝试GPT-4 API时,测试时应用于自愈的有效性的数据管道。

第二个模型组成的自动化和监督学习算法。这个模型与修正这些错误值表现良好在三列年龄、性别和邮政编码。当涉及到模式匹配和补救,机器学习技术被证明强大的各领域。

• 所使用的监督学习技术是一个支持向量机分类器,这是在承认差异性别列标签的例子。
• 年龄修复涉及一个Python库,使有效的词的翻译成相应的整数。
• 邮编修复涉及调用postcodeapi.com.au API查找澳大利亚邮政编码及其附属郊区和状态。

矫正数据(强调):

有历史记录的审计日志和一个元数据日志实现自我修复的数据管道时是至关重要的。审计日志确保源记录保存的完整性和不受影响。这些日志等重要用途的识别模式的错误或重复出现的问题,评估自我修复的有效性数据管道,和存储历史错误的数据,以确保整个数据修复过程透明度和可追溯性。

审计日志的历史记录:

元数据日志:

通过自动化和机器学习提高生产力和效率

总之,该模型利用自动化和机器学习技术最好的在检测异常并修正这些错误这个用例。

我们的自动化和机器学习模型擅长检测异常,提高数据质量,赋予组织自我修复数据管道进行增强的生产力和可信赖的数据基础设施。

自我修复数据管道确保数据质量是一致的监控和改进,减少体力劳动和赋予个人跨各种角色来实现更高的生产率和效率在日常操作。作为组织越来越依赖于数据驱动决策、自我修复的数据管道出现作为一个至关重要的组件在构建健壮的和值得信赖的数据基础设施。

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