AI部署中的结构化数据优化与管理策略 (ai模型部署)

AI部署中的结构化数据优化与管理策略

一、引言

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI模型部署已成为企业数字化转型的关键环节。
在AI模型部署过程中，结构化数据的优化与管理至关重要。
本文将从以下几个方面探讨AI部署中的结构化数据优化与管理策略。

二、背景知识

结构化数据是一种计算机可以识别和处理的数据形式，通常采用关系型数据库存储和管理。
在AI模型部署中，结构化数据的优化与管理涉及数据的收集、清洗、整合、存储和更新等环节。
这些数据的质量和完整性直接影响AI模型的性能和准确性。
因此，为了确保AI模型的有效性和稳定性，需要对结构化数据进行全面优化和管理。

三、结构化数据优化策略

1. 数据收集策略

数据收集是AI模型部署的第一步。
在数据收集阶段，应遵循以下原则：确保数据的多样性、准确性和完整性。
为了获取更多有价值的数据，可以采用多种数据来源和数据采集方式。
同时，要注意数据的实时性和动态性，以便及时更新和调整数据。

2. 数据清洗策略

数据清洗是提升数据质量的关键环节。
在实际应用中，数据往往存在噪声、冗余和异常值等问题。
因此，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和可靠性。
数据清洗策略包括缺失值处理、噪声消除、数据转换和规范化等步骤。

3. 数据整合策略

在AI模型部署过程中，需要将来自不同来源的数据进行整合。
数据整合策略包括数据融合、数据关联和数据映射等方法。
通过整合数据，可以提高数据的综合性和关联性，从而提高AI模型的性能。

四、结构化数据管理策略

1. 数据库管理策略

结构化数据通常存储在数据库中。
因此，数据库管理策略对于确保数据的完整性、安全性和可靠性至关重要。
数据库管理策略包括数据库设计、数据存储、数据库备份和恢复等方面。
为了优化数据库性能，可以采用分区技术、索引技术和查询优化等技术手段。

2. 数据存储管理策略

数据存储管理是确保数据安全性和可用性的关键环节。
在实际应用中，可以采用分布式存储、云存储等存储技术。
为了保障数据的完整性和安全性，需要实施数据加密、访问控制和审计等安全措施。
同时，还需要制定灾难恢复计划，以应对可能的硬件故障和数据丢失等问题。

3. 数据更新与维护策略

随着业务的发展和数据量的增长，需要定期对数据进行更新和维护。
数据更新与维护策略包括数据备份、版本控制和数据审计等方面。
为了保障数据的一致性和准确性，需要对数据进行定期检查和更新。
同时，还需要建立数据质量评估体系，以监控和评估数据的质量。

五、案例分析与应用实践

以某电商平台的商品推荐系统为例，该平台通过收集用户的购物行为、商品信息和用户反馈等数据，利用AI模型进行数据分析与预测。
在该系统中，结构化数据的优化与管理至关重要。
平台采用了以下策略：收集多样化的数据，包括用户行为、商品信息和市场数据；进行数据清洗和预处理，提高数据的准确性和可靠性；整合不同来源的数据，提高数据的综合性和关联性；采用分布式存储技术，确保数据的安全性和可用性；定期更新和维护数据，保障数据的一致性和准确性。
通过这些策略的实施，平台实现了高效的商品推荐系统，提高了用户满意度和销售额。

六、结论与展望

本文探讨了AI部署中的结构化数据优化与管理策略。
通过优化和管理结构化数据，可以提高AI模型的性能和准确性。
在未来研究中，可以进一步探讨如何在AI模型部署过程中结合非结构化数据和流式数据等新型数据类型的管理与优化策略。
同时，随着技术的发展和应用的深入，可以进一步探索基于云计算、边缘计算和区块链等技术的数据优化与管理方法。

怎么才能玩转AI？

2019年，热门的人工智能（AI）继续在产业中快速奔跑，越来越多的行业开始搭上智能化升级的大潮。然而，长时间、高成本、高投入、复杂繁琐的AI开发流程，正阻碍着AI产业的规模化发展，许多传统企业不能轻松快速地构建AI能力。

喝一杯水要几步？对于普通人来说，这是一件毫不费脑的事。那么AI开发需要几步呢？对于开发小白和AI专业开发者来说，答案截然不同。

今年，华为云EI（企业智能）一站式AI开发平台ModelArts正式商用上线，不仅让许多AI小白拆除AI开发的门槛，同时也让诸多AI开发者享受到更为高效便捷的开发体验。

这一被称为“开发者的福音”的AI平台，究竟是怎样的利器？它又在如何在各个传统行业发挥作用呢？对此，小编分析了ModelArts加速AI开发的四大亮点，详解ModelArts平台使用步骤，并亲身体验了ModelArts的极简操作流程，过了一把AI开发瘾。

简单的说，ModelArts平台就是一个让小白轻松学会训练AI模型、让AI老手节省时间脑力的开发神器，让各行各业关于AI的创意都能快速实现。

说到这里大家可能还是会有疑问，作为智慧IT设计师，新网络建筑师-集辉信息的小编在这里举个例子，让我们在日常生活中看一下这个ModelArts到底是何方神圣。

救标注数据的小王一命——ModelArts 数据管理

上班刚打完卡，老板就丢给小王10万张无标签的图片，要求小王为这些数据打上标签。

给10万张图片打标签，看似简单的工作，实际上并不简单。

华为云EI深度学习服务团队负责人也说：

“头疼的就是数据的采集和数据的处理。光是数据准备就要占掉整体开发时间的 70%。 ”

为什么数据的处理这么难？效率为什么这么低呢？

包括小王公司在内的许多公司都是从交易数据、物联网传感器产生的海量数据、安全日志到图像、语音数据中提取有效信息，这几乎是大海捞针式的方法。

因为，这些都是未标注的数据，而目前实现人工智能的主要方法是机器学习，大部分应用都是有监督的学习，这就需要大量的标注样本去训练人工智能算法模型。

所以，AI 算法并不是丢一堆数据能够从中学习到各种有用的知识，而是背后有大量的人工在标注数据。

小王就是这个人工之一，看似简单的工作每天却花费了不少时间精力，小王很是苦恼，开始反思自己。

第一，就输入关键词找图而言，网上的海量图片实在是太多了，用人力去识别的话，真是老费劲了；

第二，自己确实面对如此多的美图，还是会忍不住开个小差，三心二意地选不下来啊。

难道一个小小的助理生活就如此不堪，连最基础的工作也做不好吗？

小王不想就这么放弃。

那么，要不试一试企业刚引进的华为云ModelArts

在数据管理方面，ModelArts首先会将数据进行预处理，用 AI 的算法去标注数据，即自动化标注和半自动化标注。

接着，ModelArts 可对数据采样和筛选，预标注，缩减需要标记的数据量。

这就大大降低了工作量。

想要了解什么是大数据吗

大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。 1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

什么是sharepoint？

Microsoft Office SharePoint Server 2007是一个服务器功能集成套件，它提供全面的内容管理和企业搜索、加速共享业务流程并便利跨界限信息共享以更好地了解业务，从而有助于提高组织的工作效率。 OfficeSharePoint Server 2007 通过一个集成平台而不是依靠分散的系统来支持整个企业内的所有 Intranet、Extranet 和 Web应用程序。此外，该协作和内容管理服务器还为 IT 专业人员和开发人员提供了实现服务器管理、应用程序可扩展性和互操作性所需的平台和工具。管理内容和流程通过一组全面的管理及控制电子内容的工具来简化依从工作和保障业务信息更加安全。通过使用电子表单和直接可用的工作流程来简化降低组织工作效率的日常业务流程，用户可以通过熟悉的Microsoft Office 应用程序、电子邮件或 Web 浏览器启动、跟踪和参与这些电子表单和工作流程。通过详尽的可扩展策略管理来控制文档。定义自定义文档管理策略，以便在项目级控制访问权限，指定保留期和到期操作，并通过文档审核设置来跟踪内容。与熟悉的客户端应用程序之间的策略集成使得依从工作对员工透明且更加简便。与信息权限管理之间的集成可帮助确保更好地保护专有和机密信息，即使在未与服务器连接时也能更好地保护。集中存储、管理和访问企业范围内的文档。组织可在一个中心位置存储和管理所有的业务文档和内容，用户有一个统一的机制来浏览和查找相关信息。可以修改默认的知识库设置，以便添加工作流，定义保留策略以及添加新的模板和内容类型。简化 Web 内容的管理。提供易用的功能来创建、审批和发布 Web内容。母版页和页面版式提供了可重复使用的模板以保证一致的外观。新功能可以让企业将内容从一个区域发布到另一个区域(例如，从协作网站发布到门户)，或者经济有效地管理多个Intranet、Extranet 和 Internet 网站上的多语言内容交付。扩展整个组织内的业务流程。 Forms Services驱动的解决方案可以更安全准确地收集组织内外的信息，而无需编写任何自定义应用程序的代码。随后，这些信息便可方便地集成到行业系统中，存储在文档库中，用于启动工作流程或者提交到Web 服务，从而避免手动输入数据所带来的重复性工作和代价高昂的错误。简化日常业务活动。利用工作流使一些常见业务活动(例如文档审阅和审批、问题跟踪和签名收集)实现自动化并使它们更加直观。与熟悉的 MicrosoftOffice 客户端应用程序、电子邮件和 Web 浏览器之间的集成简化了用户体验。通过 Microsoft Office SharePoint Designer2007(下一代 Microsoft Office FrontPage)或 Microsoft Visual Studio 开发系统等熟悉的 Microsoft工具，组织可以轻松地修改直接可用的流程或者定义自己的流程。提高业务洞察力有效地监控业务推动因素，实现整个组织内更合理的决策并主动响应重要的业务事件。在一个中心位置提供业务关键信息。创建实时交互式商业智能 (BI) 门户，这些门户可以通过使用仪表板、Web 部件、关键性能指标 (KPI)及业务数据连接技术等集成 BI 功能来汇总和显示来自不同信息源的业务信息。集中的“报表中心”网站可以让用户在一个位置找到最新的电子表格、报表或 KPI。快速将人员与信息联系起来。 Office SharePoint Server 2007 Enterprise Search将人员和业务数据与文档及网页合并起来，从而提供更加全面的结果。 “搜索中心”为员工提供了单一的集成位置，让他们查找与其特定需求相关的内容、流程、人员和业务数据。这样，人员和组织便可以依据最新的信息和事实更快地做出决策。广泛地共享业务数据，同时帮助保护敏感信息。运行在 Office SharePoint Server 2007 上的 Excel Services 通过Web 浏览器提供对实时交互式 Microsoft Office Excel电子表格中的数据和分析的访问。使用这些电子表格可以维护并有效地共享一个集中的最新版本，同时帮助保护任何嵌入在文档中的敏感或专有信息(如财务模型)。利用非结构化业务网络帮助做出更好的决策。员工可以使用全新的知识管理工具最大程度地利用其组织内外强大的非结构化业务网络，从而更加快速有效地将人员联系起来。通过探究这些未记录的业务关系并查找主题内容方面的专家，每位用户都可以更快地做出更好的决策。解除业务数据的锁定。业务数据目录能够通过 Web 部件、列表、用户配置文件、搜索或编程方式将行业应用程序(如 SAP 和 Siebel系统)中的结构化数据集成到 Office SharePoint Server 2007中。最终用户可以定义一次后端系统的集中管理连接，然后重新使用它们来访问后端数据而无需编写任何代码，轻松地使业务数据成为门户内容的一部分。业务数据目录还为Enterprise Search 提供了将后端业务数据集成到搜索体验中的功能，而不必编写任何协议处理程序、iFilter 或自定义代码。简化内部与外部协作在组织内外更加方便安全地共享知识、查找信息和协作。通过合作伙伴和客户网络，利用您的个人网络高效地与其他人员建立联系。加强与客户及合作伙伴之间的关系。借助基于标准的、电子表单驱动的智能解决方案，您可以通过 Web浏览器收集来自客户和合作伙伴的业务信息。轻型目录访问协议 (LDAP) 集成以及对其他可插入身份验证提供程序的支持让非 Active Directory目录服务源使用起来更简便，从而简化了 Extranet 设置，同时增强了与客户、合作伙伴和供应商之间的联系。无处不在的 Enterprise Search。 Office SharePoint Server 2007 中的 Enterprise Search具有很大的相关性，并且合并了人员和业务数据以及文档和网页等企业内容，从而提供更全面的结果。由于和 SharePoint 网站、Web 部件、SharePoint列表、用户配置文件及更多内容紧密集成，Enterprise Search 在 Office SharePoint Server 2007中无处不在。这样，用户在门户内浏览到任何位置时都可以查找他们所需的信息。 Enterprise Search具有通过业务数据搜索的功能，并且搜索结果可以高度自定义，例如，显示后端记录的特定元数据元素。随时随地任我工作。通过对 SharePoint 列表和文档库的脱机访问和 Microsoft Office Outlook2007，您可以从企业网络连接的限制中解脱出来。与 Microsoft Office Groove Server 2007的紧密集成进一步增强了用户的脱机体验。连接和共享知识。全新的知识管理工具使员工可以在组织内外创建并使用人员网络，从而更加快速有效地与其他人员连接和共享知识。使操作个性化。 “我的网站”为每位用户提供一个专门网站，使用户拥有完全个性化的体验。每个网站都可以用来以一种受控方式存储、提供、查看和管理内容、信息和应用程序。每个网站还可用来提供与用户有关的信息，例如，技能和角色、同事和经理、该用户隶属的组和通讯簿以及该用户正在处理的文档等。并且每个网站还包括严格的隐私控制和增强的安全机制，以便每位用户可以选择要提供的信息量及要提供的目标对象。还可以彻底自定义“我的网站”以适应每个人的要求。使 IT 具有战略影响力通过一个集成平台来支持企业范围内的所有 Intranet、Extranet 和 Web 应用程序，从而提高 IT对业务需求的响应度，同时减少需要维护的平台数。获得增强的互操作性支持。 Office SharePoint Server 2007 构建于可伸缩的体系结构之上，并且支持包括 XML和简单对象访问协议 (SOAP) 在内的 Web 服务和互操作性标准。 Office SharePoint Server 2007还具有大量开放的应用程序编程接口 (API) 以及针对列表和文档的事件处理程序。这样便可与现有系统集成，并可以灵活地合并新的非 Microsoft IT投资。 LDAP 集成支持其他可插入身份验证提供程序，使非 Active Directory 源的使用更容易。直接可用的 WSRP 使用程序 Web部件支持与其他符合 WSRP 的门户解决方案的集成。使 IT 部门重点关注更多战略任务。用户现在可以在不需要 IT部门介入的情况下自行创建网站，启动工作流，自我提供应用程序，访问后端数据，在项目级定义安全性，还原删除的项目以及完成其他任务。用户对 IT部门的依赖性的下降提高了工作效率，并使 IT部门可以致力于为组织提供真正的增值服务。通过业务数据目录，您可以定义和部署业务应用程序配置，以访问驻留在后端系统中的数据。企业用户可以重复使用此功能创建业务数据的个性化视图而不必开发任何自定义代码。简化部署、管理和系统管理。现在管理 Web服务器场、部署新内容以及管理各网站之间的同步变得更加容易了。部署可以采用“自上而下”或“自下而上”的方式进行。利用公共网站的直接可用的网站启动器模板以及“区域”和“页面版式”模板与预配置导航简化了网站暂存。用于备份和还原内容的增强功能可以帮助IT 专业人员计划备份，备份多网站集合，然后逐一还原。可靠的系统监控、使用情况跟踪和监控工具。这些工具有助于更快地确定和解决问题，同时也有助于提高系统基础设施的运行效率。