Generative AI בעולם ה- Data Engineering, מתי להשתמש ומתי לא?

עולם ה-Data Engineering מתפתח במהירות, ואחת המגמות המשמעותיות שמשנות את חוקי המשחק היא Generative AI.

בפוסט הזה נסקור את היתרונות של בינה מלאכותית עבור הנדסת נתונים, נבחן מתי כדאי להשתמש בו, ומתי דווקא עדיף להימנע.

בעוד שישנם שעדיין חוששים שמא AI יחליף את עבודתם, המציאות מראה שהשילוב בין אדם למכונה הוא שמוביל לפרודוקטיביות הגבוהה ביותר. במקום לראות ב-AI איום, יש להתייחס אליו ככלי שמעצים את היכולות האנושיות – מקצר תהליכים, משפר דיוק ומאפשר למהנדסי נתונים להתמקד במשימות מורכבות יותר שמצריכות יצירתיות ותובנה עסקית.

ב Vision.bi  אנחנו לא רואים ב AI תחליף למהנדסים, אלא שותף שמאיץ תהליכים ומשפר ביצועים. בין אם אתם מהנדסי נתונים מנוסים או מנהלים טכנולוגיים שמעריכים כלים חדשים – המדריך הזה יספק לכם תובנות מעשיות ודוגמאות מהשטח.

הבנת Generative AI בתהליכי הנדסת נתונים

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) הוא מודל למידת מכונה שמסוגל לייצר תוכן חדש – מקוד, דרך מסמכים, ועד טרנספורמציות של נתונים, על בסיס דפוסים שנלמדו ממאגרי מידע גדולים. בעולם הנתונים, זה יכול לכלול אוטומציה של קוד חוזר, יצירת תיעוד אוטומטי, ואפילו סיוע בניתוח נתונים ראשוני.

לדוגמה, ניתן להשתמש במודל כמו ChatGPT או Copilot כדי ליצור סקריפטים של ETL על בסיס הנחיות כלליות. הפוטנציאל ברור – פיתוח מהיר יותר ושיפור בפרודוקטיביות. אך כמו כל כלי, גם כאן יש לשים לב למגבלות.

איפה Generative AI מצטיין?

1. חקר נתונים וניתוח ראשוני

Generative AI הוא כלי חזק לשלב הראשוני של עבודה עם מאגר נתונים חדש. הוא יכול להציע תובנות ראשוניות ולהצביע על מגמות מעניינות.

דוגמה: צוות Data Engineering קיבל מאגר נתונים לא מובנה. באמצעות כמה שאילתות נכונות לAI הם יכולים לקבל דו"חות ראשוניים שיסמנו מגמות מרכזיות וחריגות פוטנציאליות, מה שיאפשר להם להתמקד בניתוח מעמיק יותר, במקום בניית דו"חות בסיסיים.

2. יצירת קוד ו Pipelinesבאופן אוטומטי

כתיבת קוד היא החלק שגוזל הכי הרבה זמן בפיתוח Data Pipelines. במקרה זה, Generative AI יכול לקצר תהליכים על ידי יצירת תהליכי ETL/ELT + הצעת קוד לדוגמה. יתרה מכך, קיימת אפשרות להשתמש בAI עבור refactoring לקוד קיים.

דוגמה: מהנדס נתונים צריך לבנות Pipeline  לעיבוד נתונים בstreaming . במקום להתחיל מאפס, הוא יכול לספק למודל דרישות כלליות – והמודל יעזור לו בבניית שלד קוד ראשוני שנדרש רק לכיוונון (tuning) כדי לעמוד בסטנדרטים של איכות נתונים.

3. תיעוד ו Data Lineage אוטומטיים

תיעוד מסודר הוא קריטי לעמידה ברגולציות ולמעקב אחר מקורות נתונים. Generative AI יכול לייצר תיעוד אוטומטי, לעקוב אחרי טרנספורמציות נתונים וליצור דיווחי  Data Lineage.

דוגמה: חברת שירותים פיננסיים השתמשה ב Generative AI  כדי לתעד אוטומטי את תהליכי עיבוד הנתונים שלהם. כך הם הבטיחו תיעוד מלא של כל שלב, מה ששיפר משמעותית את העמידה בדרישות הרגולציה והפך את תהליך הביקורת לפשוט יותר.

מתי Generative AI לא אידיאלי?

1. משימות מורכבות ודורשות מומחיות

Generative AI מצטיין במשימות שגרתיות ומתועדות היטב, אך כיוםAI  עדיין לא מומחה לכל תחום, וכאשר נדרש ידע עמוק – המומחים בתחום הרלוונטי מנצחים.

דוגמה: בתחום הבריאות, שבו הדיוק הוא קריטי, בינה מלאכותית עלולה להציע פתרונות שלא מתחשבים בניואנסים קריטיים של נתוני חולים. במקרה כזה, שימוש לא זהיר עלול לפגוע בשלמות הנתונים ואפילו בבטיחות המטופלים.

2. איכות נתונים ובדיקות ולידציה

בינה מלאכותית לא תמיד מזהה שגיאות עדינות או אנומליות נסתרות בנתונים מורכבים.

דוגמה: חברת E-commerce השתמשה בAI  ליצירת קוד לבדיקה ואימות נתונים. בעוד שהקוד הראשוני נראה תקין, פיקוח אנושי היה הכרחי כדי לגלות מקרים גבוליים שבהם המודל שגה בהבנת כללי הוולידציה.

3. אתגרי פרטיות ואבטחת מידע

שימוש בבינה מלאכותית על נתונים רגישים עלול להוות סיכון אם לא מטפלים בכך כראוי.

דוגמה:  סטארטאפ טכנולוגי שעבד עם נתוני משתמשים הקפיד על אנונימיזציה קפדנית והגדרות גישה מחמירות כדי למנוע דליפות מידע אפשריות.

איך מחליטים אם להשתמש בGenerative AI?

לפני שאתם ממהרים לאמץ את הבינה המלאכותית משימות שלכם, תשאלו את עצמכם:

1.  מורכבות המשימה –  האם זו משימה פשוטה או דורשת ידע מעמיק בתחום?

2.  דיוק מול יעילות –  האם אפשר להשקיע זמן בביקורת ידנית כדי לוודא שהפלט תקין?

3.  אבטחה ופרטיות –  האם הנתונים יכולים להיות מעובדים בבטחה ללא חשש לחשיפה?

4.  התאמה לסביבת העבודה –  האם הכלי משתלב היטב ב-Data Stack הנוכחי?

אם עניתם "כן" לרוב השאלות – כנראה שהבינה המלאכותית בהחלט יכולה לעזור לכם. אם יש יותר מדי סימני שאלה – ייתכן שכדאי לשקול פתרונות נוספים.

סיכום

Generative AI פותח הזדמנויות חדשות בעולם ה Data Engineering, החל מקיצור תהליכים ועד שיפור התיעוד. יחד עם זאת, ההצלחה טמונה בגישה מאוזנת: לנצל את ה-AI לייעול, אך לא לוותר על בקרת איכות אנושית.

השורה התחתונה?

·       השתמשו ב-AI למשימות חזרתיות וסטנדרטיות.

·       שמרו על פיקוח אנושי במשימות מורכבות ורגישות.

·       מי שמשלב נכון בין אדם למכונה (AI) לא רק עובד חכם יותר, אלא גם מנצח.