top of page
  • Writer's pictureIlan Zaitoun

הקמת פלטפורמת דאטה ו- AI\ML מודרנית

בשנים האחרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה - AI\ML הינה אחת היכולות המרכזיות אשר גופים עסקיים מנסים לרכוש ולשלב כחלק מהתהליך של הפיכה לגוף מוכוון דאטה (data-driven organization). בואו ללמוד על כך מקרוב




הקדמה

בשנים האחרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה - AI\ML הינה אחת היכולות המרכזיות אשר גופים עסקיים מנסים לרכוש ולשלב כחלק מהתהליך של הפיכה לגוף מוכוון דאטה (data-driven organization). ברם, משיחות שאנו עורכים עם לקוחות נראה שבפועל מעטים מצליחים להטמיע יכולות אלו ולמנף אותן לשיפור התוצאות העסקיות. בפוסט זה נשתף כמה מהלקחים והקווים המנחים שצברנו בשנה האחרונה לאחר שליווינו בהצלחה גוף עסקי גדול בהקמת תשתית והטמעה של פתרון לצרכי AI\ML.


מוטיבציה ואתגרים

Enterprise AI הינה היכולת להטמיע AI בליבת אסטרטגיית הדאטה של הארגון. במילים פשוטות, דמיינו שכל תהליך בארגון שלכם - שיווק, מכירות, כספים, מוצר, משאבי אנוש ועוד, משלבים יכולות AI במטרה לשפר את ביצועי הארגון. ברמה הבסיסית ניתן להשיג חיזוי מדויק יותר של תוצאות ואופטימיזציה של תהליכים עסקיים, וברמות מתקדמות יותר להשיק מוצרים ושירותים חדשים מבוססי AIאשר מקנים יתרון תחרותי ולמעשה מייצרים ביזנס חדש על בסיס דאטה ו


המוטיבציה אם כן ברורה, ועל מנת להביא את החזון לכדי מימוש ארגונים צריכים להיות מסוגלים להגיע ל scale בשלושה מימדים מרכזיים:

  • טכנולוגיה - Scale טכנולוגי הוא נושא מוכר לרוב, ארגונים צריכים לבחור כלים אשר מאפשרים לחבר בקלות מידע ממקורות שונים (לדוג' - מידע גולמי מה- Data Lake עם מידע סיכומי מה- DWH), לנקות ולטייב את המידע, ולממש מודל סטטיסטי בהתאם לסוג הבעיה. את כל אלו הכלים צריכים צריך לבצע בביצועים טובים ולהיות מסוגלים לתמוך בכמויות דאטה גדולות ועיבודים מורכבים.

  • אנשים - השגת Scale במימד האנושי משמעה במילים פשוטות שכמות המודלים בייצור אינה פונקציה לינארית של כמות ה- Data Scientists בארגון. הסיבה לכך היא ש- data scientists הינם תמיד משאב צר, זו אחת המשרות הנחשקות כיום בתחום והביקוש למומחים אלו גבוה מההיצע. גם אם גודל הצוות מספק את הארגון, לרוב לאחר העברת מודלים לייצור ה- DS מוצאים את עצמם מתחזקים ומשפרים את המודלים הללו ולכן הזמינות שלהם לפיתוח מודלים חדשים הולכת וקטנה.

  • תהליכים - בשונה מתהליכים מסורתיים לבניית מחסן נתונים, תהליך ה- CI/CD של פרויקט AI הינו מורכב וכולל העברה בין סביבות של מספר רכיבים: דאטה, מודל סטטיסטי ולרוב קוד (פייתון לדוג'). מעבר למורכבות הבסיסית, תהליכי AI מאופיינים בדינמיות רבה - המודל יכול לאבד מהדיוק שלו לאורך זמן, הנתונים שעליהם הוא מבוסס משתנים, וגם השאלה העסקית מתפתחת לאורך זמן. כל אלו מחייבים מעקב שוטף ועדכון תדיר של המודל שנבחר, כלומר החזרה של המודל לסביבות נמוכות, ניהול גרסאות ושינויים של המודל, קידום לייצור וחוזר חלילה.

משיחות שאנו עורכים עם לקוחות פוטנציאליים וקיימים, ניכר כי מרביתם נתקלים בקשיים בהתמודדות עם הנושאים שצוינו. התוצאה הינה שמשך הפיתוח של מודל AI הינו ארוך יחסית (חודשים ולעיתים אף שנים) וכפועל יוצא מספר רב של מודלים לא מתקדמים מעבר לשלב ה- POC, כאשר מודלים מעטים בלבד מגיעים לבשלות ייצורית.


מחזור החיים של פרויקט AI

התרשים הבא מציג את מחזור החיים של פרויקט AI טיפוסי, נתאר את הפעילויות המרכזיות והאתגרים בכל אחד מהשלבים על מנת להבין בהמשך מה היכולות הנדרשות מהכלים שייבחרו למימוש.



השלבים משמאל לימין:

  1. Data Connection & Exploration: בשלב זה מתבצע החיבור למקורות הנתונים אשר אנו מניחים שיוכלו לסייע בבניית המודל. לרוב מדובר במידע גולמי מה- Data Lake ומידע סיכומי מטויב מה- DWH. יתכן שבארגון קיימים כבר פאנלים כלשהם לישויות העסקיות - טבלאות סיכומיות רחבות מאוד (לעיתים אלפי עמודות) אשר מכילות מידע ותכונות לשימוש חוזר בעת בניית המודלים. הצורך המרכזי בשלב זה הינו לגשת למקורות השונים, להבין מה המידע המאוחסן בהם וכיצד ניתן לשלב ולקשר בין המקורות ליצירת פאנל עדכני למודל שאנו מנסים לבנות.

  2. Data Preparation & Enrichment: לאחר שהבנו את מקורות הנתונים וכיצד ניתן לקשר ביניהם ניתן להתחיל בהקמת הפאנל הייעודי לצרכינו. בשלב זה האנליסט או ה- DS יכול להעשיר את המידע הקיים באמצעות מידע נוסף אשר אינו קיים במאגרי הארגון (כגון קבצים שהוא מתחזק מקומית). לאחר מכן הוא מבצע תהליך של ניקוי ובניית מאפיינים נוספים ליצירת הפאנל המוגמר אשר עליו ירוץ המודל.

  3. Create Models: שלב הקמת המודלים, בשלב זה מגדירים את משתנה המטרה, סוג המודל והאוכלוסייה שבאמצעותה נאמן את המודל. בשלב האימון, המודל שבחרתם, בין אם כתבתם אותו בעצמכם או עשיתם שימוש ב- AutoML, לומד ומצביע על הפרמטרים המשמעותיים ביותר לקביעת התוצאה ובהתאמה מהי רמת הדיוק. במידה שהתוצר משביע רצון ניתן להחיל את המודל על שאר הרשומות שלא השתתפו בשלב הלמידה ולקבל תוצאות חיזוי. לרוב המודל הראשון (וגם השני והשלישי) אינו משביע רצון ומתקיים תהליך של שיפור באמצעות ניסוי וטעייה. חלק מהפרמטרים שניתן לשנות מצריכים גם חזרה לשלבים הקודמים בתהליך כגון הוספת עמודות שלא נכללו בטבלה הסופית, שינוי פרמטרים קטגוריאליים לרציפים (או להפך) ועוד.

  4. Productionization: בהנחה שהגענו למודל משביע רצון אפשר להתחיל ולהעביר אותו לסביבות גבוהות יותר - בדיקות, אינטגרציה וייצור. כל התהליך של העברת המודל וניהול מחזור החיים שלו מכונה MLOps וכולל מספר נדבכים. הראשון שבהם הינו העברה בין סביבות, כאשר העברה של מודל AI משלבת מספר רכיבים: דאטה, קוד ומודל סטטיסטי. יתכן שנרצה שהמודל יפעל בזמן אמת (לדוג' - מתן חיווי על זכאות להלוואה בלחיצת כפתור כאשר לקוח מזין פרטים באתר הבנק) ואז ישנה מורכבות נוספת מבחינת ניהול עומסים והתשתית שתשמש בסביבת הייצור לניהול ומענה לקריאות. בנוסף, צריך לזכור שרמת האמינות והדיוק של המודל מושפעים בין היתר מהמידע שמגיע בשוטף וכן מהצורך לאמן ולשפר אותו לאורך זמן. לפיכך, יש צורך לנטר את ביצועי המודל בייצור ובמידת הצורך לעדכן ולשנות את המודל כדי שימשיך להפיק תחזיות ברמת דיוק אופטימלית.

  5. Visualize: שלב זה כולל את הנגשת התוצרים למשתמשים, ניתן לעשות זאת במספר דרכים: הקמת דשבורד בכלי ה- BI הארגוני, מתן יכולת קריאה ומענה בזמן אמת באמצעות API, שילוב באפליקציות עסקיות (פנימיות וחיצוניות) ועוד. הדגש בשלב זה הוא לתת גם למשתמשים שאינם בעלי רקע סטטיסטי את היכולת להבין ולסמוך על תוצאות המודל על מנת להטמיע ולהרחיב את השימושיות בו בתהליכים עסקיים.

חשוב להדגיש כי כי תוצרי AI הינם דינמיים מאוד מטבעם, בניגוד למשל לפרויקט הקמת מחסן נתונים ארגוני. בפרויקט DWH אנו לרוב מגדירים את מודל הנתונים, תהליכי הטעינה והתוצרים העסקיים פעם אחת, תהליך הפיתוח וההעברה ליצור מוגדרים ומובנים ולאחר העלאה לייצור המודל קבוע יחסית (למעט תחזוקה ושיפורים שוטפים).

להבדיל מפרויקט Dwh, בפרויקטי AI  המודל הינו ישות חיה - הוא משנה את טיבו, משתנים חדשים נוספים, האלגוריתם משתנה ועוד. כל אלו מחייבים תנועה תמידית קדימה ואחורה בין השלבים שתוארו וכפועל יוצא - הרבה תשומת לב והקצאת משאבים לכל היבטי ה- MLOps.

בפועל, התוצאה הינה שככל שמספר המודלים עולה כך גם התקורות לתחזוקה שוטפת אשר לרוב נופלות על צוות ה- DS, ולכן הצוות הזה מוצא את עצמו לא אחת מתחזק מודלים שכבר עלו לייצור במקום להתמקד בפיתוח מודלים חדשים.


יכולות ליבה של פלטפורמת AI מודרנית

כאשר אנו ניגשים להעריך ולבחור את הטכנולוגיות אשר באמצעותן נקים את הפתרון, נרצה לבחון מספר יכולות ליבה אשר הפלטפורמה צריכה לספק במטרה לתת מענה לאתגרים שהוצגו. רשימת הפרמטרים יכולה להיות ארוכה ומפורטת, נתמקד כאן ביכולות המרכזיות שיש לבחון.

גרטנר פרסמו לאחרונה סקר בנושא יכולות הליבה של פלטפורמות DS ו- ML והצביעו על ארבע יכולות מרכזיות לבחינה:

  • Business and Data Exploration - היכולת לחקור את הדאטה הרלוונטי באמצעות הכלי

  • Citizen Data Science - היכולת של משתמשים שאינם בעלי רקע סטטיסטי / אקדמי לעבוד עם הכלי, לרוב באמצעות ממשק ויזואלי אשר אינו מצריך ניסיון בכתיבת קוד

  • Expert model development - מתן מענה למשתמשים מתקדמים אשר רוצים לפתח מודלים בקוד או לייבא מודלים קיימים מכלים אחרים וכן יכולות deep learning

  • Operationalization - ניהול תהליכי העברה בין סביבות והעלאה לייצור באופן אוטומטי, עד כמה שניתן בלחיצת כפתור.

יכולות נוספות שראוי לציין:

  • יכולת להתממשק עם התשתיות המידע הקיימות בארגון תוך העדפה לביצוע Push down לטובת ביצועים ו- scale.

  • ביצוע טרנספורמציות ותהליכים להכנת הנתונים עבור המודל כגון join, sort, filter ועוד.

  • יכולת לארוז את המודל כ- REST API לשימוש ב- real time.

  • משילות: ניהול משתמשים, הרשאות, תיעוד המודל והמרכיבים השונים, הגדרת בקרות על איכות הנתונים וביצועי המודל, יצוא המודל באופן שניתן לפירוש על ידי משתמשים עסקיים (חשוב בעיקר עבור גופים רגולטוריים), ניהול גרסאות ועוד.

הצגת סנופלייק ודאטאייקו

כאמור, בשנים האחרונות יצא לנו ללוות לא מעט לקוחות בבחינה והטמעה של תשתיות דאטה עדכניות בדגש על סנופלייק. כתבנו על סנופלייק לא מעט כאן בבלוג הטכנולוגי ולכן הפעם נתמקד ביכולות הספציפיות של סנופלייק אשר הופכות אותו לכלי אידיאלי כחלק מפלטפורמת AI/ML.

70-80% מהזמן בפרויקטי AI מוקדש להשגת גישה לנתונים הנכונים, חקירה שלהם והכנת הפאנל הסופי לשלב המידול. אם אתם עובדים עם סנופלייק כ- Data Lake, תוכלו להצליב מקורות מידע גולמיים בקלות ובמהירות ולקצר את משך הזמן הנדרש באופן משמעותי. גם אם יש בארגון Data Lake אחר, מומלץ להסתמך על סנופלייק כפלטפורמת הדאטה לעבודת ה- DS לטובת אחסון הפאנלים בשלבי הביניים ובשלב הסופי. יתרון נוסף הינו שניתן להגדיר בסנופלייק WH יעודי לטובת צוותי DS אשר מכיל משאבי compute מבלי שיהיה צורך בהעתקה של מידע ממקום למקום לטובת תהליכי העבודה (מכונה zero copy cloning). וישנו כמובן גם יתרון הסקלאביליות - סנופלייק מספק גמישות חישובית ויכולת להגדיל ולהקטין משאבים בצורה דינמית על מנת לתמוך בצוותי DS ובעומסים בסביבת הייצור.

Dataiku הינה חברה צרפתית אשר נוסדה בשנת 2013, כיום יש לה מעל 450 לקוחות בעולם, 30 אלף משתמשים פעילים וקהילה גדולה של מפתחים. המוצר דורג לאחרונה על ידי Gartner ברבעון ה Leaders שנה שניה ברצף אל מול כלים חזקים וותיקים בתחום. המוצר של Dataiku מביא כמה יכולות ייחודיות, הן בפני עצמו והן בשילוב עם סנופלייק:

  • Collaborative - המוצר הינו מוצר web אשר מותקן בענן או בסביבת הלקוח. כל המשתמשים השונים עובדים באותו ממשק יחדיו ללא צורך בהתקנות desktop או העתקת דאטה לתחנות קצה. זהו אחד היתרונות המרכזיים של הכלי מכיון שהוא מאפשר ל- data engineer, business analyst ו- data scientist לעבוד על אותו פרויקט במקביל לטובת ייעול העבודה וקיצור זמני הפיתוח.

  • End-to-End - המוצר מכסה את כל שלבי מחזור החיים שתוארו, החל משלב חקירת הנתונים וכלה בהעלאה לייצור והנגשה למשתמשים העסקיים. בנוסף, המוצר מכיל יכולות built-in לאריזה של המודל כ- API, הן לצרכים פנימיים וחיצוניים, וכן מספר רב של דרכים ל"אריזה" של התוצרים לטובת הצגה למשתמשים עסקיים.

  • Scale - המוצר נסמך על התשתיות הקיימות בארגון, בכל תהליך ניתן לבחור את מנוע ההרצה המועדף לטובת ביצועים מיטביים. בצורה זו נמנעת גם סיטואציה של vendor lock שכן גם אם הלקוח מחליט לשנות את התשתיות (לדוג' - מעבר לענן) דאטאייקו ממשיך לעבוד כרגיל וכל שנדרש הוא לעדכן את הקונקטור הרלוונטי לטכנולוגיה החדשה שנבחרה.

  • Code-first to Code-free - המוצר נותן מענה לכל סוגי המשתמשים, החל מאלו שמעדיפים ממשק ויזואלי לפיתוח מודלים וכלה במשתמשים מתקדמים שמעדיפים עבודה בקוד, לרבות היכולת לארח סביבת קוד כגון Jupiter notebooks.

  • Open - למוצר יש אינטגרציה מלאה עם שפות קוד וטכנולוגיות משיקות כגון TensorFlow, H2O ועוד וכן ספריית Plug-in עשירה שניתן לייבא על פי התרחישים שרוצים לממש.

  • Enterprise - המוצר מכיל את כל יכולות הניהול והמשילות שארגונים צריכים כגון ניהול הרשאות ומשתמשים, תמיכה ב- SSO, דאטה קטלוג פנימי מלא של כל רכיבי הפרויקט, ניהול סביבות, הגדרת משתני סביבה, הגדרת סביבות פיתוח, ניהול גרסאות מרכזי, ועוד.

נדגיש כי כל אחד מהכלים מהווה בחירה מובילה בפני עצמו, סנופלייק הינה כיום פלטפורמת הדאטה המצליחה בעולם ואת דאטאייקו ניתן להטמיע בהצלחה גם אם אתם לא עושים שימוש בסנופלייק או אם בכלל לא עברתם לענן. קיימים מספר יתרונות נוספים בשילוב שני הכלים יחדיו:

  1. DS צריכים בסיס נתונים מהיר שמאפשר להם לבצע את כל תהליכי העיבוד והכנת הנתונים לפני בניית המודל. דאטאייקו עושה push down של כל תהליכי העיבוד הללו ומעביר אותם לסנופלייק אשר הינו אידיאלי להרצה שלהם.

  2. לאחרונה הכריזו סנופלייק ודאטאייקו על תמיכה באפשרות להריץ באמצעות סנופלייק גם תהליכי עיבוד מבוססי קוד - ג'אווה וסקאלה. יכולת זו תאפשר לצוותי DS אשר מעדיפים עבודה בקוד למנף את היכולות של סנופלייק גם לתהליכים שאינם מבוססי SQL.

לסיכום

אם אתם עובדים בארגונים אשר מעוניינים להוציא לפועל אסטרטגיית דאטה, קרוב לוודאי שאתם כבר מתמודדים או תתמודדו בקרוב עם האתגר שבהקמת תשתית דאטה ו- AI/ML. בסופו של יום אנו מאמינים שהפלטפורמות הללו צריכות לעמוד בכמה עקרונות מנחים ובראשם פשטות (הן בשלב הפיתוח והן בשלב התפעול) והבאת ערך עסקי לארגון. בגישה שהצגנו ניתן לכסות את כל שלבי העבודה בפרויקט AI באמצעות שני כלים בלבד אשר מקלים את עבודתם של כל הגורמים המעורבים ומאפשרים להם להשקיע את מירב זמנם במתן מענה לאתגרים עסקיים במקום במתן גישה, ניהול תשתיות או תהליכי העברה לייצור. מסיבה זו אנו ממליצים ללקוחותינו לכלול את סנופלייק ודאטאייקו בתהליכי הערכה ובחינת כלים להקמת תשתית דאטה ו- AI מודרנית.




קישורים לקריאה נוספת:



Vision.bi גאה להיות שותף ELITE של סנופלייק ונציגת DataIku בישראל ולהביא לכם את כל התוכן בפשטות ובעברית. עם נסיון עשיר בשירותי פיתוח ייעוץ וליווי מהמקצועיים ביותר בתחום. אם אתם מעוניינים בדמו על Snowflake או DataIku מוזמנים לשלוח לנו מייל ל- info@vision.bi או לחוץ על כפתור הצור קשר מימין למטה, ונשמח לקבוע פגישת היכרות.

Comments


bottom of page