AI op de werkvloer Kunstmatige Intelligentie in het dagelijkse werk van een data engineer

1. Automatisering van routinetaken

Traditioneel besteden data engineers veel tijd aan repetitieve taken, zoals het handmatig transformeren van gegevens, het oplossen van schemaconflicten en het laden van data in databases. Met AI-gestuurde automatisering kunnen deze taken nu efficiënter worden uitgevoerd. Voorbeelden hiervan zijn:

• Data cleaning: een cruciale stap om ervoor te zorgen dat een dataset nauwkeurig en volledig is voor analyse of gebruik in machine learning-modellen. AI-algoritmen spelen hierbij een essentiële rol door ontbrekende waarden te detecteren en automatisch te corrigeren. Dit stelt data engineers in staat om zich te concentreren op complexere taken, terwijl de gegevenskwaliteit wordt verbeterd.
• Schema Mapping: een proces waarbij machine learning wordt ingezet om automatisch velden toe te wijzen tussen verschillende datasets, zelfs wanneer de schema’s van deze datasets van elkaar verschillen. Dit stelt organisaties in staat om gegevens uit verschillende bronnen te integreren en harmoniseren, waardoor een uniforme weergave van informatie ontstaat. Het gebruik van machine learning-algoritmes maakt het mogelijk om complexe relaties en patronen te ontdekken, waardoor efficiëntere en nauwkeurigere toewijzingen kunnen worden gemaakt.

2. Geavanceerde data pipelines

Kunstmatige intelligentie stelt data engineers in staat om sneller en eenvoudiger geavanceerde data pipelines te bouwen. Denk hierbij aan:

• Real-time streaming: AI kan een cruciale rol innemen bij het ontwerpen van real-time datastromen. Deze stromen zorgen ervoor dat gegevens continu worden verwerkt en geanalyseerd. Het gebruik van dergelijke geavanceerde systemen stelt organisaties in staat om snel en nauwkeurig inzichten te verkrijgen uit voortdurend bijgewerkte gegevens.
• Predictive Analytics: een toepassing van data-analyse waarbij statistische algoritmen en machine learning-modellen worden ingezet om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen of trends. Deze voorspellingen zijn gebaseerd op historische data en helpen organisaties bij het anticiperen op wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren.

3. Opschalen en optimaliseren

AI kan ook van toegevoegde waarde zijn bij het schalen van data engineering-processen. Denk hierbij aan:

• Auto-scaling: het automatisch aanpassen van resources (zoals servers, opslag en rekenkracht) op basis van de huidige werklast. Wanneer de vraag toeneemt, schaalt het systeem automatisch op om aan de behoeften te voldoen. Bij een verminderde vraag wordt de schaal automatisch verkleind om kosten te besparen en efficiëntie te behouden.
• Query-optimalisatie: machine learning-technieken kunnen worden gebruikt om SQL-query’s te optimaliseren. Dit proces omvat het analyseren van query’s, het identificeren van inefficiënties en het automatisch aanpassen van de query’s om de prestaties te verbeteren. Het doel is om snellere en efficiëntere resultaten te bereiken bij het ophalen van gegevens uit databases.

4. Ethiek en privacy

Bij AI-aangedreven analyses moeten data engineers rekening houden met ethische en privacy kwesties. Concrete voorbeelden hiervan zijn:

• Biasdetectie: dit houdt in dat AI-algoritmen worden ingezet om vooroordelen in datasets te identificeren. Deze algoritmen analyseren gegevens op ongelijkheden op basis van kenmerken zoals geslacht, ras of leeftijd. Het doel is om bewustzijn te creëren en eerlijke, onbevooroordeelde resultaten te bevorderen.
• Privacybescherming: een cruciaal aspect bij het verwerken van gegevens. Data engineers moeten ervoor zorgen dat persoonlijke gegevens veilig worden behandeld en voldoen aan privacyregelgeving. Dit omvat het versleutelen van gegevens, beperkte toegang tot gevoelige informatie en het waarborgen van de vertrouwelijkheid van gebruikers. Hierbij kan AI behulpzaam zijn.

Conclusie

De rol van een data engineer evolueert snel door de toepassing van kunstmatige intelligentie. Terwijl routinetaken worden geautomatiseerd, ontstaan er nieuwe uitdagingen op het gebied van ethiek, privacy en schaalbaarheid. Data engineers moeten zich aanpassen en blijven leren om te profiteren van de mogelijkheden die AI biedt.

Incore Solutions heeft veel ervaring met het ontwikkelen van analytische oplossingen en data platformen. Onze consultants maken hierbij ook (steeds meer) gebruik van de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie.