Adatelőkészítés AI projektekhez
Segítünk kideríteni, hogy az adataitok elérhetők, érthetők, megfelelő minőségűek, jogszerűen kezelhetők és modellezésre alkalmasak-e – mielőtt túl sok időt és fejlesztői kapacitást fordítanátok egy bizonytalan AI-projektre.
Már regisztráltatok? Kérek adatfelmérést
Térítésmentes, a programba regisztrált cégeknek. Ki jogosult?
Ismerős ez a helyzet?
- Van AI-ötlet vagy ügyféligény, de nem egyértelmű, milyen adatok állnak hozzá rendelkezésre.
- Az adatok több rendszerben vannak, hiányoznak, zajosak, eltérő formátumúak vagy nehezen értelmezhetők.
- Nem világos, hogy az adatfelhasználás jogszerű, biztonságos és megfelelően dokumentált-e.
- A fejlesztőcsapat már modellezne, de nincs stabil, reprodukálható adatpipeline vagy feature-logika.
Kinek ajánljuk?
- Olyan szoftverfejlesztő cégeknek, amelyek AI use case-en dolgoznának, de bizonytalanok az adatoldali alapokban.
- Termék- és fejlesztőcsapatoknak, amelyeknek gyorsan el kell dönteniük, hogy egy AI-ötlet adatoldalon megvalósítható-e.
- Ügyfélprojektekben dolgozó csapatoknak, ahol az adatminőség és adatjogszerűség delivery-kockázatot jelent.
- Olyan cégeknek, amelyek egyedi adatmentések helyett reprodukálható, karbantartható adatpipeline-t szeretnének.
Mit ad ez a szolgáltatás?
Ez a szolgáltatás felméri és – az együttműködés meghatározott kereteitől függően – javítja a vállalkozás AI-projekthez szükséges adatoldali felkészültségét. Áttekintjük az adatforrásokat, az adatfolyamatokat, a hozzáféréseket, a dokumentációt, az adatminőségi problémákat, valamint az adatkezelés biztonsági és jogszerűségi szempontjait. Természetesen, ha nem saját, hanem ügyféladatokkal dolgoztok, ezt az ügyféllel együttműködve, közösen tesszük meg.
A felmérés eredményeként adatminőségi és adatérettségi képet, feltáró adatelemzést, hiánylistát és priorizált javaslatokat adunk. Ha a megállapodás része, az adatok tisztításában, a reprodukálható jellemzőképzési folyamat kialakításában, a címkézési stratégia megtervezésében vagy az adatplatform műszaki előkészítésében is támogatjuk a csapatot.
A cél, hogy még a modellezés előtt világossá váljon, mely adatokra lehet biztonsággal építeni, milyen hiányosságokat kell kezelni, és milyen feltételek mellett érdemes elindítani az AI-fejlesztést.
-
Felmérjük
Az adatforrásokat, pipeline-okat, adatminőséget, hozzáféréseket, adatvédelmi kérdéseket és a modellezéshez szükséges előfeltételeket.
-
Előkészítjük
Adathalmaz tisztítási, feature pipeline építési javaslatokat, annotációs irányelveket vagy adatminőségi javaslatokat készítünk a projekt céljától függően.
-
Alapot adunk
Adatplatform-, governance- vagy pipeline-tervet adunk, hogy az AI-fejlesztés ne egyszeri adatmentésre, hanem fenntartható működésre épüljön.
Kézzelfogható eredmények
- Adatérettségi és adatminőségi helyzetkép a hiányosságokról és kockázatokról.
- Feltáró adatelemzési riport az adathibák, kiugró értékek és releváns mintázatok bemutatásával.
- Modellezésre előkészített adatkészlet vagy reprodukálható jellemzőképzési folyamat.
- Címkézési irányelv és minőségbiztosítási folyamat, ha jelölt adatokra van szükség.
- Adatplatform- vagy adatirányítási javaslat a későbbi AI-projektek skálázható támogatásához.
Ide tartozó részszolgáltatások
Az alábbi területek részei az adatelőkészítési szolgáltatásnak. Ezek önállóan vagy egymással párosítva is megjelenhetnek a közös munkában. A pontos feladat meghatározása egy orientációs beszélgetésen történik és az együttműködési megállapodásban kerül rögzítésre.
-
Adatérettségi felmérés és adataudit
Gyorsan feltárja az adatforrásokat, pipeline-okat, dokumentációs és hozzáférési hiányokat. A végeredmény egy auditriport, gap lista és priorizált javaslatcsomag.
-
Feltáró adatelemzés és adatminőségi diagnosztika
Statisztikai és strukturált adatfeltárás, amely megmutatja a hiányzó adatokat, outliereket, konzisztenciaproblémákat és az AI use case-ekhez kapcsolódó modellezhetőségi korlátokat.
-
Adatelőkészítés & Feature Engineering
Tisztított, átalakított és modellezésre alkalmas adatkészletek, illetve reprodukálható feature pipeline kialakítása. Különösen fontos, ha a cél nem csak PoC, hanem továbbfejleszthető modell.
-
Adatcímkézési stratégia
Skálázható, konzisztens és mérhető annotációs folyamat tervezése AI/ML/LLM fejlesztésekhez. Tartalmazhat guideline-ot, QA-logikát, eszközjavaslatot és pilot annotációs mintát.
-
Adatirányítási keretrendszer
Adatkezelési szabályok, felelősségek, policy-k és kontrollpontok kialakítása, hogy az adatok hosszú távon is használhatók, ellenőrizhetők és megfelelően kezelhetők legyenek.
-
AI- és adat platform tervezés
Skálázható adatplatform-architektúra és komponenslista tervezése. Akkor hasznos, ha több AI-projektet vagy ügyfélmegoldást kell adatoldalon stabilan támogatni.
Hogyan zajlik a közös munka?
- Áttekintjük az adatforrásokat, hozzáféréseket, sémákat, adatbiztonsági és domain ismereteket.
- Célzott auditot, EDA-t, adatminőségi vizsgálatot vagy pipeline-tervezést végzünk az adott AI use case alapján.
- Átadjuk a javaslatokat, a kockázatokat, a következő lépéseket és – ahol releváns – a tisztított adat- vagy feature pipeline-t.
Az adatokon végzett munka célja, hogy időben láthatóvá tegye a problémákat.
Ez különösen fontos szoftverfejlesztő kkv-knál, ahol az adatminőségi hiányosságok később:
- fejlesztői túlköltést,
- technológiai adósságot (technical debt),
- pontatlan modelleket vagy
- ügyféloldali bizalmi problémákat okozhatnak.
Ne a modellezés közben derüljön ki, hogy az adatok nem elég jók.
Nézzük meg, mire alkalmasak a jelenlegi adatkörnyezetetek és mi kell a következő lépéshez.
Már regisztráltatok? Kérek adatfelmérést
Térítésmentes, a programba regisztrált cégeknek. Ki jogosult?