Digitální transformace žene svět podnikání kupředu a umělá inteligence (AI) se stává nepostradatelným partnerem v optimalizaci podnikových procesů po celém světě. Impozantní skok v zavádění AI v podnicích potvrzuje i nedávný průzkum McKinsey – z 33 % v roce 2023 na 65 % v roce 2024, s očekávaným dosažením 80 % již v roce 2025.

Tato vlna AI inovací zásadně přetváří i procesy spojené s datovými sklady a ETL. Díky ní dochází k automatizaci náročných úkolů, snižuje se potřeba manuálních zásahů a celková výkonnost datových systémů strmě roste. AI se tak stává nepostradatelným nástrojem moderních datových skladů, neboť automatizuje rutinní úkoly, odhaluje skryté souvislosti a doporučuje vylepšení pro dosažení vyšší efektivity. Její přínos lze přitom rozčlenit do tří stěžejních oblastí.

‍

‍

Umělá inteligence v datovém inženýrství

Datové inženýrství tvoří páteř každého datového skladu a tradičně vyžaduje značné manuální úsilí při profilování, mapování a správě metadat. Umělá inteligence tyto procesy transformuje pomocí pokročilé automatizace a vyšší přesnosti:

• Automatizované profilování dat: AI prohledává datové sady, odhaluje vzory a anomálie, a zároveň navrhuje optimální struktury, čímž výrazně zkracuje čas potřebný pro počáteční posouzení kvality dat.
• Inteligentní detekce schémat: AI automaticky identifikuje vztahy mezi tabulkami, což umožňuje plynulé mapování zdrojových dat na modely datového skladu s minimálním lidským zásahem.
• Správa metadat: AI generuje komplexní dokumentaci datových toků, sleduje závislosti a změny, čímž zajišťuje dlouhodobou transparentnost systému a dodržování standardů správy dat.

‍

AI pro transformaci a obohacení dat

Jedním z nejvíce časově náročných aspektů vývoje ETL je psaní transformační logiky, čištění, obohacování a strukturování surových dat za účelem zajištění konzistence. Umělá inteligence (AI) tyto činnosti výrazně zefektivňuje:

• Automatizovaná transformace dat: AI automaticky generuje SQL skripty a transformační pravidla, čímž optimalizuje kód pro vyšší efektivitu a výkon.
• Rozpoznávání entit a deduplikace: S využitím technik fuzzy matchingu AI detekuje duplicitní záznamy napříč různými zdroji a slučuje je do jednotných "zlatých záznamů".
• Detekce anomálií téměř v reálném čase: AI kontinuálně monitoruje datové toky a detekuje nesrovnalosti, což umožňuje průběžnou validaci a včasnou identifikaci potenciálních problémů s kvalitou dříve, než ovlivní rozhodovací procesy.

Poznámka: Kód vygenerovaný pomocí AI vyžaduje před nasazením do produkčního prostředí validaci zkušeným datovým architektem.

‍

Zpracování komplexních a rozsáhlých dat

Moderní firmy pracují s obrovským množstvím rychle se měnících dat v různých formátech – od textu, přes video až po záznamy z IoT senzorů. Umělá inteligence posiluje datovou infrastrukturu tím, že optimalizuje zpracování této různorodé datové zátěže:

• Optimalizace zpracování dat v reálném čase: AI ladí architektury pro streamování dat (např. Kafka, Spark) tak, aby efektivně zpracovávaly živá data s co nejnižší latencí.
• Správa velkých objemů dat: AI dynamicky škáluje výpočetní kapacity podle aktuální zátěže, čímž zvyšuje efektivitu a snižuje náklady.
• Zpracování dat různých formátů: AI plynule zpracovává strukturovaná, polostrukturovaná i nestrukturovaná data – od výstupů z IoT zařízení až po videoanalýzy.

‍

Známe AI modely, které mění svět dat

V souvislosti s rostoucím vlivem umělé inteligence na datové inženýrství stojí za zmínku několik AI modelů, které transformují různé aspekty zpracování dat, od automatizace po prediktivní analytiku. Níže uvádíme některé z nejvýznamnějších modelů a jejich klíčové silné stránky:

• ChatGPT (OpenAI): Známý konverzační model s výbornými schopnostmi generování kódu a širokým ekosystémem doplňků, využitelný jak při vývoji, tak v oblasti zákaznické podpory.
• Claude (Anthropic): Vyniká ve zpracování dlouhých dokumentů a poskytování detailních odpovědí, ideální pro analýzu a interpretaci dokumentů.
• Grok (X): Rychlý, avšak kontroverzní AI model vhodný především pro rychlé kódovací úlohy a řešení problémů ve vývojových prostředích v reálném čase.
• Gemini (Google): Multimodální AI, která propojuje práci s obrazem a kódem, hodí se pro pokročilé úlohy vyžadující komplexní uvažování napříč různými typy dat.
• Mistral: Francouzský model, který si získává popularitu zejména v oblasti hlubokého učení, ačkoli zatím není široce rozšířený.
• Perplexity: Vyhledávač poháněný AI poskytující informace s ověřenými zdroji v reálném čase, vhodný pro výzkum a získávání znalostí.
• NotebookLM (Google): Model specificky navržený pro analýzu dokumentů a generování přehledných, strukturovaných výstupů z komplexních datových sad a reportů.
• GitHub Copilot: AI asistent pro vývojáře, který funguje jako virtuální „parťák“ při programování – navrhuje kód a automatizuje opakující se úkoly.

Tyto modely – spolu s dalšími inovacemi – umožňují firmám automatizovat datové pracovní postupy, zefektivnit rozhodování na základě dat a zjednodušit práci s komplexními datovými strukturami. Jejich různorodá funkcionalita z nich činí klíčové nástroje v moderním datovém inženýrství a analytice.

Klíčové body na závěr

Integrace umělé inteligence (AI) do procesů spojených s datovými sklady a ETL přináší revoluci do způsobu, jakým organizace spravují a využívají svá data. Automatizací rutinních úkolů a podporou zpracování dat v téměř reálném čase AI výrazně přetváří oblast datového inženýrství.

Přesto praxe ukazuje, že lidský dohled a odbornost jsou pořád klíčové, zvláště při validaci výstupů generovaných AI. Kód vytvořená umělou inteligencí nemusí vždy plně zohlednit komplexnost reálných podnikových datových prostředí, včetně unikátních struktur a obchodní logiky. Proto je nejefektivnější využít AI pro rychlé prototypování a akceleraci počátečních fází vývoje, nikoli pro přímé nasazení do produkčního prostředí.

Navzdory těmto omezením je zřejmé, že s rychlým rozvojem AI technologií roste i jejich schopnost pohánět inovace, zlepšovat rozhodování a zvyšovat provozní efektivitu. Organizace, které AI aktivně integrují do svých procesů, získají významnou konkurenční výhodu a plně využijí potenciál svých dat, čímž si otevřou cestu k efektivnějším, škálovatelným datovým strategiím.