Duomenų tinklelis agentams: DI be tvarkos greitai atsitrenkia į sieną

Svarbiausia

• Kas yra duomenų tinklelis agentams? Tai valdomas duomenų principas, kai skirtingi domenai turi savo duomenų savininkus, taisykles ir prieigas.
• Kodėl to reikia DI agentams? Agentams reikia patikimų šaltinių ir aiškių leidimų, kad jie nedarytų išvadų iš netvarkos.
• Nuo ko pradėti? Nuo vieno naudojimo atvejo ir jo duomenų šaltinių inventorizacijos.

duomenų tinklelis agentams skamba kaip techninis terminas. Bet kai pažiūri praktiškai, čia yra labai žemiškas klausimas: kiek darbo darome rankomis tik todėl, kad niekas neprisėdo sutvarkyti proceso?

AWS rašo apie modernų data mesh pagrindą agentinio DI aplikacijoms. Lietuviškai paprasčiau: jei duomenys išmėtyti, neaiškūs ir be savininkų, agentas greitai tampa mandagiu spėliotoju.

Man tokiose naujienose visada įsijungia mažas vidinis buhalteris. Ne tas, kuris skaičiuoja sąskaitas, o tas, kuris klausia: kiek tai kainuos, kas prižiūrės ir kur gali lūžti?

Kas nutiko

AWS pavyzdyje kalbama apie valdomą, serverless duomenų tinklelį, kuris suteikia saugų ir plečiamą duomenų pagrindą produkciniam agentiniam DI. Ten atsiranda domenų savininkai, prieigos teisės, katalogai, valdymas ir įrankiai, kad agentai galėtų dirbti su patikimu kontekstu.

Esu matęs tą klasikinę įmonės situaciją: vieni duomenys Excel faile, kiti CRM, treti pas žmogų kompiuteryje, ketvirti senoje sistemoje, kurios niekas nebenori liesti. Tada paklausiame DI: „padaryk analizę“. Iš ko, mielasis?

Kodėl tai svarbu

Duomenų tinklelis agentams svarbus todėl, kad agentas yra tiek geras, kiek geri jo šaltiniai ir leidimai. Jei jis nežino, kuris duomuo teisingas, arba turi prieigą prie per daug jautrios informacijos, problema ne modelyje. Problema mūsų ūkyje.

DI jau nebe vien langelis, į kurį įmetame tekstą. Jis jungiasi prie įrankių, moka kviesti servisus, gali veikti keliais žingsniais ir pradeda liesti tikrus verslo pinigus. Čia romantika baigiasi. Prasideda tvarka.

Ką tai reiškia verslui

Verslui tai reiškia, kad DI projektai prasideda ne nuo gražiausio demo, o nuo duomenų inventorizacijos. Kas turi duomenis? Kas atsako už kokybę? Kas gali juos naudoti? Kuri informacija pasenusi?

• paskirti duomenų savininkus
• aprašyti kritinius duomenų šaltinius
• duoti agentams tik reikalingas teises
• matuoti duomenų kokybę, ne tik modelio atsakymą

Praktinis startas: pasirinkite vieną agento scenarijų, pavyzdžiui pardavimų analizę, ir surašykite visus šaltinius, kurių jam reikėtų. Jei sąrašas neaiškus, agento dar anksti prašyti protingų išvadų.

Kur pasislėpusi rizika

Rizika – bandyti užmaskuoti duomenų netvarką stipresniu modeliu. Čia kaip prašyti gero trenerio paruošti maratonui, bet ateiti be batų ir su cigarete rankoje.

Blogiausia DI klaida dažnai neatrodo kaip klaida. Ji ateina gražiai parašytu sakiniu, mandagiu tonu ir labai užtikrintu veidu. Todėl verslui reikia ne tik įrankių, bet ir įpročio tikrinti.

Ką pasidaryti šią savaitę

Šią savaitę padarykite vieną duomenų mini auditą: šaltinis, savininkas, atnaujinimo dažnis, prieigos teisės. Keturi stulpeliai. Daug tiesos.