Von Data Engineers wird zunehmend erwartet, dass sie korrekte, modellrelevante Daten für AI-Initiativen bereitstellen, und zwar so schnell wie möglich. Herkömmliche Datenintegrationstools müssen jedoch von hochqualifizierten Mitarbeitern zeitaufwendig programmiert werden. Außerdem sind diese Tools häufig nicht in der Lage, Daten vollständig aufzubereiten, zu bereinigen, zu taggen und zu katalogisieren.
Aber es gibt eine Lösung: Automatisierte AI- und ML-gestützte Datenpipelines. Lesen Sie in diesem E-Book, wie Sie AI- und ML-gestützte Pipelines aufbauen und Daten für AI bereitstellen. Themen:
Was Sie beim Aufbau von Data Lakes für AI berücksichtigen sollten
Wie Automatisierung innerhalb der Datenpipeline funktioniert
Eine ausführliche Erfolgs-Checkliste
Außerdem erfahren Sie, wie Qlik Sie mit einer Reihe integrierter Lösungen bei der Automatisierung Ihrer gesamten Data-Lake-Pipeline unterstützt: von der Datenerfassung in Echtzeit über die Verarbeitung bis zur Veredelung — und das ohne Programmieraufwand.
