Wie generative künstliche Intelligenz zur Optimierung des Data Engineering beiträgt

Für Unternehmen ist Data Engineering eine wichtige Methode, um durch die Extraktion von Benutzerfeedback eine Richtung für die Produktentwicklung vorzugeben. Mit dem Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz versuchen viele Unternehmen, diese zu nutzen, um das Data Engineering tiefer zu optimieren und die Kernwettbewerbsfähigkeit ihrer Produkte zu verbessern. Lassen Sie uns als Nächstes erfahren, wie generative KI zur Optimierung des Data Engineering beitragen kann

Unterstützung bei der Datenverarbeitung: Durch Schulungen können Ingenieure generative künstliche Intelligenz nutzen, um komplexe Daten zu klassifizieren und zu organisieren und nutzlose Daten regelmäßig zu bereinigen, um den Speicherdruck zu reduzieren. Auf diese Weise kann die Gesamtdatenqualität verbessert und genauere Datendienste für die spätere Entscheidungsfindung bereitgestellt werden.

Codekonvertierung: Derzeit gibt es viele gängige Programmiersprachen. Bei der Migration von Projekten ist häufig eine Codekonvertierung verschiedener Programmiersprachen erforderlich. Dieser Prozess ist sehr zeit- und arbeitsintensiv und die Genauigkeit ist unregelmäßig, was sich höchstwahrscheinlich auf den normalen Betrieb nach der Migration auswirken wird. Generative künstliche Intelligenz kann zu einer schnelleren Codekonvertierung beitragen und Fehler während des Übersetzungsprozesses reduzieren.

Codegenerierung: Durch Training kann generative künstliche Intelligenz bestimmte Codeinhalte gemäß den Anforderungen von Ingenieuren generieren, die Effizienz beim Schreiben von Code verbessern und die Fehlerrate des zugrunde liegenden Codes verringern. Während dieses Prozesses können Ingenieure auch Anmerkungen und weitere Schulungen auf der Grundlage der generierten Inhalte durchführen, um die Endqualität zu verbessern

Testen: Generative künstliche Intelligenz kann die Leistung aller Aspekte des Produkts entsprechend spezifischer Anforderungen effizienter testen. Gleichzeitig kann es das Produkt bei nachträglichen Anpassungen unterstützen und den Zeitaufwand für das Abrufen und Ändern reduzieren. Darüber hinaus können Ingenieure damit auch umfangreichere Testszenarien erstellen, mehr visuelle Operationen an detaillierten Funktionen durchführen und den Endwert verbessern.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der generativen künstlichen Intelligenz wird die Datentechnik sicherlich auf einen effizienteren und intelligenteren Weg führen und das Gesamtniveau der Branche und der Gesellschaft verbessern.

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