Case Study: Automatyzacja procesów przygotowania danych z wykorzystaniem agentów AI w analizie szeregów czasowych (Time Series)

Opis wyzwania

Celem projektu było stworzenie zautomatyzowanego agenta AI dedykowanego przetwarzaniu, walidacji, korekcie oraz transformacji danych opartych na szeregach czasowych (Time Series). Agent miał na celu poprawę efektywności procesów data science poprzez automatyzację powtarzalnych czynności związanych z obróbką danych, co w konsekwencji miało przyczynić się do lepszej jakości analiz i prognoz.

Projekt był ukierunkowany na szereg działań związanych z danymi szeregów czasowych, takich jak ich rozumienie, weryfikacja jakości, usuwanie anomalii, imputacja braków, a także transformacja danych do postaci akceptowalnej przez systemy docelowe. Cały proces miał być automatyzowany i integrowany z pipeline'ami przetwarzania danych, co umożliwiłoby bezbłędną obsługę danych w czasie rzeczywistym oraz w ramach procesów modelowania maszynowego.

Kluczowe zadania agenta AI

1. Zrozumienie definicji danych:

   • Struktura, typy i wartości danych:
     Agent AI musiał zrozumieć specyfikę danych szeregów czasowych, identyfikując zmienne czasowe, jednostki miary oraz cechy takie jak częstotliwość, strefy czasowe oraz interwały czasowe. Zrozumienie danych jest fundamentalne dla prawidłowego przetwarzania i analizy szeregów czasowych.

   • Identyfikacja cech czasowych:
     Określenie jednostki czasu (np. godzina, dzień, miesiąc) oraz częstotliwości danych (np. codzienna, minutowa) miało kluczowe znaczenie, aby zapewnić spójność w przetwarzaniu danych w różnych kontekstach biznesowych.

2. Weryfikacja jakości danych:

   • Testy spójności danych w czasie:
     W celu zapewnienia wysokiej jakości danych, agent przeprowadzał testy na obecność braków danych, analizując, czy dane są równomiernie próbkowane w czasie, oraz sprawdzał, czy występują przerwy lub nieciągłości w seriach czasowych.

   • Wykrywanie anomalii:
     Analiza anomalii była kluczowa dla zapewnienia wiarygodności danych. Agent korzystał z algorytmów takich jak Local Outlier Factor (LOF) oraz regresja na sąsiadujących punktach, aby zidentyfikować nietypowe obserwacje mogące wskazywać na błędy pomiarowe lub inne nieprawidłowości.

   • Testy stacjonarności:
     Stacjonarność danych była testowana przy użyciu testu Dickeya-Fullera, co jest istotne przy pracy z danymi szeregów czasowych w modelach statystycznych (np. ARIMA).

3. Korekta danych:

   • Imputacja brakujących wartości:
     W przypadku wykrycia braków w danych, agent automatycznie wypełniał luki. Wykorzystywano różne metody imputacji, takie jak interpolacja, średnie kroczące, ale także bardziej zaawansowane techniki oparte na modelach maszynowego uczenia, takie jak ARIMA, XGBoost oraz LSTM, które były dostosowane do specyfiki danych.

   • Usuwanie anomalii:
     Aby poprawić jakość danych, agent eliminował wartości odstające, zastępując je medianą lub przewidywaniami z sąsiednich danych. W przypadku bardziej skomplikowanych anomalii wykorzystywano zaawansowane algorytmy detekcji anomalii.

4. Reorganizacja i transformacja danych:

   • Re-sampling: W przypadku danych o różnych częstotliwościach, agent dostosowywał częstotliwość danych (np. z minutowej na godzinową) oraz agregował je, zapewniając odpowiednią strukturę i format wymagany przez systemy docelowe.

   • Dostosowanie do wymagań systemu docelowego: Po przetworzeniu, agent przekształcał dane do formatu odpowiedniego dla systemów docelowych, takich jak TimescaleDB, InfluxDB, CSV, Parquet, czy JSON, uwzględniając odpowiednie znaczniki czasowe. Tworzono również dodatkowe cechy czasowe, takie jak godzina, dzień tygodnia, miesiąc, sezon, a także informacje o świętach, wydarzeniach specjalnych oraz zmienne takie jak "lag features" (np. wartość z poprzedniego dnia).

5. Integracja z pipeline'ami:

   • Automatyzacja procesów:
     Wszystkie powyższe operacje były automatyzowane i wbudowane w pipeline'y przetwarzania danych, co umożliwiało ciągłe i niezawodne przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu agent mógł nie tylko działać w ramach historycznych danych, ale również adaptować się do nowych informacji pojawiających się w czasie rzeczywistym.
     
     

6. Monitorowanie jakości prognoz:

   • Ocena skuteczności modeli:
     Agent w trakcie działania nie tylko przetwarzał dane, ale także monitorował jakość prognoz generowanych przez modele AI, porównując przewidywania z rzeczywistymi danymi. Na tej podstawie system mógł być automatycznie retrenowany, by uwzględnić zmiany w danych, np. zmieniające się sezony, anomalie czy nowe trendy.
     
     

Brak AI w Twoim biznesie to jak pójście na wojnę bez broni.
Jeśli nie rozumiesz tej prostej prawdy, to nie masz prawa wygrywać.

Zrób pierwszy krok TERAZ – skontaktuj się z nami!

Korzyści dla działu Data Science

1. Zwiększenie efektywności operacyjnej:

   • Dzięki automatyzacji procesów związanych z przetwarzaniem danych, walidacją, korektą i transformacją, dział data science zyskuje znaczne oszczędności czasu. Automatyzacja rutynowych zadań umożliwia zespołowi skupienie się na bardziej zaawansowanych analizach i optymalizacji modeli.
     
     

2. Lepsza jakość danych:

   • Dzięki automatycznej weryfikacji danych i wykrywaniu anomalii, zespół data science ma dostęp do wyższej jakości danych, które są lepiej przygotowane do analizy. To przekłada się na bardziej trafne prognozy i bardziej wiarygodne modele.
     
     

3. Skalowalność i adaptacyjność:

   • Zautomatyzowany agent AI umożliwia skalowanie procesu w miarę wzrostu ilości danych, co jest szczególnie ważne w projektach długoterminowych lub przy pracy z danymi w czasie rzeczywistym. Dodatkowo, dzięki adaptacyjnym mechanizmom, agent jest w stanie dostosować się do nowych wzorców danych, co zapewnia jego użyteczność w zmieniających się warunkach.
     
     

4. Optymalizacja czasu reakcji:

   • Automatyzacja procesów związanych z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym pozwala na szybsze reagowanie na zmiany w danych, co umożliwia szybsze wdrażanie nowych modeli i lepsze dopasowanie prognoz do zmieniających się warunków rynkowych.
     
     

5. Integracja z pipeline'ami:

   • Dzięki bezproblemowej integracji agenta z pipeline'ami danych, procesy analityczne są spójne, a dane są przetwarzane w sposób ciągły i niezawodny. Działy Data Science mogą więc monitorować cały proces od zbierania danych po ich przetwarzanie, trenowanie modeli i generowanie prognoz.

Podsumowanie

Zaprojektowanie i wdrożenie zautomatyzowanego agenta AI dedykowanego danym szeregów czasowych przynosi wymierne korzyści w kontekście zwiększenia efektywności procesów data science. Automatyzacja przetwarzania danych, ich walidacji oraz dostosowywania do wymagań systemu docelowego pozwala na zaoszczędzenie czasu, zwiększenie jakości prognoz oraz szybkie adaptowanie się do zmieniających się wzorców danych. To rozwiązanie jest szczególnie cenne w organizacjach, które potrzebują przetwarzać dane w czasie rzeczywistym i generować trafne prognozy na podstawie danych szeregów czasowych.

Podział projektu na wyspecjalizowanych agentów o konkretnych funkcjach sprawia, że całość staje się łatwiejsza do zarządzania i wdrożenia. Każdy agent może być rozwijany i optymalizowany niezależnie, co zmniejsza ryzyko złożoności technicznej oraz pozwala na bardziej modułowe podejście.

Jeśli AI może zrobić twoją pracę lepiej niż ty… to masz problem.

Ale jeśli potrafisz je wykorzystać, masz przewagę.

Więc kim jesteś? Ofiarą zmian czy ich liderem?

Stań na czele zmian – skontaktuj się z nami.
TERAZ!

Oto, jak wyglądają szczegóły implementacji każdego z tych agentów:

1. Agent AI pt. Analityk Metadanych

Zadanie: Analizowanie metadanych, takich jak struktura, typy danych, schematy, formaty i zgodność z określonymi standardami.

• Funkcjonalność:
  Agenci zajmujący się metadanymi będą odpowiedzialni za zbieranie informacji o danych wejściowych, takich jak częstotliwość próbkowania, interwały czasowe, jednostki miary, a także za monitorowanie zmian w strukturze danych w czasie. Będą w stanie zapewnić, że dane są zgodne z wymaganiami systemu docelowego i umożliwią poprawną interpretację wyników.
  
  
• Sens:
  Dla danych typu time series istotne jest precyzyjne zrozumienie metadanych, aby zapobiec problemom związanym z niejednolitymi interwałami czasowymi, niekompletnymi zbiorami danych czy niezgodnością jednostek. To sprawia, że analityk metadanych jest niezbędnym agentem.

Komponenty:

• Wykrywanie brakujących lub niekompletnych metadanych.
• Analiza zgodności z wymaganiami systemu docelowego.
• Generowanie raportów o metadanych.

Technologia:

• LLM do interpretacji reguł jakości.
• Narzędzia do walidacji danych, np. Great Expectations.

2. Agent AI pt. Analityk Jakości Danych

Zadanie: Analiza jakości i spójności danych, identyfikacja braków i niespójności.

• Funkcjonalność:
  Analityk jakości danych monitoruje kompletność, dokładność i spójność danych szeregów czasowych, wykrywając braki i niespójności, które mogłyby wpłynąć na wyniki analiz.
  
  
• Sens:
  Zapewnienie wysokiej jakości danych jest kluczowe dla wiarygodnych prognoz i analiz szeregów czasowych.

Komponenty:

• Automatyczne wykrywanie brakujących danych.
• Weryfikacja spójności interwałów czasowych.
• Identyfikacja duplikatów i niespójności.

Technologia:

• Biblioteki statystyczne (NumPy, SciPy).
• Frameworki do walidacji danych.
• Automatyzacja raportowania jakości.

3. Agent AI pt. Detektor Anomalii

Zadanie: Wykrywanie anomalii w danych za pomocą technik statystycznych lub ML.

• Funkcjonalność:
  Agenci detekcji anomalii będą wykorzystywać modele matematyczne i algorytmy do identyfikowania nietypowych wzorców, które mogą wskazywać na błędy w danych, zmiany w zachowaniu lub wyjątkowe przypadki. Dla danych typu time series, detekcja anomalii jest niezbędna w wykrywaniu nagłych zmian, które mogą wymagać interwencji (np. nagły wzrost sprzedaży, nieoczekiwany spadek produkcji).
  
  
• Sens:
  Detekcja anomalii jest jednym z kluczowych aspektów analizy danych time series, ponieważ pozwala na wczesne identyfikowanie nieoczekiwanych zdarzeń, które mogą wpłynąć na prognozy lub ogólną analizę trendów.

Komponenty:

• Modele ML do wykrywania odstępstw (np. Isolation Forest, Autoencoders).
• Analiza trendów w danych historycznych.
• Integracja z narzędziami monitorującymi, np. Prometheus.

Technologia:

• PyTorch lub TensorFlow do trenowania modeli.
• Scikit-learn dla prostszych modeli.
• LLM do interpretacji wyników i rekomendacji.

4. Agent AI pt. Architekt Danych

Zadanie: Projektowanie struktury danych kompatybilnej z systemem docelowym.

• Funkcjonalność:
  Agenci odpowiedzialni za architekturę danych będą projektować, jak dane będą przechowywane, przetwarzane i wykorzystywane w systemie. Muszą uwzględniać specyfikę danych typu time series, takie jak struktura tabel, odpowiednie formaty przechowywania i sposób przetwarzania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
  
  
• Sens:
  Agenci odpowiedzialni za architekturę danych są niezbędni do prawidłowego zarządzania danymi typu time series, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów, które wymagają efektywnego przechowywania i przetwarzania.

Komponenty:

• Tworzenie schematów danych i relacji między nimi.
• Automatyczne generowanie struktur plików (np. JSON, XML).
• Weryfikacja zgodności ze standardami branżowymi.

Technologia:

• SQLAlchemy dla projektowania baz danych.
• API integracyjne, np. REST, SOAP, GraphQL.
• LLM do generowania dokumentacji schematów i raportów.

5. Agent AI pt. Data Transformer

Zadanie: Transformacja danych między różnymi strukturami, formatami i systemami.

• Funkcjonalność:
  Agenci transformacji danych będą odpowiedzialni za dostosowanie danych do odpowiedniej formy wejściowej dla algorytmów prognozowania. Będą zajmować się normalizacją, agregowaniem danych, przekształcaniem interwałów czasowych i usuwaniem niepotrzebnych zmiennych, aby dane były gotowe do analizy i modelowania.
  
  
• Sens:
  Transformacja danych jest niezbędna w przypadku danych time series, ponieważ dane mogą wymagać różnych manipulacji (np. zmiana częstotliwości próbkowania, interpolacja brakujących danych) przed zastosowaniem ich w modelach prognostycznych.

Komponenty:

• Mapowanie danych (np. JSON → CSV).
• Operacje ETL (Extract, Transform, Load).
• Automatyczna korekta struktury danych.

Technologia:

• Apache Airflow lub dbt do zarządzania procesami ETL.
• Pandas/Spark dla transformacji danych.
• LLM jako interfejs do definiowania reguł transformacji.

Modularne Podejście

Każdy agent może być traktowany jako odrębny mikroserwis lub moduł, który współpracuje z innymi. Wspólne elementy:

• LLM jako interfejs do interakcji użytkownika i generowania raportów.
• Baza danych jako wspólny zasób przechowujący wyniki analizy.
• API do komunikacji między agentami.

Taki podział na agentów pozwala:

1. Zredukować złożoność: Można skupić się na pojedynczych funkcjach, co upraszcza testowanie i wdrożenie.
2. Rozwijać moduły równolegle: Różne zespoły mogą pracować nad agentami niezależnie.
3. Stopniowo wdrażać: Możesz najpierw wdrożyć podstawowych agentów (np. analityka jakości danych), a potem dodawać bardziej zaawansowane (np. detektor anomalii).

Korzyści dla działu Data Science

1. Oszczędność czasu:
   Automatyzacja weryfikacji i przygotowania danych pozwala analitykom skupić się na modelowaniu i analizie, eliminując monotonne, powtarzalne zadania.

2. Poprawa jakości danych:
   Stały monitoring i automatyczna korekta danych minimalizują błędy wejściowe, co prowadzi do lepszych wyników modeli predykcyjnych.

3. Większa skalowalność:
   Agent umożliwia obsługę dużych wolumenów danych w sposób zautomatyzowany, co pozwala działowi data science na realizację bardziej wymagających projektów.

4. Szybszy czas wdrożenia modeli:
   Dzięki zautomatyzowanej transformacji danych do struktury wymaganej przez modele lub systemy docelowe, czas przejścia od danych surowych do gotowego modelu zostaje znacznie skrócony.

5. Zwiększenie produktywności zespołu:
   Data Scientist może skupić się na wysoce specjalistycznych zadaniach, takich jak eksploracja danych czy tuning modeli, zamiast na procesach przygotowawczych.

6. Redukcja kosztów:
   Eliminacja manualnych procesów zmniejsza nakład pracy, co może prowadzić do obniżenia kosztów operacyjnych.

7. Standaryzacja procesów:
   Agent zapewnia jednolite podejście do przygotowywania danych w różnych projektach, co ułatwia współpracę i replikację wyników.

8. Proaktywny monitoring danych:
   Automatyczne alerty i raporty pozwalają szybko reagować na problemy z jakością danych lub anomaliami, zanim wpłyną one na wyniki analizy.

„There's one more thing...”

Dane są jak surowy materiał – chaotyczne, pełne błędów, trudne do wykorzystania.
Tradycyjne podejścia wymagają żmudnej pracy, skomplikowanych reguł i ręcznych poprawek.

Ale co, gdyby istniał sposób, by dane same się oczyszczały? By agent AI rozumiał ich strukturę, eliminował anomalie, uzupełniał braki i dostosowywał je do modeli predykcyjnych – automatycznie, inteligentnie, w czasie rzeczywistym?

To właśnie oferuje nasza technologia. To zmiana w analizie szeregów czasowych.
Podczas gdy AWS dostarcza potężne narzędzia, my idziemy o krok dalej – tworzymy inteligentnego asystenta danych, który nie tylko przetwarza, ale też uczy się i dostosowuje, jakby był częścią Twojego zespołu.

Jest szybszy. Jest dokładniejszy. Jest przyszłością.

Po prostu działa.

Skontaktuj się z nami i wprowadź przyszłość do swojej analizy danych!