Иерархия потребностей ИИ: почему бесполезно внедрять AI без основ

Комплексная аналитика с использованием передовых инструментов.

Оригинал идеи: The AI Hierarchy of Needs – Monica Rogati

Иерархия потребностей AI

Введение

Каждая компания сегодня хочет «внедрить ИИ». Но большинство забывает о фундаменте, на котором этот ИИ должен строиться. Невозможно обучать модели, если у вас нет данных. Нельзя получить ценность от алгоритмов, если данные некачественные, неструктурированные или недоступны.

В этой статье мы разберем так называемую пирамиду потребностей ИИ — от сырых данных до интеллектуальных решений.

🌍 Пирамида зрелости работы с данными

Вот как выглядит путь от нуля к ИИ:

1. Сбор данных (Data Collection)

Что это: сенсоры, CRM, ERP, API, Excel-файлы, Google Sheets, базы данных.
Типичные проблемы: хаос, дубли, несогласованные форматы, ручной ввод.
Цель: начать собирать данные, даже если они пока не структурированы.

2. Передача и хранение данных (Data Flow / Storage)

Что это: централизованное хранилище данных — PostgreSQL, ClickHouse, S3.
Цель: создать поток (ETL), настроить автоматическое обновление (например, через Airflow).

3. Обработка и очистка данных (Data Cleaning / Exploration)

Что это: удаление пропусков, приведение типов, нормализация, валидация.
Инструменты: pandas, dbt, Great Expectations.
Цель: доверять данным.

4. Фичи и бизнес-метрики (Feature Engineering & Analytics)

Что это: агрегаты, витрины, пользовательские показатели.
Инструменты: SQL, Python, BI.
Цель: понять бизнес и подготовить данные для ML.

5. Модели и ИИ (Machine Learning / AI)

Что это: прогнозы, рекомендации, скоринг, нейросети.
Цель: получать предиктивную ценность.
Важно: без этапов 1–4 — модели не работают.

💡 Почему это важно

ИИ невозможно построить без:

Централизованного хранения
Чистых и проверенных данных
Понятных витрин и метрик
Настроенного BI

До 80% времени в AI-проектах уходит на подготовку данных.

💥 Частые ошибки

ИИ без данных — стартап подключает GPT, а данные в Excel.
BI без структурирования — всё тормозит, память не справляется.
ML без витрин — мусор на входе, мусор на выходе.

🚀 Как пройти путь к ИИ

Навести порядок в источниках
Построить DWH
Настроить автоматизацию ETL
Сделать витрины и BI
Добавить ML
Внедрить LLM-ассистентов

🤖 Как мы помогаем

Мы создаём платформы, которые:

Хранят данные (ClickHouse, PostgreSQL)
Обновляют их (Airflow, GitLab CI)
Визуализируют (Metabase, Redash)
Поддерживают AI (LangChain, Ollama, GPT4All)

📌 Итог

ИИ — это не магия. Это результат зрелости данных.
Пирамида Маслоу для данных напоминает: сначала порядок — потом интеллект.

Свяжитесь с нами — и мы поднимем вашу компанию на вершину этой пирамиды.