Ataccama memperluas alat otomatisasi manajemen data untuk memenuhi kebutuhan yang didorong oleh pandemi

Selama acara digital Atacama Innovate 2021, Atacama hari ini mengumumkan ketersediaan umum dari peningkatan besar berikutnya pada platform manajemen datanya, yang mengandalkan sistem pakar dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi proses.

Perusahaan juga merilis hasil survei global terhadap lebih dari 1,000 eksekutif dan pengguna bisnis – dari perusahaan menengah hingga besar. Survei ini menemukan bahwa 79% eksekutif dan 75% pengguna lini bisnis menghadapi masalah kualitas data pada saat lebih dari tiga perempat responden (78%) mengumpulkan dan memproses lebih banyak data saat ini dibandingkan sebelumnya. pandemi.

Survei yang dilakukan oleh ResearchScape juga menemukan bahwa lebih dari separuh pengguna (55%) memerlukan bantuan tambahan untuk mengubah data agar sesuai dengan tujuan mereka, dan 44% harus menunggu satu hari atau lebih untuk mendapatkan bantuan dari pengguna teknis atau tim TI.

Tiga dampak utama dari buruknya kualitas data yang diidentifikasi oleh responden adalah lambatnya pemahaman data (46%), dampak negatif terhadap kinerja bisnis dan pengambilan keputusan (42%), dan dampak negatif terhadap inisiatif strategis (40%). Namun hampir separuh responden survei (43%) mengakui bahwa mereka telah menerapkan strategi tata kelola data pada tingkat kematangan yang rendah atau tidak sama sekali.

Secara khusus, responden survei ingin menerapkan proses untuk mengatur data dengan lebih baik (59%), mengkonsolidasikan data yang terdokumentasi (55%), dan memastikan data hanya digunakan untuk tujuan yang sesuai dengan peraturan (40%).

Hasil survei menunjukkan bahwa para eksekutif kini lebih sadar akan perlunya mengelola data secara konsisten seiring mereka berinvestasi dalam inisiatif transformasi bisnis digital berbasis AI yang memerlukan akses ke data dalam jumlah besar, kata CEO Atacama, Michal Klaus.

Faktanya, teknologi prioritas utama yang diidentifikasi responden survei untuk 12 bulan ke depan adalah AI atau pembelajaran mesin (43%), tata kelola data (41%), keamanan data (41%), dan manajemen kualitas data (37%).

Platform Atacama ONE Gen2 adalah sistem pakar yang telah dioptimalkan untuk mengelola data berbeda dalam jumlah besar, kata Klaus. Hal ini memungkinkan organisasi untuk membuat profil data, melacak pemantauan kualitas data, menyiapkan pratinjau data untuk lebih memahami hubungan antara kumpulan data yang berbeda, dan menerapkan kebijakan yang menentukan pengguna akhir mana yang diizinkan untuk mengakses data tertentu. Awal tahun ini, Atacama mengakuisisi Tellstory untuk menambahkan kemampuan visualisasi data ke katalog data yang telah diperbarui sebagai bagian dari rilis terbaru platformnya.

Tugas dan proses yang ditingkatkan menggunakan kemampuan AI mencakup klasifikasi data, saran aturan, penemuan hubungan dan garis keturunan data, deteksi anomali, pencocokan pola, pemantauan kualitas data, dan integrasi dengan alat manajemen data master (MDM) yang disediakan Atacama.

Ketika organisasi berinvestasi lebih banyak pada data lake dan gudang data, mereka menemukan keterbatasan proses manajemen data yang ada. Dalam banyak kasus, laba atas investasi pada data lake tersebut tidak pernah terwujud karena tidak ada cara untuk menavigasi semua data yang dibuang ke dalamnya, kata Klaus, sambil menambahkan “Mereka menjadi data swamps.”

Pada akhirnya, tujuannya adalah untuk menyediakan platform manajemen data yang memudahkan tim TI untuk memungkinkan pengguna akhir melayani kebutuhan data mereka sendiri dalam skala besar dengan cara yang dapat dilakukan secara mandiri. mematuhi peraturan privasi dan pertimbangan lainnya, kata Klaus.

Sebagian besar organisasi TI tidak terlalu mahir dalam hal pengelolaan data, dan data biasanya dikelola dalam konteks aplikasi yang digunakan untuk membuatnya. Ini berarti aplikasi akhirnya menghasilkan data yang sering kali bertentangan karena, misalnya, cara pelanggan dideskripsikan bervariasi dari satu aplikasi ke aplikasi berikutnya. Menerapkan analitik tingkat lanjut pada data bergantung pada tim TI yang mengatasi masalah kualitas data yang berasal dari cara berbagai silo aplikasi menyajikan data. Tidak jarang banyak data yang tidak lengkap atau salah.

Terlepas dari alat yang digunakan untuk membereskan kekacauan tersebut, pengelolaan data harus menjadi jauh lebih otomatis dibandingkan saat ini untuk mengatasi besarnya tantangan yang ada di masa depan.

Sumber: https://venturebeat.com/2021/04/07/ataccama-expands-data-management-automation-tools-to-meet-pandemic-driven-needs/