Ataccama는 데이터 관리 자동화 도구를 확장하여 전염병 중심의 요구 사항을 충족합니다.

디지털 Ataccama Innovate 2021 이벤트 동안, 아타 카마 오늘 은 전문가 시스템과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 프로세스를 자동화하는 데이터 관리 플랫폼에 대한 다음 주요 업그레이드의 일반 가용성을 발표했습니다.

또한 회사는 중견기업부터 대기업까지 1,000명 이상의 임원 및 비즈니스 사용자를 대상으로 한 글로벌 설문 조사 결과도 발표했습니다. 설문 조사에 따르면 응답자의 79/75 이상(78%)이 이전보다 더 많은 데이터를 수집하고 처리하고 있는 상황에서 경영진의 XNUMX%와 LOB 사용자의 XNUMX%가 데이터 품질 문제로 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 전염병.

ResearchScape에서 실시한 설문 조사에 따르면 사용자의 절반 이상(55%)이 목적에 맞게 데이터를 변환하는 데 추가 도움이 필요하며, 44%는 기술 사용자 또는 IT 팀의 도움을 받기 위해 하루 이상 기다려야 하는 것으로 나타났습니다.

응답자들이 확인한 열악한 데이터 품질의 상위 46가지 영향은 데이터 통찰 속도 저하(42%), 비즈니스 성과 및 의사 결정에 대한 부정적인 영향(40%), 전략적 이니셔티브에 대한 부정적인 영향(43%)입니다. 그러나 설문 조사 응답자의 거의 절반(XNUMX%)이 데이터 거버넌스 전략을 낮은 성숙도 수준에서 구현했거나 전혀 구현하지 않았다고 인정했습니다.

특히, 설문조사 응답자들은 데이터를 더 잘 정리하고(59%), 문서화된 데이터를 통합하고(55%), 데이터가 규정을 준수하는 목적으로만 사용되도록 보장하기 위한 프로세스 구현을 모색하고 있습니다(40%).

아타카마 CEO 미칼 클라우스(Michal Klaus)는 설문조사 결과에 따르면 이제 경영진은 방대한 양의 데이터에 액세스해야 하는 AI 지원 디지털 비즈니스 혁신 이니셔티브에 투자하면서 데이터를 지속적으로 관리해야 할 필요성을 훨씬 더 인식하고 있다고 말했습니다.

실제로 향후 12개월 동안 가장 우선적으로 고려되는 기술 설문 조사 응답자는 AI 또는 머신 러닝(43%), 데이터 거버넌스(41%), 데이터 보안(41%), 데이터 품질 관리(37%)입니다.

Ataccama ONE Gen2 플랫폼은 대용량의 서로 다른 데이터를 관리하는 데 최적화된 전문가 시스템이라고 Klaus는 말했습니다. 이를 통해 조직은 데이터 프로필을 생성하고, 데이터 품질 모니터링을 추적하고, 데이터 미리 보기를 설정하여 다양한 데이터 세트 간의 관계를 더 잘 이해하고, 어떤 최종 사용자가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 결정하는 정책을 시행할 수 있습니다. 올해 초, 아타카마가 텔스토리를 인수했습니다. 최신 플랫폼 릴리스의 일부로 개선된 데이터 카탈로그에 데이터 시각화 기능을 추가합니다.

AI 기능을 사용하여 향상되고 있는 작업 및 프로세스에는 데이터 분류, 규칙 제안, 관계 및 데이터 계보 검색, 이상 탐지, 패턴 일치, 데이터 품질 모니터링, Atacama가 제공하는 마스터 데이터 관리(MDM) 도구와의 통합 등이 포함됩니다.

조직이 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 더 많이 투자하면서 기존 데이터 관리 프로세스의 한계를 발견하고 있습니다. 많은 경우, 이러한 데이터 레이크에 대한 투자 수익은 결코 실현되지 않습니다. 왜냐하면 여기에 버려지는 모든 데이터를 탐색할 방법이 없기 때문입니다. Klaus는 "그들은 데이터 늪이 됩니다"라고 덧붙였습니다.

궁극적으로 목표는 IT 팀이 최종 사용자가 자신의 데이터 요구 사항을 대규모로 셀프 서비스할 수 있도록 보다 간단하게 만드는 데이터 관리 플랫폼을 제공하는 것입니다. 개인 정보 보호 규정을 준수합니다 그리고 다른 고려 사항도 있다고 클라우스는 말했습니다.

대부분의 IT 조직은 데이터 관리에 있어서 특별히 능숙하지 않으며, 데이터는 일반적으로 데이터 생성에 사용된 애플리케이션의 맥락 내에서 관리됩니다. 이는 예를 들어 고객을 설명하는 방식이 애플리케이션마다 다르기 때문에 애플리케이션이 종종 충돌하는 데이터를 생성하게 된다는 것을 의미합니다. 데이터에 고급 분석 적용 다양한 애플리케이션 사일로가 데이터를 렌더링하는 방식에서 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하는 IT 팀에 달려 있습니다. 해당 데이터의 대부분이 불완전하거나 단순히 잘못된 경우도 드물지 않습니다.

혼란스러운 상황을 정리하기 위해 사용된 도구에 관계없이, 앞으로 직면하게 될 실제 규모의 문제를 해결하려면 데이터 관리가 현재보다 훨씬 더 자동화되어야 합니다.

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