Ataccama breidt automatiseringstools voor gegevensbeheer uit om te voldoen aan door pandemie gedreven behoeften

Tijdens het digitale Ataccama Innovate 2021-evenement, Atacama heeft vandaag de algemene beschikbaarheid aangekondigd van de volgende grote upgrade van het datamanagementplatform, dat afhankelijk is van een expertsysteem en machine learning-algoritmen om processen te automatiseren.

Het bedrijf heeft ook de resultaten vrijgegeven van een wereldwijd onderzoek onder meer dan 1,000 leidinggevenden en zakelijke gebruikers – van middelgrote tot grote ondernemingen. Uit het onderzoek blijkt dat 79% van de leidinggevenden en 75% van de zakelijke gebruikers kampt met problemen met de gegevenskwaliteit, in een tijd waarin meer dan driekwart van de respondenten (78%) nu meer gegevens verzamelt en verwerkt dan voorheen. de pandemie.

Uit het onderzoek, uitgevoerd door ResearchScape, blijkt ook dat meer dan de helft van de gebruikers (55%) extra hulp nodig heeft om gegevens te transformeren om aan hun doel te voldoen, waarbij 44% een dag of langer moet wachten om hulp te krijgen van een technische gebruiker of een IT-team.

De drie belangrijkste gevolgen van slechte datakwaliteit die door de respondenten worden genoemd, zijn langzamere tijden voor data-inzicht (46%), negatieve gevolgen voor de bedrijfsprestaties en besluitvorming (42%), en negatieve gevolgen voor strategische initiatieven (40%). Maar bijna de helft van de respondenten (43%) geeft toe dat ze strategieën voor databeheer op een laag volwassenheidsniveau hebben geïmplementeerd, of helemaal niet.

Concreet willen de respondenten van de enquête processen implementeren om gegevens beter te organiseren (59%), gedocumenteerde gegevens te consolideren (55%) en ervoor te zorgen dat gegevens alleen worden gebruikt voor doeleinden die voldoen aan de regelgeving (40%).

De resultaten van het onderzoek suggereren dat leidinggevenden zich nu veel bewuster zijn van de noodzaak om data consistent te beheren, terwijl ze investeren in door AI ondersteunde digitale bedrijfstransformatie-initiatieven die toegang tot enorme hoeveelheden data vereisen, zegt Michal Klaus, CEO van Ataccama.

De respondenten met de hoogste prioriteit op het gebied van technologieën die de komende twaalf maanden zijn geïdentificeerd, zijn AI of machinaal leren (12%), databeheer (43%), databeveiliging (41%) en datakwaliteitsbeheer (41%).

Het Ataccama ONE Gen2-platform is een expertsysteem dat is geoptimaliseerd om grote hoeveelheden ongelijksoortige gegevens te beheren, zei Klaus. Het stelt organisaties in staat om dataprofielen te creëren, de monitoring van de datakwaliteit bij te houden, datapreviews in te stellen om de relatie tussen verschillende datasets beter te begrijpen, en het beleid af te dwingen dat bepaalt welke eindgebruikers toegang krijgen tot welke data. Eerder dit jaar, Atacama heeft Tellstory overgenomen om datavisualisatiemogelijkheden toe te voegen aan de datacatalogus die is vernieuwd als onderdeel van de nieuwste release van het platform.

Taken en processen die worden verbeterd met behulp van AI-mogelijkheden omvatten dataclassificatie, regelsuggestie, ontdekking van relaties en data-afstamming, detectie van afwijkingen, patroonmatching, monitoring van datakwaliteit en integratie met master data management (MDM) tools die Ataccama biedt.

Naarmate organisaties meer investeren in datameren en datawarehouses, ontdekken ze de beperkingen van hun bestaande databeheerprocessen. In veel gevallen zal het rendement op de investering in die datameren nooit gerealiseerd worden, omdat er geen manier is om door alle data te navigeren die erin worden gedumpt, merkt Klaus op, en voegt eraan toe: “Het worden datamoerassen.”

Uiteindelijk is het doel om een ​​datamanagementplatform te bieden dat het voor IT-teams eenvoudiger maakt om eindgebruikers in staat te stellen zelf op schaal in hun eigen databehoeften te voorzien, op een manier die voldoet aan de privacyregelgeving en andere overwegingen, zei Klaus.

De meeste IT-organisaties zijn niet bijzonder bedreven als het gaat om gegevensbeheer, en gegevens worden doorgaans beheerd binnen de context van de applicatie die wordt gebruikt om deze te creëren. Dit betekent dat applicaties gegevens opleveren die vaak conflicterend zijn, omdat bijvoorbeeld de manier waarop een klant wordt beschreven per applicatie verschilt. Geavanceerde analyses toepassen op gegevens hangt af van IT-teams die problemen met de gegevenskwaliteit aanpakken die voortkomen uit de manier waarop verschillende applicatiesilo's gegevens hebben weergegeven. Het is niet ongebruikelijk dat veel van die gegevens ook onvolledig of eenvoudigweg onjuist zijn.

Ongeacht de tools die worden gebruikt om die rommel op te ruimen, zal databeheer veel meer geautomatiseerd moeten worden dan nu het geval is om de ware omvang van de toekomstige uitdagingen aan te pakken.

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