Ataccama expande ferramentas de automação de gerenciamento de dados para atender às necessidades impulsionadas pela pandemia

Durante o evento digital Ataccama Innovate 2021, Atacama anunciou hoje a disponibilidade geral da próxima grande atualização de sua plataforma de gerenciamento de dados, que conta com um sistema especialista e algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar processos.

A empresa também divulgou os resultados de uma pesquisa global com mais de 1,000 executivos e usuários empresariais – de médias a grandes empresas. A pesquisa revela que 79% dos executivos e 75% dos usuários de linha de negócios estão enfrentando problemas de qualidade de dados num momento em que mais de três quartos dos entrevistados (78%) estão coletando e processando mais dados agora do que antes. a pandemia.

Conduzida pela ResearchScape, a pesquisa também revela que mais da metade dos usuários (55%) necessitam de ajuda adicional para transformar os dados de acordo com sua finalidade, com 44% tendo que esperar um dia ou mais para obter ajuda de um usuário técnico ou da equipe de TI.

Os três principais impactos da má qualidade dos dados identificados pelos entrevistados são tempos mais lentos para obter insights dos dados (46%), impactos negativos no desempenho dos negócios e na tomada de decisões (42%) e impactos negativos nas iniciativas estratégicas (40%). Mas perto de metade dos inquiridos (43%) admitem que implementaram estratégias de governação de dados num nível de maturidade baixo ou não implementaram de todo.

Especificamente, os entrevistados procuram implementar processos para melhor organizar os dados (59%), consolidar os dados documentados (55%) e garantir que os dados sejam utilizados apenas para fins que estejam em conformidade com os regulamentos (40%).

Os resultados da pesquisa sugerem que os executivos estão agora muito mais conscientes da necessidade de gerir dados de forma consistente à medida que investem em iniciativas de transformação de negócios digitais habilitadas para IA que exigem acesso a grandes quantidades de dados, disse o CEO da Ataccama, Michal Klaus.

Na verdade, as tecnologias de maior prioridade identificadas pelos entrevistados para os próximos 12 meses são IA ou aprendizado de máquina (43%), governança de dados (41%), segurança de dados (41%) e gestão de qualidade de dados (37%).

A plataforma Ataccama ONE Gen2 é um sistema especializado que foi otimizado para gerenciar grandes volumes de dados díspares, disse Klaus. Ele permite que as organizações criem perfis de dados, rastreiem o monitoramento da qualidade dos dados, configurem visualizações de dados para entender melhor o relacionamento entre diferentes conjuntos de dados e apliquem as políticas que determinam quais usuários finais têm permissão para acessar quais dados. No início deste ano, Ataccama adquiriu a Tellstory para adicionar recursos de visualização de dados ao catálogo de dados que foi renovado como parte da versão mais recente de sua plataforma.

As tarefas e processos que estão sendo aprimorados usando recursos de IA incluem classificação de dados, sugestão de regras, descoberta de relacionamento e linhagem de dados, detecção de anomalias, correspondência de padrões, monitoramento de qualidade de dados e integração com ferramentas de gerenciamento de dados mestre (MDM) fornecidas pela Ataccama.

À medida que as organizações investem mais em data lakes e data warehouses, elas descobrem as limitações dos seus processos de gerenciamento de dados existentes. Em muitos casos, o retorno do investimento nesses data lakes nunca se materializa porque não há como navegar por todos os dados que são despejados neles, observa Klaus, acrescentando: “Eles se tornam pântanos de dados”.

Em última análise, o objetivo é fornecer uma plataforma de gerenciamento de dados que torne mais simples para as equipes de TI permitir que os usuários finais atendam suas próprias necessidades de dados em escala, de uma forma que está em conformidade com os regulamentos de privacidade e outras considerações, disse Klaus.

A maioria das organizações de TI não é especialmente proficiente quando se trata de gerenciamento de dados, e os dados normalmente são gerenciados no contexto do aplicativo empregado para criá-los. Isso significa que os aplicativos acabam criando dados que muitas vezes são conflitantes porque, por exemplo, a forma como um cliente é descrito varia de um aplicativo para outro. Aplicando análises avançadas aos dados depende de as equipes de TI resolverem problemas de qualidade de dados decorrentes da maneira como diferentes silos de aplicativos renderizaram os dados. Não é incomum que muitos desses dados também estejam incompletos ou simplesmente errados.

Independentemente das ferramentas utilizadas para limpar essa confusão, a gestão de dados terá de se tornar muito mais automatizada do que é hoje para enfrentar a verdadeira escala dos desafios futuros.

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