Ataccama расширяет инструменты автоматизации управления данными для удовлетворения потребностей, вызванных пандемией

Во время своего цифрового мероприятия Ataccama Innovate 2021 Атаккама сегодня объявила о доступности следующего крупного обновления своей платформы управления данными, которая опирается на экспертную систему и алгоритмы машинного обучения для автоматизации процессов.

Компания также опубликовала результаты глобального опроса более 1,000 руководителей и бизнес-пользователей — от средних до крупных предприятий. Исследование показало, что 79% руководителей и 75% бизнес-пользователей сталкиваются с проблемами качества данных, в то время как более трех четвертей респондентов (78%) сейчас собирают и обрабатывают больше данных, чем раньше. пандемия.

Опрос, проведенный ResearchScape, также показал, что более половины пользователей (55%) нуждаются в дополнительной помощи для преобразования данных в соответствии со своими целями, а 44% приходится ждать день или более, чтобы получить помощь от технического пользователя или ИТ-команды.

Три основных последствия плохого качества данных, выявленные респондентами, — это замедление процесса понимания данных (46%), негативное влияние на эффективность бизнеса и принятие решений (42%) и негативное влияние на стратегические инициативы (40%). Однако около половины респондентов опроса (43%) признают, что они реализовали стратегии управления данными либо на низком уровне зрелости, либо вообще не реализовали их.

В частности, респонденты опроса стремятся внедрить процессы для лучшей организации данных (59%), консолидации документированных данных (55%) и обеспечения использования данных только в целях, соответствующих нормативным требованиям (40%).

Результаты опроса показывают, что руководители теперь гораздо лучше осознают необходимость последовательного управления данными, инвестируя в инициативы по цифровой трансформации бизнеса с использованием искусственного интеллекта, требующие доступа к огромным объемам данных, сказал генеральный директор Ataccama Михал Клаус.

Фактически, наиболее приоритетными технологиями опроса респонденты назвали на следующие 12 месяцев ИИ или машинное обучение (43%), управление данными (41%), безопасность данных (41%) и управление качеством данных (37%).

По словам Клауса, платформа Ataccama ONE Gen2 — это экспертная система, оптимизированная для управления большими объемами разнородных данных. Оно позволяет организациям создавать профили данных, отслеживать мониторинг качества данных, настраивать предварительный просмотр данных, чтобы лучше понять взаимосвязь между различными наборами данных, а также применять политики, определяющие, каким конечным пользователям разрешен доступ к каким данным. Ранее в этом году, Атаккама приобрела компанию Tellstory добавить возможности визуализации данных в каталог данных, который был обновлен в рамках последней версии своей платформы.

Задачи и процессы, которые улучшаются с использованием возможностей искусственного интеллекта, включают классификацию данных, предложение правил, обнаружение связей и происхождения данных, обнаружение аномалий, сопоставление шаблонов, мониторинг качества данных и интеграцию с инструментами управления основными данными (MDM), предоставляемыми Ataccama.

Поскольку организации все больше инвестируют в озера и хранилища данных, они обнаруживают ограничения существующих процессов управления данными. Во многих случаях окупаемость инвестиций в эти озера данных никогда не материализуется, поскольку нет возможности перемещаться по всем данным, которые в них сбрасываются, отмечает Клаус, добавляя: «Они превращаются в болота данных».

В конечном счете, цель состоит в том, чтобы предоставить платформу управления данными, которая упростит ИТ-командам возможность предоставить конечным пользователям возможность самостоятельно обслуживать свои собственные потребности в данных в любом масштабе таким образом, чтобы соответствует правилам конфиденциальности и другие соображения, сказал Клаус.

Большинство ИТ-организаций не обладают особыми навыками управления данными, а управление данными обычно осуществляется в контексте приложения, используемого для их создания. Это означает, что приложения создают данные, которые часто конфликтуют, потому что, например, способ описания клиента варьируется от одного приложения к другому. Применение расширенной аналитики к данным зависит от ИТ-команд, решающих проблемы качества данных, возникающие из-за того, как различные приложения обрабатывают данные. Нередко большая часть этих данных оказывается неполной или просто неверной.

Независимо от инструментов, используемых для устранения этого беспорядка, управление данными должно стать намного более автоматизированным, чем сегодня, чтобы решить истинный масштаб предстоящих проблем.

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