Ataccama razširja orodja za avtomatizacijo upravljanja podatkov za izpolnjevanje potreb, ki jih povzroča pandemija

Med svojim digitalnim dogodkom Ataccama Innovate 2021, Ataccama je danes objavil splošno razpoložljivost naslednje večje nadgradnje svoje platforme za upravljanje podatkov, ki se opira na ekspertni sistem in algoritme strojnega učenja za avtomatizacijo procesov.

Podjetje je objavilo tudi rezultate globalne raziskave več kot 1,000 vodstvenih delavcev in poslovnih uporabnikov – od srednje velikih do velikih podjetij. Raziskava ugotavlja, da se 79 % vodilnih delavcev in 75 % poslovnih uporabnikov spopada s težavami s kakovostjo podatkov v času, ko več kot tri četrtine vprašanih (78 %) zdaj zbira in obdeluje več podatkov kot pred pandemija.

Raziskava, ki jo je izvedel ResearchScape, prav tako ugotavlja, da več kot polovica uporabnikov (55 %) potrebuje dodatno pomoč pri preoblikovanju podatkov, da ustrezajo njihovemu namenu, pri čemer jih mora 44 % čakati dan ali več, da dobijo pomoč tehničnega uporabnika ali ekipe IT.

Prvi trije učinki slabe kakovosti podatkov, ki so jih ugotovili anketiranci, so počasnejši vpogled v podatke (46 %), negativni vplivi na poslovno uspešnost in sprejemanje odločitev (42 %) ter negativni vplivi na strateške pobude (40 %). Toda skoraj polovica anketirancev (43 %) priznava, da so izvajali strategije upravljanja podatkov na nizki stopnji zrelosti ali pa jih sploh niso.

Natančneje, anketiranci želijo implementirati procese za boljšo organizacijo podatkov (59 %), konsolidacijo dokumentiranih podatkov (55 %) in zagotoviti, da se podatki uporabljajo samo za namene, ki so v skladu s predpisi (40 %).

Rezultati raziskave kažejo, da se vodstveni delavci zdaj veliko bolj zavedajo potrebe po doslednem upravljanju podatkov, saj vlagajo v pobude za digitalno preobrazbo podjetij, ki podpirajo umetno inteligenco in zahtevajo dostop do ogromnih količin podatkov, je dejal generalni direktor Ataccame Michal Klaus.

Pravzaprav so anketiranci v naslednjih 12 mesecih ugotovili, da so glavne prioritete tehnologij umetna inteligenca ali strojno učenje (43 %), upravljanje podatkov (41 %), varnost podatkov (41 %) in upravljanje kakovosti podatkov (37 %).

Platforma Ataccama ONE Gen2 je strokovni sistem, ki je bil optimiziran za upravljanje velikih količin različnih podatkov, je dejal Klaus. Organizacijam omogoča ustvarjanje podatkovnih profilov, sledenje spremljanju kakovosti podatkov, nastavitev predogledov podatkov za boljše razumevanje razmerja med različnimi nabori podatkov in uveljavljanje politik, ki določajo, katerim končnim uporabnikom je dovoljen dostop do katerih podatkov. V začetku tega leta, Ataccama je kupila Tellstory za dodajanje zmogljivosti vizualizacije podatkov v katalog podatkov, ki je bil prenovljen kot del najnovejše izdaje njegove platforme.

Naloge in procesi, ki se izboljšujejo z uporabo zmogljivosti umetne inteligence, vključujejo klasifikacijo podatkov, predlaganje pravil, odkrivanje odnosov in podatkovnih linij, odkrivanje anomalij, ujemanje vzorcev, spremljanje kakovosti podatkov in integracijo z orodji za upravljanje glavnih podatkov (MDM), ki jih ponuja Ataccama.

Ko organizacije več vlagajo v podatkovna jezera in podatkovna skladišča, odkrivajo omejitve svojih obstoječih procesov upravljanja podatkov. V mnogih primerih se donosnost naložbe v ta podatkovna jezera nikoli ne uresniči, ker ni načina za krmarjenje po vseh podatkih, ki so vanje odvrženi, ugotavlja Klaus in dodaja, da "postanejo podatkovna močvirja."

Navsezadnje je cilj zagotoviti platformo za upravljanje podatkov, ki poenostavi IT-ekipe, da končnim uporabnikom omogočijo samopostrežbo lastnih potreb po podatkih v velikem obsegu na način, je v skladu s predpisi o zasebnosti in druge pomisleke, je dejal Klaus.

Večina IT organizacij ni posebej usposobljenih za upravljanje podatkov, podatki pa se običajno upravljajo v okviru aplikacije, uporabljene za njihovo ustvarjanje. To pomeni, da aplikacije ustvarijo podatke, ki so pogosto nasprotujoči si, ker se na primer način opisa stranke razlikuje od ene aplikacije do druge. Uporaba napredne analitike za podatke odvisno od skupin IT, ki obravnavajo vprašanja kakovosti podatkov, ki izhajajo iz načina, kako so različni silosi aplikacij upodobili podatke. Ni neobičajno, da je veliko teh podatkov tudi nepopolnih ali preprosto napačnih.

Ne glede na orodja, uporabljena za čiščenje tega nereda, bo moralo upravljanje podatkov postati veliko bolj avtomatizirano, kot je danes, da bi lahko obravnavali pravi obseg prihodnjih izzivov.

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